shell脚本操作redis
⑴ 怎么向redis导入大量数据
具体实现步骤如下：1.新建一个文本文件，包含redis命令如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以2.将这些命令转化成RedisProtocol。因为Redis管道功能支持的是RedisProtocol，而不是直接的Redis命令。如何转化，可参考后面的脚本。3.利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。Shell脚本如下：#!/bin/bashfor((i=0;i>redis.logdone每次插入的值都是helloworld，但键不同，name0，name1name99999。RedispipeRedispipe会稍微麻烦一点1>首先构造redis命令的文本文件在这里，我选用了python#!/usr/bin/pythonforiinrange(100000):print'setname'+str(i),'helloworld'#python1.py>redis_commands.txt#head-2redis_commands.>将这些命令转化成RedisProtocol在这里，我利用了github上一个shell脚本，#!/bin/bashwhilereadCMD;do#eachcommandbeginswith*{numberargumentsincommand}\r\nXS=($CMD);printf"*${#XS[@]}\r\n"#foreachargument,weappend${length}\r\n{argument}\r\nforXin$CMD;doprintf"\$${#X}\r\n$X\r\n";donedoneredis_data.txt#head-7redis_data.txt*3$3set$5name0$10helloworld至此，数据构造完毕。测试结果
⑵ redis shell 导入到指定的数据库
1、导出redis
[plain]view plain
#!/bin/bash
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_DB=1
KEYNAME=redis:hash:*
KEYFILE=key.txt
echo"KEYS$KEYNAME"|redis-cli-h$REDIS_HOST-p$REDIS_PORT-n$REDIS_DB>$KEYFILE
OUTFILE=valuelist.txt
TEMPFILE=$OUTFILE.tmp
echo>$TEMPFILE
forkeyin`cat$KEYFILE`
do
echo$key
#echo"HGETALL$key"|redis-cli-h$REDIS_HOST-p$REDIS_PORT-n$REDIS_DB>>$TEMPFILE
echo"GET$key"|redis-cli-h$REDIS_HOST-p$REDIS_PORT-n$REDIS_DB>>$TEMPFILE
done
- 2、整理导出的结果
cat$TEMPFILE|xargs-n2|awk-F""-vKEYNAME=$KEYNAME'{print"HSET"KEYNAME""$1,"""$2"""}'>$OUTFILE
- 其中的xargs -n 2是把2行合成一行，换行符用空格代替
cat$OUTFILE|redis-cli-hlocalhost-p6379
redis-cli--rawmptest|head-c-1|redis-cli-xrestoretest10
[plain]view plain
然后用awk按空格分开，$1是keynam $2是key的值
再次转换成HSET的格式，其中用到KEYNAME变量，这个要用-v预先定义。
最后转化为 HSET KEYNAME KEY "VALUE"格式。
3、导入转换的结果
[plain]view plain
二、直接用Redis的Dump和Restore导出和导入
[plain]view plain
IT路边社
前言
与其它的编码规范一样，这里所讨论的不仅仅是编码格式美不美观的问题， 同时也讨论一些约定及编码标准。这份文档主要侧重于我们所普遍遵循的规则，对于那些不是明确强制要求的，我们尽量避免提供意见。
编码规范对于程序员而言尤为重要，有以下几个原因：
本文档中的准则致力于最大限度达到以下原则：
尽管本文档涵盖了许多基础知识，但应注意的是，没有编码规范可以为我们回答所有问题，开发人员始终需要再编写完代码后，对上述原则做出正确的判断。
注 ：未明确指明的则默认为必须（Mandatory）
主要参考如下文档:
仅建议Shell用作相对简单的实用工具或者包装脚本。因此单个shell脚本内容不宜太过复杂。
在选择何时使用shell脚本时时应遵循以下原则：
可执行文件不建议有扩展名，库文件必须使用 .sh 作为扩展名，且应是不可执行的。
执行一个程序时，无需知道其编写语言，且shell脚本并不要求具有扩展名，所以更倾向可执行文件没有扩展名。
而库文件知道其编写语言十分重要，使用 .sh 作为特定语言后缀的扩展名，可以和其他语言编写的库文件加以区分。
文件名要求全部小写, 可以包含下划线 _ 或连字符 - , 建议可执行文件使用连字符，库文件使用下划线。
正例:
反例：
源文件编码格式为UTF-8。避免不同操作系统对文件换行处理的方式不同，一律使用 LF 。
每行最多不超过120个字符。每行代码最大长度限制的根本原因是过长的行会导致阅读障碍，使得缩进失效。
除了以下两种情况例外：
如出现长度必须超过120个字符的字符串，应尽量使用here document或者嵌入的换行符等合适的方法使其变短。
示例：
除了在行结束使用换行符，空格是源文件中唯一允许出现的空白字符。
对从来没有用到的或者被注释的方法、变量等要坚决从代码中清理出去，避免过多垃圾造成干扰。
Bash 是唯一被允许使用的可执行脚本shell。
可执行文件必须以 #!/bin/bash 开始。请使用 set 来设置shell的选项，使得用 bash echo "Process $: Done making $$$."
