Redis是内存数据库，它将自己的所有的数据库状态（数据库的键值对等信息） 存储在内存里面，一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态就会消失，因此Redis提供了持久化功能，可以将Redis在内存中的数据库状态保存到磁盘里面，避免数据的意外丢失。

网站的建设创新互联专注网站定制,经验丰富,不做模板,主营网站定制开发.小程序定制开发,H5页面制作!给你焕然一新的设计体验!已为茶楼设计等企业提供专业服务。Redis 的持久化机制有哪几种

RDB、AOF、混合持久化（redis4.0引入），本文先只介绍RDB、AOF，混合持久化之后会补充。

RDB 持久化

RDB持久化可以在指定的时间间隔内生成数据库状态的时间点快照，会生成一个经过压缩的二进制RDB文件保存到磁盘上，避免数据意外丢失，RDB文件用于保存和还原 Redis 服务器所有数据库中的所有键值对数据。Redis在启动时会自动载入RDB文件还原数据库的状态。

手动保存： 两个 Redis 命令可以用于生成 RDB 文件，一个是 SAVE，另一个是 BGSAVE。

• SAVE：生成RDB文件，但是会阻塞服务器主进程，阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求。
• BGSAVE：fork一个子进程，然后由子进程负责生成RDB文件，服务器进程继续处理命令请求。

fork：在 Linux 系统中，调用 fork() 时，会创建出一个新进程，称为子进程，子进程会拷贝父进程的 page table。如果进程占用的内存越大，进程的 page table 也会越大，那么 fork 也会占用更多的时间。如果 Redis 占用的内存很大，那么在 fork 子进程时，则会出现明显的停顿现象。

自动保存： 用户可以通过设置服务器配置的的save选项，让服务器每隔一段时间自动执行一次BGSAVE命令。save point 格式：save seconds changes，含义是 Redis 如果在 seconds 秒内数据发生了 changes 次改变，就保存快照文件。例如 Redis 默认就配置了以下3个：

save 900 1 #900秒内有1个key发生了变化，则触发保存RDB文件
save 300 10 #300秒内有10个key发生了变化，则触发保存RDB文件
save 60 10000 #60秒内有10000个key发生了变化，则触发保存RDB文件

RDB的优点

1. RDB 文件是是经过压缩的二进制文件，占用空间很小，它保存了 Redis 某个时间点的数据集，很适合用于做备份。 比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。

2. RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心。

3. RDB 可以大化 redis 的性能。父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。

4. RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

RDB的缺点

5. RDB 在服务器故障时容易造成数据的丢失。虽然RDB 允许我们通过修改 save point 配置来控制持久化的频率。但是，因为 RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它是一个比较重的操作，如果频率太频繁，可能会对 Redis 性能产生影响。所以通常可能设置至少5分钟才保存一次快照，这时如果 Redis 出现宕机等情况，则意味着最多可能丢失5分钟数据。

6. RDB 保存时使用 fork 子进程进行数据的持久化，如果数据比较大的话，fork 可能会非常耗时，造成 Redis 停止处理服务N毫秒。如果数据集很大且 CPU 比较繁忙的时候，停止服务的时间甚至会到一秒。

7. Linux fork 子进程采用的是 copy-on-write 的方式。在 Redis 执行 RDB 持久化期间，如果 client 写入数据很频繁，那么将增加 Redis 占用的内存，最坏情况下，内存的占用将达到原先的2倍。刚 fork 时，主进程和子进程共享内存，但是随着主进程需要处理写操作，主进程需要将修改的页面拷贝一份出来，然后进行修改。极端情况下，如果所有的页面都被修改，则此时的内存占用是原先的2倍。

AOF持久化

AOF持久化是通过保存Redis服务器执行的写命令来记录数据库状态的，并且在服务器启动时，执行这些命令来还原服务器关闭之前的数据库状态。
开启：AOF 持久化默认是关闭的，可以通过配置：appendonly yes 开启。
关闭：使用配置 appendonly no 可以关闭 AOF 持久化。

AOF 持久化功能的实现可以分为三个步骤：命令追加、文件写入、文件同步。

1. 命令追加： 当 AOF 持久化功能打开时，服务器在执行完一个写命令之后，会将被执行的写命令追加到服务器状态的 aof 缓冲区（aof_buf）的末尾。
2. 文件写入与文件同步： 可能有人不明白为什么将 aof_buf 的内容写到磁盘上需要两步操作，这边简单解释一下。

Linux 操作系统中为了提升性能，使用了页缓存（page cache）。当我们将 aof_buf 的内容写到磁盘上时，此时数据并没有真正的落盘，而是在 page cache 中，为了将 page cache 中的数据真正落盘，需要执行 fsync / fdatasync 命令来强制刷盘。这边的文件同步做的就是刷盘操作，或者叫文件刷盘可能更容易理解一些。

appendfsync ：决定是否将 aof_buf 缓冲区的内容写入和保存（刷盘）到 AOF 文件。
appendfsync 参数有三个选项：（刷盘时机不同）

1. always：每处理一个命令都将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入并同步到AOF 文件，即每个命令都刷盘。
2. everysec(默认值)：将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件，如果上次同步 AOF 文件的时间距离现在超过一秒钟， 那么再次对 AOF 文件进行同步， 并且这个同步操作是异步的，由一个后台线程专门负责执行，即每秒刷盘1次。
3. no：将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件， 但并不对 AOF 文件进行同步， 何时同步由操作系统来决定。即不执行刷盘，让操作系统自己执行刷盘。

