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### AOF
除了RDB持久化功能之外,Redis还提供了AOF(Append Only File)持久化功能。
* 被写入AOF文件的所有命令都是以Redis的命令请求协议格式保存的,因为Redis的命令请求协议是纯文本格式。
* 示例
```c
redis> SET msg "hello"
OK
redis> SADD fruits "apple" "banana" "cherry"
(integer) 3
redis> RPUSH numbers 128 256 512
(integer) 3
===================AOF文件==========================
*2\r\n$6\r\nSELECT\r\n$1\r\n0\r\n
*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nmsg\r\n$5\r\nhello\r\n
*5\r\n$4\r\nSADD\r\n$6\r\nfruits\r\n$5\r\napple\r\n$6\r\nbanana\r\n$6\r\ncherry\r\n
*5\r\n$5\r\nRPUSH\r\n$7\r\nnumbers\r\n$3\r\n128\r\n$3\r\n256\r\n$3\r\n512\r\n
```
与**RDB持久化通过保存数据库中的键值对**来记录数据库状态不同,**AOF持久化是通过保存Redis服务器所执行的写命令**来记录数据库状态的。
#### 追加与载入
##### aof_buf
当AOF持久化功能处于打开状态时,服务器在执行完一个写命令之后,会以协议格式将被执行的写命令追加到服务器状态的aof_buf缓冲区的末尾:
```c
struct redisServer {
// ...
// AOF缓冲区
sds aof_buf;
// ...
};
```
##### 写入与同步
Redis的服务器进程就是一个事件循环(loop)
* 这个循环中的**文件事件**负责接收客户端的命令请求,以及向客户端发送命令回复
* 而**时间事件**则负责执行像serverCron函数这样需要定时运行的函数。
因为服务器在处理文件事件时可能会执行写命令,使得一些内容被追加到aof_buf缓冲区里面,所以在服务器每次结束一个事件循环之前,它都会调用flushAppendOnlyFile函数,考虑是否需要将aof_buf缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件里面
```c
def eventLoop():
while True:
# 处理文件事件,接收命令请求以及发送命令回复
# 处理命令请求时可能会有新内容被追加到 aof_buf 缓冲区中
processFileEvents()
# 处理时间事件
# 调用 flushAppendOnlyFile():考虑是否要将 aof_buf 中的内容写入和保存到 AOF 文件里面
processTimeEvents()
```
* flushAppendOnlyFile函数的行为由服务器配置的appendfsync选项的值来决定
* 同步:操作系统通常会将写入数据暂时保存在一个内存缓冲区里面,等到缓冲区的空间被填满、或者超过了指定的时限之后,才真正地将缓冲区中的数据写入到磁盘里面。为此,系统提供了fsync和fdatasync两个同步函数,它们可以强制让操作系统立即将缓冲区中的数据写入到硬盘里面,从而确保写入数据的安全性。

* AOF持久化的效率和安全性
* 当appendfsync的值为always时,服务器在每个事件循环都要将aof_buf缓冲区中的所有内容写入到AOF文件,并且同步AOF文件,所以always的效率是appendfsync选项三个值当中最慢的一个,但从安全性来说,always也是最安全的,因为即使出现故障停机,AOF持久化也只会丢失一个事件循环中所产生的命令数据。
* 当appendfsync的值为everysec时,服务器在每个事件循环都要将aof_buf缓冲区中的所有内容写入到AOF文件,并且每隔一秒就要在子线程中对AOF文件进行一次同步。从效率上来讲,everysec模式足够快,并且就算出现故障停机,数据库也只丢失一秒钟的命令数据。
* 当appendfsync的值为no时,服务器在每个事件循环都要将aof_buf缓冲区中的所有内容写入到AOF文件,至于何时对AOF文件进行同步,则由操作系统控制。因为处于no模式下的flushAppendOnlyFile调用无须执行同步操作,所以该模式下的AOF文件写入速度总是最快的,不过因为这种模式会在系统缓存中积累一段时间的写入数据,所以该模式的单次同步时长通常是三种模式中时间最长的。从平摊操作的角度来看,no模式和everysec模式的效率类似,当出现故障停机时,使用no模式的服务器将丢失上次同步AOF文件之后的所有写命令数据。
##### 载入还原
因为AOF文件里面包含了重建数据库状态所需的所有写命令,所以服务器只要读入并重新执行一遍AOF文件里面保存的写命令,就可以还原服务器关闭之前的数据库状态。
步骤:
* 创建一个不带网络连接的伪客户端(fake client):因为Redis的命令只能在客户端上下文中执行,而载入AOF文件时所使用的命令直接来源于AOF文件而不是网络连接,所以服务器使用了一个没有网络连接的伪客户端来执行AOF文件保存的写命令,伪客户端执行命令的效果和带网络连接的客户端执行命令的效果完全一样。
* 从AOF文件中分析并读取出一条写命令。
* 使用伪客户端执行被读出的写命令。
* 一直执行步骤2和步骤3,直到AOF文件中的所有写命令都被处理完毕为止。