# 示例7：命令参数及路径不需要引号 grep -li Hugo /dev/ "$1"
# 示例8：常规变量用双引号，ccs可能为空的特殊情况可不用引号 git send-email --to "${reviewers}" ${ccs:+"--cc" "${ccs}"}
# 示例9：正则用单引号，$1可能为空的特殊情况可不用引号 grep -cP '([Ss]pecial||?characters*) ${1:+"$1"}
# 示例10：位置参数传递推荐带引号的"$@"，所有参数作为单字符串传递用带引号的"$*" # content of t.sh func_t { echo num: $# echo args: 1:$1 2:$2 3:$3 }
func_t "$@" func_t "$*" # 当执行 ./t.sh a b c 时输出如下： num: 3 args: 1:a 2:b 3:c num: 1 args: 1:a b c 2: 3:
使用 $(command) 而不是反引号。
因反引号如果要嵌套则要求用反斜杠转义内部的反引号。而 $(command) 形式的嵌套无需转义，且可读性更高。
正例：
反例：
条件测试
使用 [[ ... ]] ，而不是 [ , test , 和 /usr/bin/[ 。
因为在 [[ 和 ]] 之间不会出现路径扩展或单词切分，所以使用 [[ ... ]] 能够减少犯错。且 [[ ... ]] 支持正则表达式匹配，而 [ ... ] 不支持。参考以下示例：
尽可能使用变量引用，而非字符串过滤。
Bash可以很好的处理空字符串测试，请使用空/非空字符串测试方法，而不是过滤字符，让代码具有更高的可读性。正例：
反例：
正例：
反例：
正例：
反例：
文件名扩展
当进行文件名的通配符扩展时，请指定明确的路径。
当目录中有特殊文件名如以 - 开头的文件时，使用带路径的扩展通配符 ./* 比不带路径的 * 要安全很多。
应该避免使用eval。
Eval在用于分配变量时会修改输入内容，但设置变量的同时并不能检查这些变量是什么。反例：
请使用进程替换或者for循环，而不是通过管道连接while循环。
这是因为在管道之后的while循环中，命令是在一个子shell中运行的，因此对变量的修改是不能传递给父shell的。
这种管道连接while循环中的隐式子shell使得bug定位非常困难。反例：
如果你确定输入中不包含空格或者其他特殊符号（通常不是来自用户输入），则可以用for循环代替。例如：
使用进程替换可实现重定向输出，但是请将命令放入显式子 shell，而非 while 循环创建的隐式子 shell。例如：
总是检查返回值，且提供有用的返回值。
对于非管道命令，使用 $? 或直接通过 if 语句来检查以保持其简洁。
例如：
当内建命令可以完成相同的任务时，在shell内建命令和调用外部命令之间，应尽量选择内建命令。
因内建命令相比外部命令而言会产生更少的依赖，且多数情况调用内建命令比调用外部命令可以获得更好的性能（通常外部命令会产生额外的进程开销）。
正例：
反例：
加载外部库文件不建议用使用.，建议使用source，已提升可阅读性。正例：
反例：
除非必要情况，尽量使用单个命令及其参数组合来完成一项任务，而非多个命令加上管道的不必要组合。常见的不建议的用法例如：cat和grep连用过滤字符串; cat和wc连用统计行数; grep和wc连用统计行数等。
正例：
除特殊情况外，几乎所有函数都不应该使用exit直接退出脚本，而应该使用return进行返回，以便后续逻辑中可以对错误进行处理。正例：
反例：
推荐以下工具帮助我们进行代码的规范：
原文链接：http://itxx00.github.io/blog/2020/01/03/shell-standards/
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⑷ 如何使用SHELL编写redis的启动脚本
#!/bin/bash
#
# Init file for redis
# From: JC
# Email:[email protected]
# chkconfig: - 80 12
# description: redis daemon
#
# processname: redis
# config: /opt/redis-2.6.4/redis.conf
# pidfile: /var/run/redis.pid
source /etc/init.d/functions
BIN="/opt/redis/bin"
CONFIG="/opt/redis-2.6.4/redis.conf"
PIDFILE="/var/run/redis.pid"
### Read configuration
[ -r "$SYSCONFIG" ] && source "$SYSCONFIG"
RETVAL=0
prog="redis-server"
desc="Redis Server"
start() {
if [ -e $PIDFILE ];then
echo "$desc already running...."