AOF 的优点

1. AOF 比 RDB可靠。你可以设置不同的 fsync 策略：no、everysec 和 always。默认是 everysec，在这种配置下，redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据。
2. AOF文件是一个纯追加的日志文件。即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机等等）， 我们也可以使用 redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
3. 当 AOF文件太大时，Redis 会自动在后台进行重写：重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写是绝对安全，因为重写是在一个新的文件上进行，同时 Redis 会继续往旧的文件追加数据。当新文件重写完毕，Redis 会把新旧文件进行切换，然后开始把数据写到新文件上。
4. AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令把所有数据刷掉了，但只要 AOF 文件没有被重写，那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

AOF 的缺点

1. 对于相同的数据集，AOF 文件的大小一般会比 RDB 文件大。
2. 根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会比 RDB 慢。通常 fsync 设置为每秒一次就能获得比较高的性能，而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快。
3. AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ：因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。（举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug ） 。虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是相较而言， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

为什么需要 AOF 重写

AOF 持久化是通过保存被执行的写命令来记录数据库状态的，随着写入命令的不断增加，AOF 文件中的内容会越来越多，文件的体积也会越来越大。

如果不加以控制，体积过大的 AOF 文件可能会对 Redis 服务器、甚至整个宿主机造成影响，并且 AOF 文件的体积越大，使用 AOF 文件来进行数据还原所需的时间就越多。
举个例子， 如果你对一个计数器调用了 100 次 INCR ， 那么仅仅是为了保存这个计数器的当前值， AOF 文件就需要使用 100 条记录。

然而在实际上， 只使用一条 SET 命令已经足以保存计数器的当前值了， 其余 99 条记录实际上都是多余的。

为了处理这种情况， Redis 引入了 AOF 重写：可以在不打断服务端处理请求的情况下， 对 AOF 文件进行重建（rebuild）。

AOF重写

描述：Redis 生成新的 AOF 文件来代替旧 AOF 文件，这个新的 AOF 文件包含重建当前数据集所需的最少命令。具体过程是遍历所有数据库的所有键，从数据库读取键现在的值，然后用一条命令去记录键值对，代替之前记录这个键值对的多条命令。

命令：有两个 Redis 命令可以用于触发 AOF 重写，一个是 BGREWRITEAOF 、另一个是 REWRITEAOF 命令；

• REWRITEAOF：进行 AOF 重写，但是会阻塞主进程，服务器将无法处理客户端发来的命令请求，通常不会直接使用该命令。
• BGREWRITEAOF：fork 子进程来进行 AOF 重写，阻塞只会发生在 fork 子进程的时候，之后主进程可以正常处理请求。
• REWRITEAOF 和 BGREWRITEAOF 的关系与 SAVE 和 BGSAVE 的关系类似。

开启：AOF 重写由两个参数共同控制，auto-aof-rewrite-percentage 和 auto-aof-rewrite-min-size，同时满足这两个条件，则触发 AOF 后台重写 BGREWRITEAOF。

// 当前AOF文件比上次重写后的AOF文件大小的增长比例超过100
auto-aof-rewrite-percentage 100 
// 当前AOF文件的文件大小大于64MB
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

关闭：auto-aof-rewrite-percentage 0，指定0的百分比，以禁用自动AOF重写功能。

auto-aof-rewrite-percentage 0

AOF 重写和 RDB 创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制。

AOF 后台重写存在的问题

AOF 后台重写使用子进程进行从写，解决了主进程阻塞的问题，但是仍然存在另一个问题：子进程在进行 AOF 重写期间，服务器主进程还需要继续处理命令请求，新的命令可能会对现有的数据库状态进行修改，从而使得当前的数据库状态和重写后的 AOF 文件保存的数据库状态不一致。

如何解决 AOF 后台重写存在的数据不一致问题

为了解决上述问题，Redis 引入了 AOF 重写缓冲区（aof_rewrite_buf_blocks），这个缓冲区在服务器创建子进程之后开始使用，当 Redis 服务器执行完一个写命令之后，它会同时将这个写命令追加到 AOF 缓冲区和 AOF 重写缓冲区。
这样，当子进程完成 AOF 重写工作后，他会向父进程发送一个信号，父进程接收到信号后，会调用一个信号处理函数，并执行以下工作：

1. 将 AOF 重写缓冲区中的所有内容写入到新 AOF 文件中，这时新 AOF 文件所保存的数据库状态将和服务器当前的数据库状态一致。
2. 对新的 AOF 文件进行改名，原子的覆盖现有的 AOF 文件，完成新旧两个 AOF 文件的替换。

之后，父进程就可以继续像往常一样接受命令请求了。
整个AOF重写过程中，只有信号处理函数执行的时候才会对服务器进程造成阻塞，这将AOF重写对服务器的性能造成的影响降到了最低。

以下是 AOF 重写的执行步骤：

1. Redis 执行 fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
2. 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
3. 对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存（AOF重写缓冲区）中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾： 这样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
4. 当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。
5. 搞定！现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。

RDB、AOF、混合持久，我应该用哪一个？

一般来说， 如果想尽量保证数据安全性， 你应该同时使用 RDB 和 AOF 持久化功能，同时可以开启混合持久化。
如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。
如果你的数据是可以丢失的，则可以关闭持久化功能，在这种情况下，Redis 的性能是最高的。

使用 Redis 通常都是为了提升性能，而如果为了不丢失数据而将 appendfsync 设置为 always 级别时，对 Redis 的性能影响是很大的，在这种不能接受数据丢失的场景，其实可以考虑直接选择 MySQL 等类似的数据库。

你是否还在寻找稳定的海外服务器提供商？创新互联www.cdcxhl.cn海外机房具备T级流量清洗系统配攻击溯源，准确流量调度确保服务器高可用性，企业级服务器适合批量采购，新人活动首月15元起，快前往官网查看详情吧

名称栏目：面试必问Redis：RDB、AOF、混合持久化-创新互联
本文来源：http://lswzjz.com/article/dgjidi.html