一、持久化简介

1.1 持久化

  利用存储介质将数据进行保存，在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化 。
  持久化用于防止数据的意外丢失，确保数据安全性。
  把数据加载到内存的过程叫做数据恢复。
  redis是一个内存数据库，一旦断电或服务器进程退出，内存数据库中的数据将全部丢失，所以需要redis持久化

1.2 Redis持久化的两种形式

• 第一种：将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，存储格式简单，关注点在数据。

• 第二种：将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，存储格式复杂，关注点在数据的操作过程。

二、RDB

2.1 RDB概念

RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上。

2.2 save指令

手动执行一次保存

save

配置相关参数

置本地数据库文件名，默认值为 dump.rdb，通常设置为dump-端口号.rdb

dbfilename filename

设置存储.rdb文件的路径，通常设置成存储空间较大的目录中，注意目录名称必须要存在

dir path

设置存储至本地数据库时是否压缩数据，默认yes，设置为no，节省 CPU 运行时间，但存储文件变大

rdbcompression yes|no

设置读写文件过程是否进行RDB格式校验，默认yes，设置为no，节约读写10%时间消耗，单存在数据损坏的风险

rdbchecksum yes|no

save指令工作原理


  现在有四个客户端各自要执行一个指令，把这些指令发送到redis服务器后，他们执行有一个先后顺序问题，redis是个单线程的工作模式，它会创建一个任务队列，所有的命令都会进到这个队列里边，在这儿排队执行，执行完一个消失一个，当所有的命令都执行完了，OK，结果达到了。

  但是如果现在我们执行的时候save指令保存的数据量很大会是什么现象呢？

  他会非常耗时，以至于影响到它在执行的时候，后面的指令都要等，所以说这种模式是不友好的，这是save指令对应的一个问题，当cpu执行的时候会阻塞redis服务器，直到他执行完毕，所以说我们不建议大家在线上环境用save指令。

2.3 bgsave指令

save单线程执行方式造成效率过低，bgsave指令，bg其实是background的意思，后台执行。

手动启动后台保存操作，但不是立即执行

bgsave

bgsave指令相关配置

后台存储过程中如果出现错误现象，是否停止保存操作，默认yes

stop-writes-on-bgsave-error yes|no

其 他

dbfilename filename  
dir path  
rdbcompression yes|no  
rdbchecksum yes|no

bgsave指令工作原理
当执行bgsave的时候，客户端发出bgsave指令给到redis服务器。注意，这个时候服务器马上回一个结果告诉客户端后台已经开始了，与此同时它会创建一个子进程，使用Linux的fork函数创建一个子进程，让这个子进程去执行save相关的操作，此时我们可以想一下，我们主进程一直在处理指令，而子进程在执行后台的保存，它会不会干扰到主进程的执行吗？

答案是不会，所以说他才是主流方案。子进程开始执行之后，它就会创建啊RDB文件把它存起来，操作完以后他会把这个结果返回，也就是说bgsave的过程分成两个过程，第一个是服务端拿到指令直接告诉客户端开始执行了；另外一个过程是一个子进程在完成后台的保存操作，操作完以后回一个消息。

2.4 save配置自动执行

设置自动持久化的条件，满足限定时间范围内key的变化数量达到指定数量即进行持久化

save second changes

参数

second：监控时间范围

changes：监控key的变化量

范例：

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

其他相关配置：

dbfilename filename
dir path
rdbcompression yes|no
rdbchecksum yes|no
stop-writes-on-bgsave-error yes|no

2.5 RDB三种启动方式对比

方式	save指令	bgsave指令
读写	同步	异步
阻塞客户端指令	是	否
额外内存消耗	否	是
启动新进程	否	是

RDB特殊启动形式

服务器运行过程中重启

debug reload

关闭服务器时指定保存数据

shutdown save

RDB优点：

• RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高
• RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合用于数据备份，全量复制等场景
• RDB恢复数据的速度要比AOF快很多
• 应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程机器中，用于灾难恢复。

RDB缺点

• RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具有较大的可能性丢失数据
• bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，要牺牲掉一些性能
• Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一，有可能出现各版本服务之间数据格式无法兼容现象

三、AOF

3.1 AOF概念

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文件中命令 达到恢复数据的目的。与RDB相比可以简单理解为由记录数据改为记录数据产生的变化

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
启动AOF相关配置

开启AOF持久化功能，默认no，即不开启状态

appendonly yes|no

AOF持久化文件名，默认文件名为appendonly.aof，建议配置为appendonly-端口号.aof

appendfilename filename

AOF持久化文件保存路径，与RDB持久化文件保持一致即可

dir

AOF写数据策略，默认为everysec

appendfsync always|everysec|no

3.2 AOF执行策略

AOF写数据三种策略(appendfsync)

• always(每次）：每次写入操作均同步到AOF文件中数据零误差，性能较低，不建议使用。

• everysec（每秒）：每秒将缓冲区中的指令同步到AOF文件中，在系统突然宕机的情况下丢失1秒内的数据 数据准确性较高，性能较高，建议使用，也是默认配置

• no（系统控制）：由操作系统控制每次同步到AOF文件的周期，整体过程不可控

3.3 AOF重写

• 什么叫AOF重写？

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引入了AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重 写是将Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。简单说就是将对同一个数据的若干个条命令执行结 果转化成最终结果数据对应的指令进行记录。

AOF重写作用

• 降低磁盘占用量，提高磁盘利用率
• 提高持久化效率，降低持久化写时间，提高IO性能
• 降低数据恢复用时，提高数据恢复效率

AOF重写方式

• 手动重写

bgrewriteaof

自动重写

auto-aof-rewrite-min-size size
auto-aof-rewrite-percentage percentage

四、RDB和AOF区别

2.1 RDB与AOF对比（优缺点）

OF对比（优缺点）

持久化方式	RDB	AOF
占用存储空间	小（数据级：压缩）	大（指令级：重写）
存储速度	慢	快
恢复速度	快	慢
数据安全性	会丢失数据	依据策略决定
资源消耗	高/重量级	低/轻量级
启动优先级	低	高

2.1 RDB与AOF应用场景

RDB与AOF的选择之惑

• 对数据非常敏感，建议使用默认的AOF持久化方案

AOF持久化策略使用everysecond，每秒钟fsync一次。该策略redis仍可以保持很好的处理性能，当出 现问题时，最多丢失0-1秒内的数据。

注意：由于AOF文件存储体积较大，且恢复速度较慢

• 数据呈现阶段有效性，建议使用RDB持久化方案

数据可以良好的做到阶段内无丢失（该阶段是开发者或运维人员手工维护的），且恢复速度较快，阶段 点数据恢复通常采用RDB方案

注意：利用RDB实现紧凑的数据持久化会使Redis降的很低，慎重总结：

综合比对

• RDB与AOF的选择实际上是在做一种权衡，每种都有利有弊
• 如不能承受数分钟以内的数据丢失，对业务数据非常敏感，选用AOF
• 如能承受数分钟以内的数据丢失，且追求大数据集的恢复速度，选用RDB
• 灾难恢复选用RDB
• 双保险策略，同时开启 RDB和 AOF，重启后，Redis优先使用 AOF 来恢复数据，降低丢失数据的量