Redis为什么快如何实现高可用及持久化

前言

作为Java程序员，在面试过程中，缓存相关的问题是躲不掉的，肯定会问，例如缓存一致性问题，缓存雪崩、击穿、穿透等。说到缓存，那肯定少不了Redis，我在面试的时候也是被问了很多关于Redis相关的知识，但是Redis的功能太强大了，并不是一时半会儿能掌握好的，因为有些高级特性或是知识平时并不会用到。
所以回答的不好，人家就会觉得你对自己平时使用的工具都没有了解，自然就凉凉了。其实很早就有这个打算，打算好好总结一下Redis的知识，但也是由于自己都没有好好的了解Redis呢，所以一直没有开始。这次准备慢慢的来总结。

Redis为什么这么快

Redis是一个由C语言编写的开源的，基于内存，支持多种数据结构可持久化的NoSQL数据库。
它速度快主要是有以下几个原因：

• 基于内存运行，性能高效；
• 数据结构设计高效，例如String是由动态字符数组构成，zset内部的跳表；
• 采用单线程，避免了线程的上下文切换，也避免了线程竞争产生的死锁等问题；
• 使用I/O多路复用模型，非阻塞IO；

官网上给出单台Redis的可以达到10w+的QPS的， 一台服务器上在使用Redis的时候单核的就够了，但是目前服务器都是多核CPU，要想不浪费资源，又能提交效率，可以在一台服务器上部署多个Redis实例。

高可用方案

虽然单台Redis的的性能很好，但是Redis的单节点并不能保证它不会挂了啊，毕竟单节点的Redis是有上限的，而且人家单节点又要读又要写，小身板扛不住咋办，所以为了保证高可用，一般都是做成集群。

主从（Master-Slave）

Redis官方是支持主从同步的，而且还支持从从同步，从从同步也可以理解为主从同步，只不过从从同步的主节点是另一个主从的从节点。

有了主从同步的集群，那么主节点就负责提供写操作，而从节点就负责支持读操作。

那么他们之间是如何进行数据同步的呢？

如果Slave（从节点）是第一次跟Master进行连接，

• 那么会首先会向Master发送同步请求psync；
• 主节点接收到同步请求，开始fork主子进程开始进行全量同步，然后生成RDB文件；
• 这个时候主节点同时会将新的写请求，保存到缓存区（buffer）中；
• 从节点接收到RDB文件后，先清空老数据，然后将RDB中数据加载到内存中；
• 等到从节点将RDB文件同步完成后再同步缓存区中的写请求。

数组被占满之后就会覆盖掉最早之前的数据。

所以如果由于网络或是其他原因，造成缓存区中的数据被覆盖了，那么当从节点处理完主节点的RDB文件后，就不得不又要进行一全量的RDB文件的复制，才能保证主从节点的数据一致。

如果不设置好合理的buffer区空间，是会造成一个RDB复制的死循环。

当主从间的数据同步完成之后，后面主节点的每次写操作就都会同步到从节点，这样进行增量同步了。

由于负载的不断上升就导致了主从之间的延时变大，所以就有了上面我说的从从同步了，主节点先同步到一部分从节点，然后由从节点去同步其他的从节点。

在Redis从2.8.18开始支持无盘复制，主节点通过套接字，一边遍历内存中的数据，一边让数据发送给从节点，从节点和之前一样，先将数据存储在磁盘文件中，然后再一次性加载。

另外由于主从同步是异步的，所以从Redis3.0之后出现了同步复制，就是通过wait命令来进行控制，wait命令有两个参数，第一个是从库数量，第二个是等待从库的复制时间，如果第二个参数设置为0，那么就是代表要等待所有从库都复制完才去执行后面的命令。
但是这样就会存在一个隐患，当网络异常后，wait命令会一直阻塞下去，导致Redis不可用。

