11月30日云栖社区在线培训，云栖社区请来了阿里云资深开发工程师夏德军为大家带来阿里云Redis内核优化的分享。本文从两大方面介绍阿里云Redis服务，一是Redis内核支持基于时间点的备份恢复，一是Redis基于AOF日志的增量同步机制设计，并分别通过假设场景，详细的分析了备份恢复流程和AOF PSYNC流程。一起来了解下吧。
Redis内核支持基于时间点的备份恢复
Redis内存数据库，须有一种机制能够把内存中的数据持久化到硬盘上，再将硬盘中数据备份到备份系统中，才能去做恢复。Redis原生的持久化机制包括RDB持久化和AOF持久化两种。
RDB持久化
RDB持久化触发方式有两种：
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手动触发：执行 BGSAVE命令；
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自动触发：配置 SAVE选项，在指定时间内发生指定次数的 key修改，自动进行后台 RDB SAVE。
RDB持久化流程如下：
在做RDB SAVE时需要fork一个子进程，每次RDB SAVE生成一个对应时间点的内存快照文件。
AOF持久化
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配置 appendonly 选项，可以动态开关；
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和 RDB 持久化不太一样的是，每一次的写操作命令都会追加到 aof 文件中，根据配置的 appendfsync 选项不同，会有不同 aof 文件刷新策略；
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Redis 通过 AOF Rewrite 的方式来“紧凑” AOF ，解决持续追加导致 AOF 文件过大的问题。
当前备份恢复方式
现在Redis内核能够支持的备份方式有两种：
1. 备份RDB：执行BGSAVE命令 -> Fork子进程 -> 生成rdb文件 -> 备份rdb文件；
2. 备份AOF：根据aof大小判断是否需要先做一次AOF Rewrite，备份aof，AOF Rewrite同样需要Fork子进程。
两种方式都是备份一个全量数据文件，通常不会选择备份aof，rdb格式更为紧凑，备份开销更小。
恢复时，创建实例，从备份系统拉取全量的aof或rdb文件到实例数据目录，恢复数据。
当前内核备份恢复方式只能做全量数据的备份和恢复，fork子进程生成全量快照的方式开销比较大。
应用场景举例
如果能够不管几点上线，都能恢复Redis数据到那个时间点，场景中的问题将不再存在。
Redis基于时间点的备份恢复
我们的目标就是要恢复数据到任意时间点，我们做了基于AOF改造的增量日志，禁用AOF Rewrite，日志按照配置大小自动切分。除了每个命令执行的历史日志要保存下来，还需要添加一些额外的信息，比如：
- 根据系统时间戳命名AOF，AOF中除了包含原有的Redis协议格式的命令(Oplog)，每个Oplog还对应了一个Header；
- Header中包含多个字段，其中timestamp记录了命令执行时的时间戳，基于任意时间点恢复时就依赖于该信息；
- server_id、opid和dbid是为后面讲的主从同步优化所设计，reserved为保留字段；
- Oplog Header以二进制的形式用Redis命令封装，保持AOF协议格式不变。
AOF日志管理
AOF会按固定大小做切分，我们需要将AOF日志进行管理，主要有以下三点：
1. 使用AOF Index索引文件记录Redis当前维护的AOF文件；
2. 使用专门的清理命令删除AOF，同时维护AOF index文件的正确性；
3. BGSAVE完成时需要记录RDB文件对应的AOF日志名和文件写入偏移，这个信息保存在rdb index文件中。
本地定时BGSAVE
我们也需要本地定时BGSAVE机制，AOF会越变越大，仍然需要某种方式来“紧凑”AOF日志，比如AOF Rewrite方式复合式进程重写AOF日志，Redis实例在本地也需要保存一份持久化的全量数据，重启时从AOF日志恢复数据是不现实的。
