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        持久化是指数据写到物理硬盘里，即便程序崩溃、或者电脑重启，依然能够恢复。Redis提供了两种持久化机制：RDB和AOF。

        RDB(Redis Database): RDB文件相当于内存快照，保存了某个时间点数据库信息。使用RDB文件恢复很简单，将文件读取到内存里即可。

        AOF(Append Only File)：以追加写的方式记录对数据库的修改命令。使用它恢复的时候，会对文件里的命令进行重放，这样也能够还原成数据库原来的样子。

        两种方式各有优缺点：

	优点	缺点
RDB	恢复快，文件小	最坏情况下两次快照之间间隔数据会丢失。
AOF	根据刷盘策略不同，异常情况下数据损失小。	恢复慢、AOF文件随着程序运行会逐渐增大。

        下面详细介绍两种方式的实现细节：

RDB:

        RDB既可以手动生成，也可以通过配置让服务器自动生成。Redis提供了save和bgsave两个命令用于生成RDB文件，这两个命令区别在于save会阻塞服务器进程，bgsave不会。bgsave会创建一个子进程来生成，而父进程可以继续执行客户端请求。

        另外也可以通过配置文件或者启动参数，使得服务器在满足条件情况下自动生成RDB，默认的配置是：        

save 900 1      // 900秒内有一次更改
save 300 10     // 300秒内有十次更改
save 60 10000   // 60秒内有1万次更改

 AOF：

        AOF通过记日志的方式来实现持久化，这里的日志指的是对数据库有修改的命令。AOF记录日志的流程如下：

        1. 处理请求

        2. 写文件缓存 write操作

        3. 刷新文件缓存到磁盘。fsync操作

        相对于内存读写，刷盘需要操作硬件，是一个速度很慢的操作，如果每个redis修改命令都要刷盘，那将极大降低redis的性能。为此，Redis提供了三种不同的刷盘策略：

Always	每次请求后都要刷盘，性能最差，安全性最高。最多损失一次事件处理数据。
Every Sec	每秒刷盘，兼顾性能和安全，默认选项。最多损失一秒数据。
No	不刷盘，实际刷盘时间取决于操作系统。linux默认会30秒刷一次

        随着程序的运行，AOF文件会逐渐变大，过大的文件会带来一系列问题：系统文件大小限制、恢复慢、内容冗余。

        假设执行100条命令新建100个key，然后执行100条Del命令删除key，此时AOF文件会记录200条命令，然而在恢复的时候，这200条命令完全冗余，不会对数据库产生任何影响。为了解决AOF文件过大的问题，Redis提供了AOF Rewrite机制。

        AOF Rewrite既可以通过手动执行bgrewriteaof命令触发，也可以通过配置使得服务器自动执行。执行流程如下：

        1.服务器创建子进程

        2.子进程根据当前内存数据库构造重建命令，比如一个含有10个key的集合，使用一条

sadd v1,v2,v3,v4......v10。当然，如果一个命令参数过多的话，Redis会分成多条命令执行。这些命令会写入到一个临时文件中。当构造完成好之后，子进程发送一个信号给父进程，父进程收到后会原子替换临时文件和旧的aof文件来完成aof重写，后续的日志会直接写入到新的aof文件。对于子进程在重建aof文件过程中，父进程会继续处理客户端请求，此时，除了追加到旧的aof buffer文件外，还会写到 aof rewrite buffer，当子进程重建完成后，会将aof rewrite buffer内容追加到新的aof文件中，因而不会造成数据丢失。整个过程中，父进程只会在处理信号函数回调的时候阻塞下，最耗时的AOF文件重构过程由子进程完成，不会影响父进程继续处理请求。

        综上所述，可以发现，无论是RDB持久化还是AOF持久化，Redis均不能保证数据不丢失。所以，对于某些数据敏感的业务，是否使用redis需要做好评估。这一点，MySQL的WAL(write ahead log)写前日志机制就不错，保证数据不丢。

        实际应用中，一般会同时开启RDB持久化和AOF持久化，Redis Server启动的时候会优先使用AOF文件初始化，RDB文件主要用于同步备机等等，另外Redis 4.0版本提供了一个参数，使得程序初始化的时候同时使用rdb和aof初始化，aof-use-rdb-preamble。

参考文档：

1. Redis persistence demystified

2. Redis RDB and AOF Persistence - SoByte

3. Redis persistence | Redis