exit 1
fi
echo -n $"Starting $desc: "
daemon $BIN/$prog $CONFIG &
RETVAL=$?
echo
[ $RETVAL -eq 0 ] && touch /var/lock/subsys/$prog
return $RETVAL
}
stop() {
echo -n $"Stop $desc: "
killproc $prog
RETVAL=$?
echo
[ $RETVAL -eq 0 ] && rm -f /var/lock/subsys/$prog $PIDFILE
return $RETVAL
}
restart() {
stop
start
}
case "$1" in
start)
start
;;
stop)
stop
;;
restart)
restart
;;
condrestart)
[ -e /var/lock/subsys/$prog ] && restart
RETVAL=$?
;;
status)
status $prog
RETVAL=$?
;;
*)
echo $"Usage: $0 {start|stop|restart|condrestart|status}"
RETVAL=1
esac
exit $RETVAL
[root@dg-web opt]# /etc/init.d/redis status
redis-server (pid 26147) is running...
[root@dg-web opt]# netstat -lntp|grep redis-server
URL：http://www.bianceng.cn/database/Mysql/201410/46081.htm
tcp 0 0 0.0.0.0:6379 0.0.0.0:* LISTEN 26147/redis-server
[root@dg-web opt]# /etc/init.d/redis stop
Stop Redis Server: [ OK ]
[root@dg-web opt]# /etc/init.d/redis status
redis-server is stopped
[root@dg-web opt]# netstat -lntp|grep redis-server
⑸ 使用python同步mysql到redis由于数据较多，一条一条读出来写到redis太慢，有没有可以批量操作的。
MYSQL快速同步数据到Redis
举例场景：存储游戏玩家的任务数据，游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样没什么错，但是速度会非常慢。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可以节省很多消耗和缩短时间。
Mysql数据库名称为：GAME_DB, 表结构举例：
CREATE TABLE TABLE_MISSION (
playerId int(11) unsigned NOT NULL,
missionList varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (playerId)
);
Redis中的数据结构使用哈希表：
键KEY为mission, 哈希域为mysql中对应的playerId, 哈希值为mysql中对应的missionList。 数据如下：
[root@iZ23zcsdouzZ ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> hget missions 36598
"{\"10001\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10002\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10003\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10004\":{\"status\":1,\"progress\":0}}"
快速同步方法：
新建一个后缀.sql文件：mysql2redis_mission.sql
内容如下：
SELECT CONCAT(
"*4\r\n",
'$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n',
redis_cmd, '\r\n',
'$', LENGTH(redis_key), '\r\n',
redis_key, '\r\n',
'$', LENGTH(hkey), '\r\n',
hkey, '\r\n',
'$', LENGTH(hval), '\r\n',
hval, '\r'
)
FROM (
SELECT
'HSET' as redis_cmd,
'missions' AS redis_key,
playerId AS hkey,
missionList AS hval
FROM TABLE_MISSION
) AS t
创建shell脚本mysql2redis_mission.sh
内容：
mysql GAME_DB --skip-column-names --raw < mission.sql | redis-cli --pipe
Linux系统终端执行该shell脚本或者直接运行该系统命令，即可将mysql数据库GAME_DB的表TABLE_MISSION数据同步到redis中键missions中去。mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间。
经过测试，同样一份数据通过单条取出修改数据格式同步写入到redis消耗的时间为5min, 使用上面的sql文件和shell命令，同步完数据仅耗时3s左右。
⑹ 关于Redis批量写入的介绍