哨兵（Sentinel）

哨兵可以监控Redis集群的健康状态，当主节点挂掉之后，选举出新的主节点。客户端在使用Redis的时候会先通过Sentinel来获取主节点地址，然后再通过主节点来进行数据交互。当主节点挂掉之后，客户端会再次向Sentinel获取主节点，这样客户端就可以无感知的继续使用了。

哨兵集群工作过程，主节点挂掉之后会选举出新的主节点，然后监控挂掉的节点，当挂掉的节点恢复后，原先的主节点就会变成从节点，从新的主节点那里建立主从关系。

集群分片（Redis Cluster）

Redis Cluster是Redis官方推荐的集群模式，Redis Cluster将所有数据划分到16384个槽（slots）中，每个节点负责一部分槽位的读写操作。

存储

Redis Cluster默认是通过CRC16算法获取到key的hash值，然后再对16384进行取余（CRC16(key)%16384），获取到的槽位在哪个节点负责的范围内（这里一般是会有一个槽位和节点的映射表来进行快速定位节点的，通常使用bitmap来实现），就存储在哪个节点上。

重定向

当Redis Cluster的客户端在和集群建立连接的时候，也会获得一份槽位和节点的配置关系（槽位和节点的映射表），这样当客户端要查找某个key时，可以直接定位到目标节点。

但是当客户端发送请求时，如果接收请求的节点发现该数据的槽位并不在当前节点上，那么会返回MOVED指令将正确的槽位和节点信息返回给客户端，客户接着请求正确的节点获取数据。

一般客户端在接收到MOVED指令后，也会更新自己本地的槽位和节点的映射表，这样下次获取数据时就可以直接命中了。这整个重定向的过程对客户端是透明的。

数据迁移

当集群中新增节点或删除节点后，节点间的数据迁移是按槽位为单位的，一个槽位一个槽位的迁移，当迁移时原节点状态处于：magrating，目标节点处于：importing。

在迁移过程中，客户端首先访问旧节点，如果数据还在旧节点，那么旧节点正常处理，如果不在旧节点，就会返回一个-ASK + 目标节点地址的指令，客户端收到这个-ASK指令后，向目标节点执行一个asking指令（告诉新节点，必须处理客户端这个数据），然后再向目标节点执行客户端的访问数据的指令。

容错

Redis Cluster可以为每个主节点设置多个从节点，当单个主节点挂掉后，集群会自动将其中某个从节点提升为主节点，若没有从节点，那么集群将处于不可用状态。
Redis提供了一个参数：cluster-require-full-coverage，用来配置可以允许部分节点出问题后，还有其他节点在运行时可以正常提供服务。

另外一点比较特殊的是，Cluster中当一个节点发现某个其他节点出现失联了，这个时候问题节点只是PFail（Possibly-可能下线），然后它会把这个失联信息广播给其他节点，当一个节点接收到某个节点的失联信息达到集群的大多数时，就可以将失联节点标记为下线，然后将下线信息广播给其他节点。若失联节点为主节点，那么将立即对该节点进行主从切换。

Redis高可用就先说到这里吧，后面其实还有Codis，但是目前Cluster逐渐流行起来了，Codis的竞争力逐渐被蚕食，而且对新版本的支持，更新的也比较慢，所以这里就不说它了，感兴趣的可以自己去了解一下，国人开源的Redis集群模式Codis。

持久化

Redis持久化的意义在于，当出现宕机问题后，能将数据恢复到缓存中，它提供了两种持久化机制：一种是快照（RDB），一种是AOF日志。

快照是一次全量备份，而AOF是增量备份。快照是内存数据的二进制序列化形式，存储上非常紧凑，而AOF日志记录的是内存数据修改的指令记录文本。

快照备份（RDB）

因为Redis是单线程的，所以在做快照持久化的时候，通常有两个选择，save命令，会阻塞线程，直到备份完成；bgsave会异步的执行备份，其实是fork出了一个子进程，用子进程去执行快照持久化操作，将数据保存在一个.rdb文件中。

