當前，我們已經(jīng)深入了解了Redis中的AOF（Append-Only File）持久化方法，它的優(yōu)勢在于記錄操作命令，不會顯著增加持久化數(shù)據(jù)量。通常情況下，只要你沒有選擇always的持久化策略，AOF方法對性能的影響是相對較小的。

然而，由于AOF方法記錄的是操作命令而不是實際的數(shù)據(jù)，所以在使用AOF進行故障恢復時，需要逐一執(zhí)行所有的操作日志。當操作日志非常龐大時，這個恢復過程會變得非常緩慢，從而影響了正常的使用體驗。顯然，這并不是我們理想的情況。那么，是否有其他方法既可以保障數(shù)據(jù)可靠性，又能在宕機后實現(xiàn)快速恢復呢？

當然有，這就是我們今天要一同探討的另一種持久化方法：內存快照。內存快照的概念很像拍照，它記錄了某一時刻的內存中數(shù)據(jù)狀態(tài)，就像照片一樣。當你給朋友拍照時，一張照片能完美地捕捉朋友的瞬間。對于Redis，它通過將某一時刻的數(shù)據(jù)狀態(tài)以文件形式寫入磁盤來實現(xiàn)這種效果，這個文件就是快照，通常稱為RDB文件，其中RDB代表Redis數(shù)據(jù)庫。

RDB文件的優(yōu)勢在于，即使發(fā)生宕機，快照文件也不會丟失，因此可靠性得到了保證。接下來，我們將深入了解RDB持久化方法，包括它的工作原理和配置等方面的細節(jié)。這將有助于你更好地理解如何選擇適當?shù)某志没椒ǎ詽M足你的特定需求。

與AOF持久化相比，RDB持久化記錄的是某一時刻的數(shù)據(jù)狀態(tài)，而不是每個操作命令。這意味著在數(shù)據(jù)恢復過程中，我們可以直接將RDB文件加載到內存中，迅速完成恢復。聽起來似乎非常理想，但內存快照也并不是毫無缺點的最佳選項。為什么會這樣呢？

我們需要考慮兩個關鍵問題：

1. 哪些數(shù)據(jù)進行快照？這關系到快照執(zhí)行的效率問題。
2. 在進行快照時，數(shù)據(jù)是否能夠被修改、新增或刪除？這關系到Redis是否會被阻塞，以及是否能夠同時處理其他請求。

這或許還不夠清晰，我來用拍照的例子進行解釋。當我們拍照時，通常要思考兩個問題：

• 如何構圖？也就是我們打算在照片中捕捉哪些人或物體。
• 在按下快門之前，需要確保拍攝對象不亂動，以避免照片模糊。

你可以看到，這兩個問題非常重要，接下來，我們將詳細討論這兩個問題，首先是“構圖”問題，即我們應該選擇哪些數(shù)據(jù)進行快照。

給哪些內存數(shù)據(jù)做快照？

Redis 的數(shù)據(jù)都在內存中，為了提供所有數(shù)據(jù)的可靠性保證，它執(zhí)行的是全量快照，也就是說，把內存中的所有數(shù)據(jù)都記錄到磁盤中，這就類似于給 100 個人拍合影，把每一個人都拍進照片里。這樣做的好處是，一次性記錄了所有數(shù)據(jù)，一個都不少。

當你給一個人拍照時，只用協(xié)調一個人就夠了，但是，拍 100 人的大合影，卻需要協(xié)調 100 個人的位置、狀態(tài)，等等，這當然會更費時費力。同樣，給內存的全量數(shù)據(jù)做快照，把它們全部寫入磁盤也會花費很多時間。而且，全量數(shù)據(jù)越多，RDB 文件就越大，往磁盤上寫數(shù)據(jù)的時間開銷就越大。

對于 Redis 而言，它的單線程模型就決定了，我們要盡量避免所有會阻塞主線程的操作，所以，針對任何操作，我們都會提一個靈魂之問：“它會阻塞主線程嗎?”RDB 文件的生成是否會阻塞主線程，這就關系到是否會降低 Redis 的性能。

Redis 提供了兩個命令來生成 RDB 文件，分別是 save 和 bgsave。

save：在主線程中執(zhí)行，會導致阻塞；

bgsave：創(chuàng)建一個子進程，專門用于寫入 RDB 文件，避免了主線程的阻塞，這也是 Redis RDB 文件生成的默認配置。

好了，這個時候，我們就可以通過 bgsave 命令來執(zhí)行全量快照，這既提供了數(shù)據(jù)的可靠性保證，也避免了對 Redis 的性能影響。

接下來，我們要關注的問題就是，在對內存數(shù)據(jù)做快照時，這些數(shù)據(jù)還能“動”嗎? 也就是說，這些數(shù)據(jù)還能被修改嗎？這個問題非常重要，這是因為，如果數(shù)據(jù)能被修改，那就意味著 Redis 還能正常處理寫操作。否則，所有寫操作都得等到快照完了才能執(zhí)行，性能一下子就降低了。

快照時數(shù)據(jù)能修改嗎?