最近测试redis性能，需要批量插入1千万条以上的数据，
就简单进行了研究，大概有以下几种方法：
一：java程序调用，简单的for循环，通过Jedis的方法，直接插入，
至于速度，不用看，不用试，根本不行，就不给实现了。
二：通过shell脚本，也比较简单，但也是因为要通过port端口的形式，
连接到redis，速度也是慢的不行，放弃。
三：通过redis提供管道，感觉这种方法是最靠谱的，一下是实现：
步骤1：首先简单写一个shell脚本：
目的是生成一个用批量插入的脚本文件，
步骤2：这里linux或者windows上生成的文件不能直接当做redis语句来跑，
简单来说，就是因为linux，windows和dos的换行并不一样，
所以需要简单转换一下：
转换的方法有好多种：
1：一般Linux发行版中都带有这个小工具，只能把DOS转换为UNIX文件，命令如下：
上面的命令会去掉行尾的^M符号。（如果机器上没有安装nuix2dos，直接用方法2即可）
2：用vim，vim是vi的改进版本，使用方式：
一行命令即可，保存退出，
步骤3：就是跑脚本了，通过redis提供的管道--pipe形式，
三步即可，完成redis的批量插入，速度，在2000万条的情况下，生成脚本的速度稍慢，插入的速度还在几分钟，
速度可以说是非常快了~
本文来自php中文网的 redis教程 栏目： https://www.php.cn/redis/
⑺ Redis持久化
Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。理解掌握持久化机制对于Redis运维非常重要。本章内容如下：
·首先介绍RDB、AOF的配置和运行流程，以及控制持久化的相关命令，如bgsave和bgrewriteaof。
·其次对常见持久化问题进行分析定位和优化。
·最后结合Redis常见 的单机多实例部署场景进行优化。
5.1RDB
RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发。
5.1.1触发机制
手动触发分别对应save和bgsave命令：
·save命令：阻塞当前Redis服务器，直到RDB过程完成为止，对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用。运行save命令对应
的Redis日志如下：
* DB saved on disk
·bgsave命令：Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短。运行bgsave命令对应的Redis日志如下：
* Background saving started by pid 3151
* DB saved on disk
* RDB: 0 MB of memory used by -on-write
* Background saving terminated with success
显然bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化。因此Redis内部所有的涉及RDB的操作都采用bgsave的方式，而save命令已经废弃。
除了执行命令手动触发之外，Redis内部还存在自动触发RDB的持久化机制，例如以下场景：
1）使用save相关配置，如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。
2）如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点，更多细节见6.3节介绍的复制原理。
3）执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作。
4）默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave。
5.1.2流程说明
bgsave是主流的触发RDB持久化方式，下面根据图5-1了解它的运作流程。
1）执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程，如果存在bgsave命令直接返回。
2）父进程执行fork操作创建子进程，fork操作过程中父进程会阻塞，通过info stats命令查看latest_fork_usec选项，可以获取最近一个fork操作的耗时，单位为微秒。
3）父进程fork完成后，bgsave命令返回“Background saving started”信息并不再阻塞父进程，可以继续响应其他命令。
4）子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换。执行lastsave命令可以获取最后一次生成RDB的时间，对应info统计的rdb_last_save_time选项。
5）进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息，具体见info Persistence下的rdb_*相关选项。
5.1.3RDB文件的处理
保存：RDB文件保存在dir配置指定的目录下，文件名通过dbfilename配置指定。可以通过执行config set dir{newDir}和config setdbfilename{newFileName}运行期动态执行，当下次运行时RDB文件会保存到新目录。
运维提示
当遇到坏盘或磁盘写满等情况时，可以通过config set dir{newDir}在线修改文件路径到可用的磁盘路径，之后执行bgsave进行磁盘切换，同样适用于AOF持久化文件。
压缩：Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理，压缩后的文件远远小于内存大小，默认开启，可以通过参数config set rdbcompression{yes|no}动态修改。