#### AOF重写
##### 概述
问题
* 因为AOF持久化是通过保存被执行的写命令来记录数据库状态的,所以随着服务器运行时间的流逝,AOF文件中的内容会越来越多,文件的体积也会越来越大,如果不加以控制的话,体积过大的AOF文件很可能对Redis服务器、甚至整个宿主计算机造成影响
* 并且AOF文件的体积越大,使用AOF文件来进行数据还原所需的时间就越多。
解决
* 为了解决AOF文件体积膨胀的问题,Redis提供了AOF文件重写(rewrite)功能。
* 通过该功能,Redis服务器可以创建一个新的AOF文件来替代现有的AOF文件,新旧两个AOF文件所保存的数据库状态相同,但新AOF文件不会包含任何浪费空间的冗余命令,所以新AOF文件的体积通常会比旧AOF文件的体积要小得多。
* 因为aof_rewrite函数生成的新AOF文件只包含还原当前数据库状态所必须的命令,所以新AOF文件不会浪费任何硬盘空间。
##### 实现
AOF文件重写并不需要对现有的AOF文件进行任何读取、分析或者写入操作,这个功能是通过读取服务器当前的数据库状态来实现的。
重写过程
* 伪代码表示:
```python
def aof_rewrite(new_aof_file_name):
# 创建新 AOF 文件
f = create_file(new_aof_file_name)
# 遍历数据库
for db in redisServer.db:
# 忽略空数据库
if db.is_empty(): continue
# 写入SELECT命令,指定数据库号码
f.write_command("SELECT" + db.id)
# 遍历数据库中的所有键
for key in db:
# 忽略已过期的键
if key.is_expired(): continue
# 根据键的类型对键进行重写
if key.type == String:
rewrite_string(key)
elif key.type == List:
rewrite_list(key)
elif key.type == Hash:
rewrite_hash(key)
elif key.type == Set:
rewrite_set(key)
elif key.type == SortedSet:
rewrite_sorted_set(key)
# 如果键带有过期时间,那么过期时间也要被重写
if key.have_expire_time():
rewrite_expire_time(key)
# 写入完毕,关闭文件
f.close()
def rewrite_string(key):
# 使用GET命令获取字符串键的值
value = GET(key)
# 使用SET命令重写字符串键
f.write_command(SET, key, value)
def rewrite_list(key):
# 使用LRANGE命令获取列表键包含的所有元素
item1, item2, ..., itemN = LRANGE(key, 0, -1)
# 使用RPUSH命令重写列表键
f.write_command(RPUSH, key, item1, item2, ..., itemN)
def rewrite_hash(key):
# 使用HGETALL命令获取哈希键包含的所有键值对
field1, value1, field2, value2, ..., fieldN, valueN = HGETALL(key)
# 使用HMSET命令重写哈希键
f.write_command(HMSET, key, field1, value1, field2, value2, ..., fieldN, valueN)
def rewrite_set(key);
# 使用SMEMBERS命令获取集合键包含的所有元素
elem1, elem2, ..., elemN = SMEMBERS(key)
# 使用SADD命令重写集合键
f.write_command(SADD, key, elem1, elem2, ..., elemN)
def rewrite_sorted_set(key):
# 使用ZRANGE命令获取有序集合键包含的所有元素
member1, score1, member2, score2, ..., memberN, scoreN = ZRANGE(key, 0, -1, "WITHSCORES")
# 使用ZADD命令重写有序集合键
f.write_command(ZADD, key, score1, member1, score2, member2, ..., scoreN, memberN)
def rewrite_expire_time(key):
# 获取毫秒精度的键过期时间戳
timestamp = get_expire_time_in_unixstamp(key)
# 使用PEXPIREAT命令重写键的过期时间
f.write_command(PEXPIREAT, key, timestamp)
```
* 示例:

