04 AOF日志:宕机了,Redis如何避免数据丢失?

如果有人问你:“你会把 Redis 用在什么业务场景下?”我想你大概率会说:“我会把它当作缓存使用,因为它把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中读取数据,响应速度会非常快。”没错,这确实是 Redis 的一个普遍使用场景,但是,这里也有一个绝对不能忽略的问题:一旦服务器宕机,内存中的数据将全部丢失。

我们很容易想到的一个解决方案是,从后端数据库恢复这些数据,但这种方式存在两个问题:一是,需要频繁访问数据库,会给数据库带来巨大的压力;二是,这些数据是从慢速数据库中读取出来的,性能肯定比不上从 Redis 中读取,导致使用这些数据的应用程序响应变慢。所以,对 Redis 来说,实现数据的持久化,避免从后端数据库中进行恢复,是至关重要的。

目前,Redis 的持久化主要有两大机制,即 AOF(Append Only File)日志和 RDB 快照。在接下来的两节课里,我们就分别学习一下吧。这节课,我们先重点学习下 AOF 日志。

AOF 日志是如何实现的?

说到日志,我们比较熟悉的是数据库的写前日志(Write Ahead Log, WAL),也就是说,在实际写数据前,先把修改的数据记到日志文件中,以便故障时进行恢复。不过,AOF 日志正好相反,它是写后日志,“写后”的意思是 Redis 是先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志,如下图所示:

Redis AOF操作过程

那 AOF 为什么要先执行命令再记日志呢?要回答这个问题,我们要先知道 AOF 里记录了什么内容。

传统数据库的日志,例如 redo log(重做日志),记录的是修改后的数据,而 AOF 里记录的是 Redis 收到的每一条命令,这些命令是以文本形式保存的。

我们以 Redis 收到“set testkey testvalue”命令后记录的日志为例,看看 AOF 日志的内容。其中,“*3”表示当前命令有三个部分,每部分都是由$+数字​开头,后面紧跟着具体的命令、键或值。这里,“数字”表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如,“$3 set”表示这部分有 3 个字节,也就是“set”命令。

Redis AOF日志内容

但是,为了避免额外的检查开销,Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候,并不会先去对这些命令进行语法检查。所以,如果先记日志再执行命令的话,日志中就有可能记录了错误的命令,Redis 在使用日志恢复数据时,就可能会出错。

而写后日志这种方式,就是先让系统执行命令,只有命令能执行成功,才会被记录到日志中,否则,系统就会直接向客户端报错。所以,Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是,可以避免出现记录错误命令的情况。

除此之外,AOF 还有一个好处:它是在命令执行后才记录日志,所以不会阻塞当前的写操作。

不过,AOF 也有两个潜在的风险。

首先,如果刚执行完一个命令,还没有来得及记日志就宕机了,那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。如果此时 Redis 是用作缓存,还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复,但是,如果 Redis 是直接用作数据库的话,此时,因为命令没有记入日志,所以就无法用日志进行恢复了。

其次,AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞,但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为,AOF 日志也是在主线程中执行的,如果在把日志文件写入磁盘时,磁盘写压力大,就会导致写盘很慢,进而导致后续的操作也无法执行了。

仔细分析的话,你就会发现,这两个风险都是和 AOF 写回磁盘的时机相关的。这也就意味着,如果我们能够控制一个写命令执行完后 AOF 日志写回磁盘的时机,这两个风险就解除了。

三种写回策略

其实,对于这个问题,AOF 机制给我们提供了三个选择,也就是 AOF 配置项 appendfsync 的三个可选值。

  • Always,同步写回:每个写命令执行完,立马同步地将日志写回磁盘;
  • Everysec,每秒写回:每个写命令执行完,只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区,每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘;
  • No,操作系统控制的写回:每个写命令执行完,只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区,由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。

针对避免主线程阻塞和减少数据丢失问题,这三种写回策略都无法做到两全其美。我们来分析下其中的原因。

  • “同步写回”可以做到基本不丢数据,但是它在每一个写命令后都有一个慢速的落盘操作,不可避免地会影响主线程性能;
  • 虽然“操作系统控制的写回”在写完缓冲区后,就可以继续执行后续的命令,但是落盘的时机已经不在 Redis 手中了,只要 AOF 记录没有写回磁盘,一旦宕机对应的数据就丢失了;
  • “每秒写回”采用一秒写回一次的频率,避免了“同步写回”的性能开销,虽然减少了对系统性能的影响,但是如果发生宕机,上一秒内未落盘的命令操作仍然会丢失。所以,这只能算是,在避免影响主线程性能和避免数据丢失两者间取了个折中。

我把这三种策略的写回时机,以及优缺点汇总在了一张表格里,以方便你随时查看。

到这里,我们就可以根据系统对高性能和高可靠性的要求,来选择使用哪种写回策略了。总结一下就是:想要获得高性能,就选择 No 策略;如果想要得到高可靠性保证,就选择 Always 策略;如果允许数据有一点丢失,又希望性能别受太大影响的话,那么就选择 Everysec 策略。

但是,按照系统的性能需求选定了写回策略,并不是“高枕无忧”了。毕竟,AOF 是以文件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多,AOF 文件会越来越大。这也就意味着,我们一定要小心 AOF 文件过大带来的性能问题。

这里的“性能问题”,主要在于以下三个方面:一是,文件系统本身对文件大小有限制,无法保存过大的文件;二是,如果文件太大,之后再往里面追加命令记录的话,效率也会变低;三是,如果发生宕机,AOF 中记录的命令要一个个被重新执行,用于故障恢复,如果日志文件太大,整个恢复过程就会非常缓慢,这就会影响到 Redis 的正常使用。

所以,我们就要采取一定的控制手段,这个时候,AOF 重写机制就登场了。

日志文件太大了怎么办?

