大数据开发：Redis内存快照常见问题解答

Redis的性能优势，很大程度上来说，是因为数据都在内存当中，大大提升了数据处理时的速度和效率。而存在内存当中，就要面临各种临时或意外故障可能带来了数据丢失问题，而这就涉及到Redis的内存快照策略。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Redis内存快照常见问题。

Redis内存快照，简单来理解，就是内存中的数据在某一个时刻的状态记录。

对Redis来说，它实现类似照片记录效果的方式，就是把某一时刻的状态以文件的形式写到磁盘上，也就是快照。这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。这个快照文件就称为RDB文件。

Redis给哪些内存数据做快照？

Redis的数据都在内存中，为了提供所有数据的可靠性保证，它执行的是全量快照。

RDB文件的生成是否会阻塞主线程，这就关系到是否会降低Redis的性能。Redis提供了两个命令来生成RDB文件，分别是save和bgsave。

save：在主线程中执行，会导致阻塞；

bgsave：创建一个子进程，专门用于写入RDB文件，避免了主线程的阻塞，这也是Redis RDB文件生成的默认配置。

Redis快照时数据能修改吗?

在给别人拍照时，一旦对方动了，那么这张照片就拍糊了，我们就需要重拍，所以我们当然希望对方保持不动。对于内存快照而言，我们也不希望数据“动”。

如果快照执行期间数据不能被修改，是会有潜在问题的。

避免阻塞和正常处理写操作并不是一回事。此时，主线程的确没有阻塞，可以正常接收请求，但是，为了保证快照完整性，它只能处理读操作，因为不能修改正在执行快照的数据。

为了快照而暂停写操作，肯定是不能接受的。所以这个时候，Redis就会借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write,COW），在执行快照的同时，正常处理写操作。简单来说，bgsave子进程是由主线程fork生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入RDB文件。

大数据学习：Redis内存快照常见问题解答

Redis会使用bgsave对当前内存中的所有数据做快照，这个操作是子进程在后台完成的，这就允许主线程同时可以修改数据。

Redis可以每秒做一次快照吗？

连续快照有利于在宕机时尽可能少的丢失数据，通常可想到的是使用使用bgsave对当前内存中的所有数据做快照，因为bgsave执行时不阻塞主线程，但是，如果频繁地执行全量快照，也会带来两方面的开销：

一方面，频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大压力，多个快照竞争有限的磁盘带宽，前一个快照还没有做完，后一个又开始做了，容易造成恶性循环。

另一方面，bgsave子进程需要通过fork操作从主线程创建出来。虽然，子进程在创建后不会再阻塞主线程，但是，fork这个创建过程本身会阻塞主线程，而且主线程的内存越大，阻塞时间越长。如果频繁fork出bgsave子进程，这就会频繁阻塞主线程了。

Redis增量快照

增量快照，所谓增量快照，就是指，做了一次全量快照后，后续的快照只对修改的数据进行快照记录，这样可以避免每次全量快照的开销。

跟AOF相比，快照的恢复速度快，但是，快照的频率不好把握，如果频率太低，两次快照间一旦宕机，就可能有比较多的数据丢失。如果频率太高，又会产生额外开销，那么，还有什么方法既能利用RDB的快速恢复，又能以较小的开销做到尽量少丢数据呢？

Redis 4.0中提出了一个混合使用AOF日志和内存快照的方法。简单来说，内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间，使用AOF日志记录这期间的所有命令操作。快照不用很频繁地执行，这就避免了频繁fork对主线程的影响。而且，AOF日志也只用记录两次快照间的操作，也就是说，不需要记录所有操作了，因此，就不会出现文件过大的情况了，也可以避免重写开销。

大数据学习：Redis内存快照常见问题解答

关于大数据开发学习，Redis内存快照常见问题，以上就为大家做了简单的解答了。具体到实际的开发和运行环境当中，Redis的快照机制是起到非常重要的作用的，内存快照是重要的手段之一。