在給別人拍照時，一旦對方動了，那么這張照片就拍糊了，我們就需要重拍，所以我們當然希望對方保持不動。對于內存快照而言，我們也不希望數(shù)據(jù)“動”。

舉個例子。我們在時刻 t 給內存做快照，假設內存數(shù)據(jù)量是 4GB，磁盤的寫入帶寬是 0.2GB/s，簡單來說，至少需要 20s（4/0.2 = 20）才能做完。如果在時刻 t+5s 時，一個還沒有被寫入磁盤的內存數(shù)據(jù) A，被修改成了 A’，那么就會破壞快照的完整性，因為 A’不是時刻 t 時的狀態(tài)。因此，和拍照類似，我們在做快照時也不希望數(shù)據(jù)“動”，也就是不能被修改。

但是，如果快照執(zhí)行期間數(shù)據(jù)不能被修改，是會有潛在問題的。對于剛剛的例子來說，在做快照的 20s 時間里，如果這 4GB 的數(shù)據(jù)都不能被修改，Redis 就不能處理對這些數(shù)據(jù)的寫操作，那無疑就會給業(yè)務服務造成巨大的影響。

你可能會想到，可以用 bgsave 避免阻塞啊。這里我就要說到一個常見的誤區(qū)了，避免阻塞和正常處理寫操作并不是一回事。此時，主線程的確沒有阻塞，可以正常接收請求，但是，為了保證快照完整性，它只能處理讀操作，因為不能修改正在執(zhí)行快照的數(shù)據(jù)。

為了快照而暫停寫操作，肯定是不能接受的。所以這個時候，Redis 就會借助操作系統(tǒng)提供的寫時復制技術（Copy-On-Write, COW），在執(zhí)行快照的同時，正常處理寫操作。

簡單來說，bgsave 子進程是由主線程 fork 生成的，可以共享主線程的所有內存數(shù)據(jù)。bgsave 子進程運行后，開始讀取主線程的內存數(shù)據(jù)，并把它們寫入 RDB 文件。

此時，如果主線程對這些數(shù)據(jù)也都是讀操作（例如圖中的鍵值對 A），那么，主線程和 bgsave 子進程相互不影響。但是，如果主線程要修改一塊數(shù)據(jù)（例如圖中的鍵值對 C），那么，這塊數(shù)據(jù)就會被復制一份，生成該數(shù)據(jù)的副本。然后，bgsave 子進程會把這個副本數(shù)據(jù)寫入 RDB 文件，而在這個過程中，主線程仍然可以直接修改原來的數(shù)據(jù)。

寫時復制機制保證快照期間數(shù)據(jù)可修改

這既保證了快照的完整性，也允許主線程同時對數(shù)據(jù)進行修改，避免了對正常業(yè)務的影響。

到這里，我們就解決了對“哪些數(shù)據(jù)做快照”以及“做快照時數(shù)據(jù)能否修改”這兩大問題：Redis 會使用 bgsave 對當前內存中的所有數(shù)據(jù)做快照，這個操作是子進程在后臺完成的，這就允許主線程同時可以修改數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在，我們再來看另一個問題：多久做一次快照？我們在拍照的時候，還有項技術叫“連拍”，可以記錄人或物連續(xù)多個瞬間的狀態(tài)。那么，快照也適合“連拍”嗎？

可以每秒做一次快照嗎？

對于內存快照，所謂的“連拍”即連續(xù)執(zhí)行多次快照。這將大大減小快照之間的時間間隔，即使在某一刻發(fā)生宕機，由于上一刻的快照剛剛執(zhí)行，所丟失的數(shù)據(jù)也會降至最低。然而，快照間隔時間的選擇成為關鍵。

如下圖所示，我們在T0時刻首次執(zhí)行了一次快照，然后在T0+t時刻再次執(zhí)行了快照。在這段時間內，數(shù)據(jù)塊5和9發(fā)生了修改。如果在t時間內出現(xiàn)宕機，只能按照T0時刻的快照進行恢復。這時，由于數(shù)據(jù)塊5和9的修改沒有被記錄在快照中，它們的值將無法完全恢復。

快照機制下的數(shù)據(jù)丟失

所以，要想盡可能恢復數(shù)據(jù)，t 值就要盡可能小，t 越小，就越像“連拍”。那么，t 值可以小到什么程度呢，比如說是不是可以每秒做一次快照？畢竟，每次快照都是由 bgsave 子進程在后臺執(zhí)行，也不會阻塞主線程。