运维提示
虽然压缩RDB会消耗CPU，但可大幅降低文件的体积，方便保存到硬盘或通过网络发送给从节点，因此线上建议开启。
校验：如果Redis加载损坏的RDB文件时拒绝启动，并打印如下日志：
# Short read or OOM loading DB. Unrecoverable error, aborting now.
这时可以使用Redis提供的redis-check-mp工具检测RDB文件并获取对应的错误报告。
5.1.4RDB的优缺点
RDB的优点：
·RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。
·Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。
RDB的缺点：
·RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。
·RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决。
5.2AOF
AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。理解掌握好AOF持久化机制对我们兼顾数据安全性和性能非常有帮助。
5.2.1使用AOF
开启AOF功能需要设置配置：appendonly yes，默认不开启。AOF文件名通过appendfilename配置设置，默认文件名是appendonly.aof。保存路径同RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。AOF的工作流程操作：命令写入（append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载（load），如图5-2所示。
1）所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。
2）AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
3）随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
4）当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。了解AOF工作流程之后，下面针对每个步骤做详细介绍。
5.2.2命令写入
AOF命令写入的内容直接是文本协议格式。例如set hello world这条命令，在AOF缓冲区会追加如下文本：*3\r\n$3\r\nset\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n
Redis协议格式具体说明见4.1客户端协议小节，这里不再赘述，下面介
绍关于AOF的两个疑惑：
1）AOF为什么直接采用文本协议格式？可能的理由如下：
·文本协议具有很好的兼容性。
·开启AOF后，所有写入命令都包含追加操作，直接采用协议格式，避免了二次处理开销。
·文本协议具有可读性，方便直接修改和处理。
2）AOF为什么把命令追加到aof_buf中？Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘，那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区aof_buf中，还有另一个好处Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡。
5.2.3文件同步
Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制，不同值的含义如表5-1所示。
表5-1AOF缓冲区同步文件策略
系统调用write和fsync说明：
·write操作会触发延迟写（delayed write）机制。Linux在内核提供页缓冲区用来提高硬盘IO性能。write操作在写入系统缓冲区后直接返回。同步硬盘操作依赖于系统调度机制，例如：缓冲区页空间写满或达到特定时间周期。同步文件之前，如果此时系统故障宕机，缓冲区内数据将丢失。
·fsync针对单个文件操作（比如AOF文件），做强制硬盘同步，fsync将阻塞直到写入硬盘完成后返回，保证了数据持久化。除了write、fsync，Linux还提供了sync、fdatasync操作，具体API说明参
见：http://linux.die.net/man/2/write，http://linux.die.net/man/2/fsync，http://linux.die.net/man/2/sync
·配置为always时，每次写入都要同步AOF文件，在一般的SATA硬盘上，Redis只能支持大约几百TPS写入，显然跟Redis高性能特性背道而驰，不建议配置。
·配置为no，由于操作系统每次同步AOF文件的周期不可控，而且会加大每次同步硬盘的数据量，虽然提升了性能，但数据安全性无法保证。
·配置为everysec，是建议的同步策略，也是默认配置，做到兼顾性能和数据安全性。理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据。（严格来说最多丢失1秒数据是不准确的，5.3节会做具体介绍到。）
5.2.4重写机制
随着命令不断写入AOF，文件会越来越大，为了解决这个问题，Redis引入AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。
重写后的AOF文件为什么可以变小？有如下原因：
1）进程内已经超时的数据不再写入文件。
2）旧的AOF文件含有无效命令，如del key1、hdel key2、srem keys、set
a111、set a222等。重写使用进程内数据直接生成，这样新的AOF文件只保留最终数据的写入命令。
3）多条写命令可以合并为一个，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset等类型操作，以64个元素为界拆分为多条。
AOF重写降低了文件占用空间，除此之外，另一个目的是：更小的AOF文件可以更快地被Redis加载。AOF重写过程可以手动触发和自动触发：
·手动触发：直接调用bgrewriteaof命令。
·自动触发：根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机。
·auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB。
