复述,提供了不同级别的持久化方式:
RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。
AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以复述,协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。
如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。
你也可以同时开启两种持久化方式,在这种情况下,当复述,重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
最重要的事情是了解RDB和AOF持久化方式的不同,让我们以RDB持久化方式开始:
RDB的优点
RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题你也可以根据需求恢复到不同版本的数据集。
RDB是一个紧凑的单一文件,很方便传送到另一个远端数据中心或者亚马逊的S3(可能加密),非常适用于灾难恢复。
RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是叉出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做,父进程不需要再做其他IO操作,所以RDB持久化方式可以最大化复述的性能。
与AOF相比,在恢复大的数据集的时候,RDB方式会更快一些。
RDB的缺点
如果你希望在复述,意外停止工作(例如电源中断)的情况下丢失的数据最少的话,那么RDB不适合你。虽然你可以配置不同的保存时间点(例如每隔5分钟并且对数据集有100个写的操作),是复述要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工作,你通常会每隔5分钟或者更久做一次完整的保存,万一在复述,意外宕机,你可能会丢失几分钟的数据。
RDB需要经常叉子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,叉的过程是非常耗时的,可能会导致复述,在一些毫秒级内不能响应客户端的请求。如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒,AOF也需要叉,但是你可以调节重写日志文件的频率来提高数据集的耐久度。
AOF优点
使用AOF会让你的复述,更加耐久:你可以使用不同的fsync策略:无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync。使用默认的每秒fsync策略,复述的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障,你最多丢失1秒的数据。
AOF文件是一个只进行追加的日志文件,所以不需要写入寻求,即使由于某些原因(磁盘空间已满,写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令,你也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题。
复述,可以在AOF文件体积变得过大时,自动地在后台对AOF进行重写:重写后的新AOF文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的,因为复述,在创建新AOF文件的过程中,会继续将命令追加到现有的AOF文件里面,即使重写过程中发生停机,现有的AOF文件也不会丢失。而一旦新AOF文件创建完毕,复述,就会从旧AOF文件切换到新AOF文件,并开始对新AOF文件进行追加操作。
AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作,这些写入操作以复述,协议的格式保存,因此AOF文件的内容非常容易被人读懂,对文件进行分析(解析)也很轻松。导出(出口)AOF文件也非常简单:举个例子,如果你不小心执行了FLUSHALL命令,但只要AOF文件未被重写,那么只要停止服务器,移除AOF文件末尾的FLUSHALL命令,并重启复述,就可以将数据集恢复到FLUSHALL执行之前的状态。
AOF缺点
对于相同的数据集来说,AOF文件的体积通常要大于RDB文件的体积。
根据所使用的fsync策略,AOF的速度可能会慢于RDB。在一般情况下,每秒fsync的性能依然非常高,而关闭fsync可以让AOF的速度和RDB一样快,即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时,RDB可以提供更有保证的最大延迟时间(延迟)。
RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。
AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以复述,协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。
如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。
你也可以同时开启两种持久化方式,在这种情况下,当复述,重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
最重要的事情是了解RDB和AOF持久化方式的不同,让我们以RDB持久化方式开始:
RDB的优点
RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题你也可以根据需求恢复到不同版本的数据集。
RDB是一个紧凑的单一文件,很方便传送到另一个远端数据中心或者亚马逊的S3(可能加密),非常适用于灾难恢复。
RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是叉出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做,父进程不需要再做其他IO操作,所以RDB持久化方式可以最大化复述的性能。
与AOF相比,在恢复大的数据集的时候,RDB方式会更快一些。
RDB的缺点
如果你希望在复述,意外停止工作(例如电源中断)的情况下丢失的数据最少的话,那么RDB不适合你。虽然你可以配置不同的保存时间点(例如每隔5分钟并且对数据集有100个写的操作),是复述要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工作,你通常会每隔5分钟或者更久做一次完整的保存,万一在复述,意外宕机,你可能会丢失几分钟的数据。
RDB需要经常叉子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,叉的过程是非常耗时的,可能会导致复述,在一些毫秒级内不能响应客户端的请求。如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒,AOF也需要叉,但是你可以调节重写日志文件的频率来提高数据集的耐久度。
AOF优点
使用AOF会让你的复述,更加耐久:你可以使用不同的fsync策略:无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync。使用默认的每秒fsync策略,复述的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障,你最多丢失1秒的数据。
AOF文件是一个只进行追加的日志文件,所以不需要写入寻求,即使由于某些原因(磁盘空间已满,写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令,你也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题。
复述,可以在AOF文件体积变得过大时,自动地在后台对AOF进行重写:重写后的新AOF文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的,因为复述,在创建新AOF文件的过程中,会继续将命令追加到现有的AOF文件里面,即使重写过程中发生停机,现有的AOF文件也不会丢失。而一旦新AOF文件创建完毕,复述,就会从旧AOF文件切换到新AOF文件,并开始对新AOF文件进行追加操作。
AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作,这些写入操作以复述,协议的格式保存,因此AOF文件的内容非常容易被人读懂,对文件进行分析(解析)也很轻松。导出(出口)AOF文件也非常简单:举个例子,如果你不小心执行了FLUSHALL命令,但只要AOF文件未被重写,那么只要停止服务器,移除AOF文件末尾的FLUSHALL命令,并重启复述,就可以将数据集恢复到FLUSHALL执行之前的状态。
AOF缺点
对于相同的数据集来说,AOF文件的体积通常要大于RDB文件的体积。
根据所使用的fsync策略,AOF的速度可能会慢于RDB。在一般情况下,每秒fsync的性能依然非常高,而关闭fsync可以让AOF的速度和RDB一样快,即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时,RDB可以提供更有保证的最大延迟时间(延迟)。