這種想法其實是錯誤的。雖然 bgsave 執(zhí)行時不阻塞主線程，但是，如果頻繁地執(zhí)行全量快照，也會帶來兩方面的開銷。

首先，頻繁將完整的數(shù)據(jù)寫入磁盤會對磁盤造成巨大的壓力。多個快照爭相使用有限的磁盤帶寬，這可能導致前一個快照尚未完成，后一個快照已經(jīng)開始，從而產(chǎn)生惡性循環(huán)。

另一方面，bgsave子進程需要通過fork操作從主線程中創(chuàng)建。雖然子進程在創(chuàng)建后不會再次阻塞主線程，但是fork這個創(chuàng)建過程本身會阻塞主線程。而且主線程的內存越大，阻塞時間越長。如果頻繁進行fork以創(chuàng)建bgsave子進程，這將頻繁地阻塞主線程。那么，有沒有更好的方法呢？

在這種情況下，可以考慮使用增量快照。增量快照指的是在生成完整快照后，后續(xù)的快照只記錄已更改的數(shù)據(jù)，從而避免每次生成完整快照的開銷。

在第一次做完全量快照后，T1 和 T2 時刻如果再做快照，我們只需要將被修改的數(shù)據(jù)寫入快照文件就行。但是，這么做的前提是，我們需要記住哪些數(shù)據(jù)被修改了。你可不要小瞧這個“記住”功能，它需要我們使用額外的元數(shù)據(jù)信息去記錄哪些數(shù)據(jù)被修改了，這會帶來額外的空間開銷問題。如下圖所示：

增量快照示意圖

如果我們?yōu)槊總€鍵值對的修改都記錄一條記錄，那么當有1萬個鍵值對被修改時，我們就需要額外記錄1萬條記錄。有時，鍵值對可能非常小，例如只有32字節(jié)，而為了記錄它們的修改，我們可能需要8字節(jié)的元數(shù)據(jù)信息。在某些情況下，為了記錄修改所引入的額外空間開銷會相當大。對于內存資源寶貴的Redis來說，這可能不是一個劃算的選擇。

從這里可以看出，雖然與AOF相比，快照的恢復速度更快，但快照的頻率很難確定。如果頻率太低，一旦在兩次快照之間發(fā)生宕機，可能會有大量數(shù)據(jù)丟失。如果頻率太高，將導致額外的開銷。那么，有沒有一種方法既能利用RDB的快速恢復，又能以較小的開銷盡量減少數(shù)據(jù)丟失呢？

Redis 4.0 中提出了一個混合使用 AOF 日志和內存快照的方法。簡單來說，內存快照以一定的頻率執(zhí)行，在兩次快照之間，使用 AOF 日志記錄這期間的所有命令操作。

這樣一來，快照不用很頻繁地執(zhí)行，這就避免了頻繁 fork 對主線程的影響。而且，AOF 日志也只用記錄兩次快照間的操作，也就是說，不需要記錄所有操作了，因此，就不會出現(xiàn)文件過大的情況了，也可以避免重寫開銷。

如下圖所示，T1 和 T2 時刻的修改，用 AOF 日志記錄，等到第二次做全量快照時，就可以清空 AOF 日志，因為此時的修改都已經(jīng)記錄到快照中了，恢復時就不再用日志了。

內存快照和AOF混合使用

這個方法既能享受到 RDB 文件快速恢復的好處，又能享受到 AOF 只記錄操作命令的簡單優(yōu)勢，頗有點“魚和熊掌可以兼得”的感覺，建議你在實踐中用起來。

小結

在本篇文章中，我們深入學習了Redis用于避免數(shù)據(jù)丟失的內存快照方法。這種持久化方式具有快速恢復數(shù)據(jù)庫的顯著優(yōu)勢，只需將RDB文件直接加載到內存中，避免了AOF方式需要逐一重新執(zhí)行操作命令所帶來的性能低效問題。

然而，內存快照方法也存在一些限制。它類似于拍攝內存的“大合影”，這不可避免地會占用較多的時間和計算資源。雖然Redis采用了bgsave和寫時復制等方式來最小化內存快照對正常讀寫操作的影響，但頻繁的快照仍然可能對性能產(chǎn)生不可接受的壓力。因此，將RDB和AOF方式混合使用，可以充分利用它們各自的優(yōu)勢，規(guī)避它們的弱點，以較小的性能開銷來同時保證數(shù)據(jù)的可靠性和性能。

最后，關于選擇AOF和RDB的問題，我愿意提供三點建議：

1. 當數(shù)據(jù)絕不能丟失時，混合使用內存快照和AOF方式是一個明智的選擇。
2. 如果可以容忍分鐘級別的數(shù)據(jù)丟失，可以只使用RDB方式。
3. 如果決定僅采用AOF方式，首選使用everysec的配置選項，因為它在可靠性和性能之間取得了較好的平衡。