·auto-aof-rewrite-percentage：代表当前AOF文件空间（aof_current_size）和上一次重写后AOF文件空间（aof_base_size）的比值。自动触发时机=aof_current_size>auto-aof-rewrite-min-size&&（aof_current_size-aof_base_size）/aof_base_size>=auto-aof-rewrite-percentage其中aof_current_size和aof_base_size可以在info Persistence统计信息中查看。当触发AOF重写时，内部做了哪些事呢？下面结合图5-3介绍它的运行流程。
图5-3AOF重写运作流程
流程说明：
1）执行AOF重写请求。
如果当前进程正在执行AOF重写，请求不执行并返回如下响应：
ERR Background append only file rewriting already in progress
如果当前进程正在执行bgsave操作，重写命令延迟到bgsave完成之后再执行，返回如下响应：
Background append only file rewriting scheled
2）父进程执行fork创建子进程，开销等同于bgsave过程。
3.1）主进程fork操作完成后，继续响应其他命令。所有修改命令依然写入AOF缓冲区并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制正确性。
3.2）由于fork操作运用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然响应命令，Redis使用“AOF重写缓冲区”保存这部分新数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。
4）子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件。每次批量写入硬盘数据量由配置aof-rewrite-incremental-fsync控制，默认为32MB，防止单次刷盘数据过多造成硬盘阻塞。
5.1）新AOF文件写入完成后，子进程发送信号给父进程，父进程更新统计信息，具体见info persistence下的aof_*相关统计。
5.2）父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件。
5.3）使用新AOF文件替换老文件，完成AOF重写。
5.2.5重启加载
AOF和RDB文件都可以用于服务器重启时的数据恢复。如图5-4所示，表示Redis持久化文件加载流程。
流程说明：
1）AOF持久化开启且存在AOF文件时，优先加载AOF文件，打印如下日志：
* DB loaded from append only file: 5.841 seconds
2）AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件，打印如下日志：
* DB loaded from disk: 5.586 seconds
3）加载AOF/RDB文件成功后，Redis启动成功。
4）AOF/RDB文件存在错误时，Redis启动失败并打印错误信息。
5.2.6文件校验
加载损坏的AOF文件时会拒绝启动，并打印如下日志：
# Bad file format reading the append only file: make a backup of your AOF file,
then use ./redis-check-aof --fix <filename>
运维提示
对于错误格式的AOF文件，先进行备份，然后采用redis-check-aof--fix命令进行修复，修复后使用diff-u对比数据的差异，找出丢失的数据，有些可以人工修改补全。
AOF文件可能存在结尾不完整的情况，比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全。Redis为我们提供了aof-load-truncated配置来兼容这种情况，默认开启。加载AOF时，当遇到此问题时会忽略并继续启动，同时打印
如下警告日志：
# !!! Warning: short read while loading the AOF file !!!
# !!! Truncating the AOF at offset 397856725 !!!
# AOF loaded anyway because aof-load-truncated is enabled
5.3问题定位与优化
Redis持久化功能一直是影响Redis性能的高发地，本节我们结合常见的持久化问题进行分析定位和优化。
5.3.1fork操作
当Redis做RDB或AOF重写时，一个必不可少的操作就是执行fork操作创建子进程，对于大多数操作系统来说fork是个重量级错误。虽然fork创建的子进程不需要拷贝父进程的物理内存空间，但是会复制父进程的空间内存页表。例如对于10GB的Redis进程，需要复制大约20MB的内存页表，因此fork操作耗时跟进程总内存量息息相关，如果使用虚拟化技术，特别是Xen虚拟机，fork操作会更耗时。
fork耗时问题定位：对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上，如果fork操作耗时在秒级别将拖Redis几万条命令执行，对线上应用延迟影响非常明显。正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右。可以在info stats统计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时，单位微秒。
如何改善fork操作的耗时：
1）优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术，避免使用Xen。
2）控制Redis实例最大可用内存，fork耗时跟内存量成正比，线上建议每个Redis实例内存控制在10GB以内。
3）合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败，具体细节见12.1节“Linux配置优化”。
4）降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。
5.3.2子进程开销监控和优化
子进程负责AOF或者RDB文件的重写，它的运行过程主要涉及CPU、内存、硬盘三部分的消耗。
1.CPU
·CPU开销分析。子进程负责把进程内的数据分批写入文件，这个过程属于CPU密集操作，通常子进程对单核CPU利用率接近90%.