简单来说,AOF 重写机制就是在重写时,Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件,也就是说,读取数据库中的所有键值对,然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。比如说,当读取了键值对“testkey”: “testvalue”之后,重写机制会记录 set testkey testvalue 这条命令。这样,当需要恢复时,可以重新执行该命令,实现“testkey”: “testvalue”的写入。

为什么重写机制可以把日志文件变小呢? 实际上,重写机制具有“多变一”功能。所谓的“多变一”,也就是说,旧日志文件中的多条命令,在重写后的新日志中变成了一条命令。

我们知道,AOF 文件是以追加的方式,逐一记录接收到的写命令的。当一个键值对被多条写命令反复修改时,AOF 文件会记录相应的多条命令。但是,在重写的时候,是根据这个键值对当前的最新状态,为它生成对应的写入命令。这样一来,一个键值对在重写日志中只用一条命令就行了,而且,在日志恢复时,只用执行这条命令,就可以直接完成这个键值对的写入了。

下面这张图就是一个例子:

AOF重写减少日志大小

当我们对一个列表先后做了 6 次修改操作后,列表的最后状态是[“D”, “C”, “N”],此时,只用 LPUSH u:list “N”, “C”, "D"这一条命令就能实现该数据的恢复,这就节省了五条命令的空间。对于被修改过成百上千次的键值对来说,重写能节省的空间当然就更大了。

不过,虽然 AOF 重写后,日志文件会缩小,但是,要把整个数据库的最新数据的操作日志都写回磁盘,仍然是一个非常耗时的过程。这时,我们就要继续关注另一个问题了:重写会不会阻塞主线程?

AOF 重写会阻塞吗?

和 AOF 日志由主线程写回不同,重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的,这也是为了避免阻塞主线程,导致数据库性能下降。

我把重写的过程总结为“一个拷贝,两处日志”。

“一个拷贝”就是指,每次执行重写时,主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时,fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程,这里面就包含了数据库的最新数据。然后,bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下,逐一把拷贝的数据写成操作,记入重写日志。

“两处日志”又是什么呢?

因为主线程未阻塞,仍然可以处理新来的操作。此时,如果有写操作,第一处日志就是指正在使用的 AOF 日志,Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来,即使宕机了,这个 AOF 日志的操作仍然是齐全的,可以用于恢复。

而第二处日志,就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样,重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后,重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件,以保证数据库最新状态的记录。此时,我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。

AOF非阻塞的重写过程

总结来说,每次 AOF 重写时,Redis 会先执行一个内存拷贝,用于重写;然后,使用两个日志保证在重写过程中,新写入的数据不会丢失。而且,因为 Redis 采用额外的线程进行数据重写,所以,这个过程并不会阻塞主线程。

小结

这节课,我向你介绍了 Redis 用于避免数据丢失的 AOF 方法。这个方法通过逐一记录操作命令,在恢复时再逐一执行命令的方式,保证了数据的可靠性。

这个方法看似“简单”,但也是充分考虑了对 Redis 性能的影响。总结来说,它提供了 AOF 日志的三种写回策略,分别是 Always、Everysec 和 No,这三种策略在可靠性上是从高到低,而在性能上则是从低到高。

此外,为了避免日志文件过大,Redis 还提供了 AOF 重写机制,直接根据数据库里数据的最新状态,生成这些数据的插入命令,作为新日志。这个过程通过后台线程完成,避免了对主线程的阻塞。

其中,三种写回策略体现了系统设计中的一个重要原则 ,即 trade-off,或者称为“取舍”,指的就是在性能和可靠性保证之间做取舍。我认为,这是做系统设计和开发的一个关键哲学,我也非常希望,你能充分地理解这个原则,并在日常开发中加以应用。

不过,你可能也注意到了,落盘时机和重写机制都是在“记日志”这一过程中发挥作用的。例如,落盘时机的选择可以避免记日志时阻塞主线程,重写可以避免日志文件过大。但是,在“用日志”的过程中,也就是使用 AOF 进行故障恢复时,我们仍然需要把所有的操作记录都运行一遍。再加上 Redis 的单线程设计,这些命令操作只能一条一条按顺序执行,这个“重放”的过程就会很慢了。

那么,有没有既能避免数据丢失,又能更快地恢复的方法呢?当然有,那就是 RDB 快照了。下节课,我们就一起学习一下,敬请期待。

每课一问

这节课,我给你提两个小问题:

  1. AOF 日志重写的时候,是由 bgrewriteaof 子进程来完成的,不用主线程参与,我们今天说的非阻塞也是指子进程的执行不阻塞主线程。但是,你觉得,这个重写过程有没有其他潜在的阻塞风险呢?如果有的话,会在哪里阻塞?
  2. AOF 重写也有一个重写日志,为什么它不共享使用 AOF 本身的日志呢?

希望你能好好思考一下这两个问题,欢迎在留言区分享你的答案。另外,也欢迎你把这节课的内容转发出去,和更多的人一起交流讨论。