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六、Redis 灾备方案

6.1 存储方案

6.1.1 基础对比

	RDB持久化	AOF持久化
原理	周期性fork子进程生成持久化文件	每次写入记录命令日志
文件类型	二进制dump快照文件	文本appendonly日志文件
触发条件	默认超过300s间隔且有1s内超过1kb数据变更	永久性每秒fsync一次
文件位置	配置文件中指定目录	日志文件appendonly.aof
写入方式	fork后子进程同步写快照，对读写性能影响小，速度高	每次写入追加日志
文件格式	RDB二进制密集结构	AOF日志易读文本格式
数据一致性	快照间隔时间内可能丢失部分写	实时写入保证数据完整性
故障恢复	直接加载快照文件重建数据集，恢复更快	根据日志回放还原每个写操作
性能影响	fork时可能短暂阻塞客户端	每次写带来额外I/O开销
自动回收	清理过期快照	AOF重写动态缩小日志
扩展	作为主从复制基础	主从 replicate依赖AOF日志
选择原则	冷备,部分大容量场景	热备,追求数据安全与一致性

6.1.2 核心配置

RDB

• save 60 10000：RDB最多丢1分钟的数据，那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照

AOF

• auto-aof-rewrite-percentage 100: 就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%，上次的两倍
• auto-aof-rewrite-min-size 64mb: 根据你的数据量来定，16mb，32mb

备份方案

• 写crontab定时调度脚本去做数据备份
• 【48 小时】每小时都copy一份rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近48小时的备份
• 【月】每天都保留一份当日的rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近1个月的备份
• 【清理】每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
• 【灾备】每天晚上将当前服务器上所有的数据备份，发送一份到远程的云服务上去

每小时copy一次备份，删除48小时前的数据

crontab -e0 * * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_hourly.sh

redis_rdb_copy_hourly.sh

#!/bin/sh cur_date=`date +%Y%m%d%k`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datedel_date=`date -d -48hour +%Y%m%d%k`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

每天copy一次备份

crontab -e0 0 * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_daily.sh

redis_rdb_copy_daily.sh#!/bin/sh cur_date=`date +%Y%m%d`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_datedel_date=`date -d -1month +%Y%m%d`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

每天一次将所有数据上传一次到远程的云服务器上去

rsync

快速恢复

场景	数据恢复方案
Redis进程挂掉	直接基于AOF日志文件进行数据恢复，AOF文件记录了每个写操作的指令，重启Redis进程后，通过重播AOF文件中的指令来恢复数据，最多可能丢失一秒的数据。
Redis进程所在机器挂掉	重启机器后，尝试重启Redis进程，尝试直接基于AOF日志文件进行数据恢复。如果AOF文件未破损，可直接重启Redis进程进行恢复。若AOF文件破损，可以使用redis-check-aof工具修复。
当前最新的AOF和RDB文件出现丢失/损坏	尝试基于当前机器上最新的RDB数据副本进行数据恢复。如果RDB文件丢失或损坏，可以从其他备份中恢复数据。
当前机器上的所有RDB文件全部损坏	从远程的云服务上拉取最新的RDB快照来恢复数据。
发现有重大的数据错误，如某个小时上线的程序导致数据错乱	选择某个更早的时间点的RDB数据副本进行恢复，将数据恢复到更早的状态。例如，发现某个时刻的数据错误，可以选择较早的RDB备份进行恢复。

6.2 缓存灾备处理

1. 主从机制冗余备份【对等副本】：

• 策略：确保缓存系统采用主从机制，即在集群中的某一部分缓存不可用时，可以通过其他节点补充上去，保持系统的稳定运行。
• 方案：确保缓存系统采用主从机制，并及时修复故障节点，保证系统的冗余备份可用性。

1. 部分用户降级【部分降级】：

• 策略：如果缓存导致应用可用性下降，可以考虑通过降级方案让一部分用户先用起来，减轻系统压力，等待缓存恢复。
• 方案：根据系统承受能力，设计降级方案，将一部分用户转移到备用系统或者采用降级功能，保证核心用户的使用体验。

1. 逐步减少降级量【逐步恢复】：

• 策略：一旦部分用户降级以减少系统压力，可以逐步减少降级量，逐步恢复系统的正常状态。
• 方案：一旦缓存系统恢复正常，逐步恢复所有用户的使用权限，直至所有用户都能正常使用系统功能。

1. 后台Worker预热缓存数据【提前预热】：

• 策略：当缓存系统故障后，后台Worker可以负责预热缓存数据，重新建立缓存，以尽快恢复系统的性能。
• 方案：通过后台Worker程序，根据业务规则和数据特性，预热缓存数据，尽快恢复系统的性能。

6.3 过期策略【重点】

策略介绍

https://help.aliyun.com/zh/redis/support/how-does-apsaradb-for-redis-evict-data-by-default

• volatile-lru（默认）：从已设置过期时间（Expire）的Key中，删除最近最少使用的Key（LRU算法），且不会考虑Key是否已经过期。
• volatile-lfu：从已设置过期时间（Expire）的Key中，删除最不常用的Key（LFU算法）。
• volatile-random：从已设置过期时间（Expire）的Key中，随机删除一些Key。
• volatile-ttl：从已设置过期时间（Expire）的Key中，根据存活时间（TTL）从小到大排序进行删除。
• allkeys-lru：从所有Key中，删除最近最少使用的Key（LRU算法）。
• allkeys-lfu：从所有Key中，删除最不常用的Key（LFU算法）。
• allkeys-random：从所有Key中，随机删除一些Key。
• noeviction：不删除任何Key，当内存达到上限时，将无法写入新数据，数据库会返回错误信息。

数据删除策略

惰性删除：主节点在处理读取命令时会检查键是否超时，如果超时则执行删除命令，并异步发送删除命令给从节点。从节点不会主动删除超时数据，而是依赖主节点发送的删除命令。

定时删除：Redis主节点通过内部定时任务循环采样一定数量的键，当发现采样的键超时时，执行删除命令，并将删除命令同步给从节点。

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