·CPU消耗优化。Redis是CPU密集型服务，不要做绑定单核CPU操作。由于子进程非常消耗CPU，会和父进程产生单核资源竞争。不要和其他CPU密集型服务部署在一起，造成CPU过度竞争。如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程执行重写工作，具体细节见5.4节多实例部署”。
2.内存
·内存消耗分析。子进程通过fork操作产生，占用内存大小等同于父进程，理论上需要两倍的内存来完成持久化操作，但Linux有写时复制机制（-on-write）。父子进程会共享相同的物理内存页，当父进程处理写请求时会把要修改的页创建副本，而子进程在fork操作过程中共享整个父进程内存快照。
·内存消耗监控。RDB重写时，Redis日志输出容如下：
* Background saving started by pid 7692
* DB saved on disk
* RDB: 5 MB of memory used by -on-write
* Background saving terminated with success
如果重写过程中存在内存修改操作，父进程负责创建所修改内存页的副本，从日志中可以看出这部分内存消耗了5MB，可以等价认为RDB重写消耗了5MB的内存。
AOF重写时，Redis日志输出容如下：
* Background append only file rewriting started by pid 8937
* AOF rewrite child asks to stop sending diffs.
* Parent agreed to stop sending diffs. Finalizing AOF...
* Concatenating 0.00 MB of AOF diff received from parent.
* SYNC append only file rewrite performed
* AOF rewrite: 53 MB of memory used by -on-write
* Background AOF rewrite terminated with success
* Resial parent diff successfully flushed to the rewritten AOF (1.49 MB)
* Background AOF rewrite finished successfully
父进程维护页副本消耗同RDB重写过程类似，不同之处在于AOF重写需要AOF重写缓冲区，因此根据以上日志可以预估内存消耗为：53MB+1.49MB，也就是AOF重写时子进程消耗的内存量。
运维提示
编写shell脚本根据Redis日志可快速定位子进程重写期间内存过度消耗情况。
内存消耗优化：
1）同CPU优化一样，如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程在工作。
2）避免在大量写入时做子进程重写操作，这样将导致父进程维护大量页副本，造成内存消耗。Linux kernel在2.6.38内核增加了Transparent Huge Pages（THP），支持huge page（2MB）的页分配，默认开启。当开启时可以降低fork创建子进程的速度，但执行fork之后，如果开启THP，复制页单位从原来4KB变为2MB，会大幅增加重写期间父进程内存消耗。建议设置“sudo echo never>/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled”关闭THP。更多THP细节和配置见12.1Linux配置优化”。
3.硬盘
·硬盘开销分析。子进程主要职责是把AOF或者RDB文件写入硬盘持久化。势必造成硬盘写入压力。根据Redis重写AOF/RDB的数据量，结合系统工具如sar、iostat、iotop等，可分析出重写期间硬盘负载情况。·硬盘开销优化。优化方法如下：
a）不要和其他高硬盘负载的服务部署在一起。如：存储服务、消息队列服务等。
b）AOF重写时会消耗大量硬盘IO，可以开启配置no-appendfsync-on-rewrite，默认关闭。表示在AOF重写期间不做fsync操作。
c）当开启AOF功能的Redis用于高流量写入场景时，如果使用普通机械磁盘，写入吞吐一般在100MB/s左右，这时Redis实例的瓶颈主要在AOF同步硬盘上。
d）对于单机配置多个Redis实例的情况，可以配置不同实例分盘存储AOF文件，分摊硬盘写入压力。运维提示