子进程刚刚产生的时候，是和父进程共享内存中的数据的，但是子进程做持久化时，是不会修改数据的，而父进程是要持续提供服务的，所以父进程就会持续的修改内存中的数据，这个时候父进程就会将内存中的数据，Copy出一份来进行修改。

父进程copy的数据是以数据页为单位的（4k一页），对那一页数据进行修改就copy哪一页的数据。

子进程由于数据没有变化就会一直的去遍历数据，进程持久化操作了，这就是只保留了创建子进程的时候的快照。

那么RDB是在什么时候触发的呢？

# save <seconds> <changes>
save 60 10000
save 300 10 

上这段配置就是在redis.conf文件中配置的，第一个参数是时间单位是秒，第二个参数执行数据变化的次数。
意思就是说：300秒之内至少发生10次写操作、
60秒之内发生至少10000次写操作，只要满足任一条件，均会触发bgsave

增量日志备份（AOF）

Redis在接收到客户端请求指令后，会先进行校验，校验成功后，立即将指令存储到AOF日志文件中，就是说，Redis是先记录日志，再执行命令。这样即使命令还没执行突然宕机了，通过AOF日志文件也是可以恢复的。

AOF重写

AOF日志文件，随着时间的推移，会越来越大，所以就需要进行重写瘦身。AOF重写的原理就是，fork一个子进程，对内存进行遍历，然后生成一系列的Redis指令，然后序列化到一个新的aof文件中。然后再将遍历内存阶段的增量日志，追加到新的aof文件中，追加完成后立即替换旧的aof文件，这样就完成了AOF的瘦身重写。

fsync

因为AOF是一个写文件的IO操作，是比较耗时。所以AOF日志并不是直接写入到日志文件的，而是先写到一个内核的缓存中，然后通过异步刷脏，来将数据保存到磁盘的。

由于这个情况，就导致了会有还没来得急刷脏然后就宕机了，导致数据丢失的风险。

所以Redis提供了一个配置，可以手动的来选择刷脏的频率。

• always：每一条AOF记录都立即同步到文件，性能很低，但较为安全。
• everysec：每秒同步一次，性能和安全都比较中庸的方式，也是redis推荐的方式。如果遇到物理服务器故障，可能导致最多1秒的AOF记录丢失。
• no：Redis永不直接调用文件同步，而是让操作系统来决定何时同步磁盘。性能较好，但很不安全。

AOF默认是关闭的，需要在配置文件中手动开启。

# 只有在“yes”下，aof重写/文件同步等特性才会生效
appendonly yes
## 指定aof文件名称
appendfilename appendonly.aof
## 指定aof操作中文件同步策略，有三个合法值：always everysec no,默认为everysec
appendfsync everysec
## 在aof-rewrite期间，appendfsync是否暂缓文件同步，"no"表示“不暂缓”，“yes”表示“暂缓”，默认为“no”
no-appendfsync-on-rewrite no
## aof文件rewrite触发的最小文件尺寸(mb,gb),只有大于此aof文件大于此尺寸是才会触发rewrite，默认“64mb”，建议“512mb”
auto-aof-rewrite-min-size 64mb 

Redis4.0混合持久化

Redis4.0提供了一种新的持久化机制，就是RDB和AOF结合使用，将rdb文件内容和aof文件存在一起，AOF中保存的不再是全部数据了，而是从RDB开始的到结束的增量日志。

这样在Redis恢复数据的时候，可以先假装RDB文件中的内容，然后在顺序执行AOF日志中指令，这样就将Redis重启时恢复数据的效率得到了大幅度提升。

结尾

恩，这次就先总结到这里吧，后面会继续总结Redis相关知识，LRU、LFU、内存淘汰策略，管道等等。

到此这篇关于Redis为什么快如何实现高可用及持久化的文章就介绍到这了,更多相关redis持久化高可用内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！