对此，我们引入Cron BGSAVE，当AOF日志的增长量满足一定条件时，触发BGSAVE，生成RDB文件，该RDB文件对应的时间点之前的AOF日志在本地都是不需要的，只要已经上传到备份系统，即可删除。
备份恢复流程
时间点备份恢复的流程如图所示，左侧假如有一个Redis-Server实例，追加写AOF6文件，接着实时备份AOF日志，上传到备份空间中，同时也有定时全量备份，每一个RDB文件会对应一个RDB文件写入偏移，每个AOF文件会有一个起始时间；右侧指定要恢复的时间点，Redis顺序加载RDB、AOF到指定地点。
备份和原来全量备份的区别在于，需要实时持续地把Redis生成的AOF增量日志不断的备份下来，我们也要有删除的机制，比如保存一个星期或一个月的情况。
Redis基于AOF日志的增量同步机制设计
Redis原生同步机制主要有两种，全量同步和增量同步。
全量同步
全量同步代价非常大，全量同步意味着有一个空的Redis实例挂上来后，Master需要做一次BGSAVE，还需要网络传输RDB文件，发送给slave，大量占用主库带宽、cpu资源，大内存时fork会导致redis hang住，虽然fork是写实复制，但需要copy页表，如果内存比较大，页表也会比较大。
增量同步
Redis在2.8中引入了增量同步机制，是为了解决网络偶尔的抖动导致需要全量同步的问题。
增量同步机制实现比较简单，master和slave之间维护一个一致的同步offset，此外，master还在内存里面维护了一个同步buffer，保存了最近一段时间内的更新命令日志，当slave断链重连时，会根据自己的同步偏移从master的同步buffer直接拉取数据，完成同步。
理想情况下，这个流程同步很快，代价很低，但是当网络断开时间较长时，或主库写入非常大时，同步Buffer会将历史数据覆盖掉，仍然需要全量同步。而且，现有的增量同步机制，也没有解决一主多从场景下，主从切换，其他从需要从新主全量同步的问题。
应用场景举例
有不少使用Redis的业务的重要性很高，譬如说金融业务，都有跨机房，甚至跨地域灾备的需求，而跨机房或跨地域的网络质量往往很难保证。
假设有一天，Redis业务的杭州主机房和深圳的备机房之间的光纤被人挖断了，网络中断数小时，恢复后，深圳机房所有的备实例同时发起全量同步，导致的后果很可能是：主库所在机器带宽、cpu打满，甚至有些机器会直接OOM，而备又还没有完成同步，后果可能是灾难性的，对此，我们该如何处理呢？
基于AOF日志的增量同步（AOF PSYNC）
由于现有机制存在的问题，以及真实场景中业务需求的推动，我们想到不依赖于具体内存的Buffer，用增量日志做增量同步，那么，基于AOF日志的增量同步是怎么实现的呢？具体原理解释如下：
- 当主从同步断开，需要拉取增量时，会先选择尝试基于同步偏移从主库同步buffer获取数据，如果同步buffer缺少增量数据，会开始从AOF日志获取增量；
- AOF PSYNC以AOF日志中的opid作为同步基准，slave继承从主库同步过来的opid，并记录在自己的AOF日志中；
- 使用opid作为同步基准是因为对于带过期时间的命令，Redis写AOF和写同步buffer的字节序列不一样，Redis在写AOF时会转换设置过期时间的命令为PEXPIREAT；
- AOF日志中的dbid，决定了AOF中的每条命令写入的db是哪个。AOF PSYNC同步完成后，会同步master和slave间的同步偏移。
AOF PSYNC流程
1. Master收到Slave的AOF PSYNC请求后，会使用后台线程来查找offset，避免server hang住；
2. 根据slave发送的opid查找到起始的AOF文件后会异步的通知主线程；
3. 主线程会异步发送一个或多个AOF文件给SLAVE，发送完成后，需要同步aof buffer；
4. 如果slave给定的opid在master的AOF中不存在（AOF可能被异常删除），会发起全量同步。
阿里云Redis服务
与其它Redis对比，阿里云Redis服务具备高可靠、高性能、高扩展、易用的特点。