配置no-appendfsync-on-rewrite=yes时，在极端情况下可能丢失整个AOF重写期间的数据，需要根据数据安全性决定是否配置。
5.3.3AOF追加阻塞
当开启AOF持久化时，常用的同步硬盘的策略是everysec，用于平衡性能和数据安全性。对于这种方式，Redis使用另一条线程每秒执行fsync同步硬盘。当系统硬盘资源繁忙时，会造成Redis主线程阻塞，如图5-5所示。
阻塞流程分析：
1）主线程负责写入AOF缓冲区。
2）AOF线程负责每秒执行一次同步磁盘操作，并记录最近一次同步时间。
3）主线程负责对比上次AOF同步时间：
·如果距上次同步成功时间在2秒内，主线程直接返回。
·如果距上次同步成功时间超过2秒，主线程将会阻塞，直到同步操作完成。
通过对AOF阻塞流程可以发现两个问题：
1）everysec配置最多可能丢失2秒数据，不是1秒。
2）如果系统fsync缓慢，将会导致Redis主线程阻塞影响效率。
AOF阻塞问题定位：
1）发生AOF阻塞时，Redis输出如下日志，用于记录AOF fsync阻塞导致拖慢Redis服务的行为：
Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy). Writing the AOF buffer
without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis
2）每当发生AOF追加阻塞事件发生时，在info Persistence统计中，aof_delayed_fsync指标会累加，查看这个指标方便定位AOF阻塞问题。
3）AOF同步最多允许2秒的延迟，当延迟发生时说明硬盘存在高负载问题，可以通过监控工具如iotop，定位消耗硬盘IO资源的进程。优化AOF追加阻塞问题主要是优化系统硬盘负载，优化方式见上一节。
5.4多实例部署
Redis单线程架构导致无法充分利用CPU多核特性，通常的做法是在一台机器上部署多个Redis实例。当多个实例开启AOF重写后，彼此之间会产生对CPU和IO的竞争。本节主要介绍针对这种场景的分析和优化。上一节介绍了持久化相关的子进程开销。对于单机多Redis部署，如果同一时刻运行多个子进程，对当前系统影响将非常明显，因此需要采用一种措施，把子进程工作进行隔离。Redis在info Persistence中为我们提供了监控子进程运行状况的度量指标，如表5-2所示。
我们基于以上指标，可以通过外部程序轮询控制AOF重写操作的执行，整个过程如图5-6所示。
流程说明：
1）外部程序定时轮询监控机器（machine）上所有Redis实例。
2）对于开启AOF的实例，查看（aof_current_size-aof_base_size）/aof_base_size确认增长率。
3）当增长率超过特定阈值（如100%），执行bgrewriteaof命令手动触发当前实例的AOF重写。
4）运行期间循环检查aof_rewrite_in_progress和aof_current_rewrite_time_sec指标，直到AOF重写结束。
5）确认实例AOF重写完成后，再检查其他实例并重复2）~4）步操作。从而保证机器内每个Redis实例AOF重写串行化执行。
5.5本章重点回顾
1）Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF。
2）RDB使用一次性生成内存快照的方式，产生的文件紧凑压缩比更高，因此读取RDB恢复速度更快。由于每次生成RDB开销较大，无法做到实时持久化，一般用于数据冷备和复制传输。
3）save命令会阻塞主线程不建议使用，bgsave命令通过fork操作创建子进程生成RDB避免阻塞。
4）AOF通过追加写命令到文件实现持久化，通过appendfsync参数可以控制实时/秒级持久化。因为需要不断追加写命令，所以AOF文件体积逐渐变大，需要定期执行重写操作来降低文件体积。
5）AOF重写可以通过auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数控制自动触发，也可以使用bgrewriteaof命令手动触发。
6）子进程执行期间使用-on-write机制与父进程共享内存，避免内存消耗翻倍。AOF重写期间还需要维护重写缓冲区，保存新的写入命令避免数据丢失。
7）持久化阻塞主线程场景有：fork阻塞和AOF追加阻塞。fork阻塞时间跟内存量和系统有关，AOF追加阻塞说明硬盘资源紧张。
8）单机下部署多个实例时，为了防止出现多个子进程执行重写操作，建议做隔离控制，避免CPU和IO资源竞争。