aof_rewrite函数产生的新AOF文件将包含以下命令(没有一条是多余的):
```c
SELECT 0
RPUSH alphabet "a" "b" "c"
EXPIREAT alphabet 1385877600000
HMSET book "name" "Redisin Action"
"author" "Josiah L. Carlson"
"publisher" "Manning"
EXPIREAT book 1388556000000
SET message "hello world"
```
* 注意:
在实际中,为了避免在执行命令时造成客户端输入缓冲区溢出,重写程序在处理列表、哈希表、集合、有序集合这四种可能会带有多个元素的键时,会先检查键所包含的元素数量,如果元素的数量超过了redis.h/REDIS_AOF_REWRITE_ITEMS_PER_CMD常量的值(默认 value 最多 64 个元素),那么重写程序将使用多条命令来记录键的值,而不单单使用一条命令。
##### 后台重写
因为这个函数会进行大量的写入操作,所以调用aof_rewrite函数的线程将被长时间阻塞,因为Redis服务器使用单个线程来处理命令请求,所以如果由服务器直接调用aof_rewrite函数的话,那么在重写AOF文件期间,服务期将无法处理客户端发来的命令请求。
将AOF重写程序放到子进程(BGREWRITEAOF)
* 子进程进行AOF重写期间,服务器进程(父进程)可以继续处理命令请求。
* 子进程带有服务器进程的数据副本,使用子进程而不是线程,可以在避免使用锁的情况下,保证数据的安全性。
子进程数据不一致
* 不过,使用子进程也有一个问题需要解决,因为子进程在进行AOF重写期间,服务器进程还需要继续处理命令请求,而新的命令可能会对现有的数据库状态进行修改,从而使得服务器当前的数据库状态和重写后的AOF文件所保存的数据库状态不一致。
* 补充说明:为什么 rdb 不进行不一致的补偿,因为 aof 是每次事件循环完之后都会进行都会把该次的命令写入文件,所以这个特性就要求每条命令都是都被保存进去,所以要补偿没有保存的命令,但 rdb 是间隔性保存,所以不要求每个命令执行后的状态都保存。
* 为了解决这种数据不一致问题,Redis服务器设置了一个AOF重写缓冲区,这个缓冲区在服务器创建子进程之后开始使用,当Redis服务器执行完一个写命令之后,它会同时将这个写命令发送给AOF缓冲区和AOF重写缓冲区

* AOF缓冲区的内容会定期被写入和同步到AOF文件,对现有AOF文件的处理工作会如常进行。
* 从创建子进程开始,服务器执行的所有写命令都会被记录到AOF重写缓冲区里面。
后台重写条件(满足一个即可):
* auto-aof-rewrite-percentage 100,当文件增长100%(一倍)时候,自动重写。
* auto-aof-rewrite-min-size 64mb,日志重写最小文件大小,如果小于该大小,不会自动重写。
后台重写完毕
* 当子进程完成AOF重写工作之后,它会向父进程发送一个信号,父进程在接到该信号之后,会调用一个信号处理函数,并执行以下工作:
* 将AOF重写缓冲区中的所有内容写入到新AOF文件中,这时新AOF文件所保存的数据库状态将和服务器当前的数据库状态一致。
* 对新的AOF文件进行改名,原子地(atomic)覆盖现有的AOF文件,完成新旧两个AOF文件的替换。
* 信号处理函数执行时会对服务器进程(父进程)造成阻塞,在其他时候,AOF后台重写都不会阻塞父进程,这将AOF重写对服务器性能造成的影响降到了最低。
示例:

#### 小结
AOF文件通过保存所有修改数据库的写命令请求来记录服务器的数据库状态。
* AOF文件中的所有命令都以Redis命令请求协议的格式保存。
命令请求会先保存到AOF缓冲区里面,之后再定期写入并同步到AOF文件。
* appendfsync选项的不同值对AOF持久化功能的安全性以及Redis服务器的性能有很大的影响。
* 服务器只要载入并重新执行保存在AOF文件中的命令,就可以还原数据库本来的状态。
AOF重写可以产生一个新的AOF文件,这个新的AOF文件和原有的AOF文件所保存的数据库状态一样,但体积更小。
* AOF重写是一个有歧义的名字,该功能是通过读取数据库中的键值对来实现的,程序无须对现有AOF文件进行任何读入、分析或者写入操作。
* 在执行BGREWRITEAOF命令时,Redis服务器会维护一个AOF重写缓冲区,该缓冲区会在子进程创建新AOF文件期间,记录服务器执行的所有写命令。当子进程完成创建新AOF文件的工作之后,服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新AOF文件的末尾,使得新旧两个AOF文件所保存的数据库状态一致。最后,服务器用新的AOF文件替换旧的AOF文件,以此来完成AOF文件重写操作。