文章目录
- [1.RDB 快照](#1.RDB 快照)
- [2.AOF 日志](#2.AOF 日志)
- 3.混合持久化
- 4.从持久化中恢复数据
- 参考文献
1.RDB 快照
RDB（Redis Database）指定时全量快照持久化。
有两个 Redis 命令可用于生成 RDB 文件，一个是 SAVE，另一个是 BGSAVE。
- SAVE：生成 RDB 快照文件，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，所以通常不会直接使用该命令。
- BGSAVE：fork 子进程来生成 RDB 快照文件，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
可以手动触发 SAVE 与 BGSAVE 命令。
也可以使用 save point 配置，满足 save point 条件后会自动触发 BGSAVE 来存储一次快照。
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文件其优点：
- 相对于 AOF，RDB 文件体积更小（二进制 + 压缩）
- 在恢复大数据集时，RDB 比 AOF 更快
其缺点：
- 不够及时，可能会发生数据丢失。
- 对于大数据集，生成快照可能会导致主进程阻塞。
工作原理：
- Redis 调用 fork()，产生一个子进程。
- 子进程把二进制数据写到一个临时的 RDB 文件。
- 当子进程写完新的 RDB 文件后，把旧的 RDB 文件替换掉。
2.AOF 日志
AOF（Append-Only File）指持续增量持久化，记录每一次写命令。
AOF 持久化支持不同的同步方式，通过配置 appendfsync 来设置：
- appendfsync always：主线程同步。很慢，但是很安全。
- appendfsync everysec：后台线程每间隔 1 秒同步。折中方案。
- appendfsync no：由 OS 同步。很快，但不安全。
一般情况下都采用 everysec 配置，这样可以兼顾速度与安全，最多损失 1s 的数据。
AOF 解决了数据实时持久化，但我们还会面临另一个问题，数据实时写入 AOF，随着时间的推移，AOF 文件会越来越大，那使用 AOF 恢复时变得非常慢，这该怎么办？
Redis 贴心地提供了 AOF rewrite 方案，俗称「AOF 瘦身」，顾名思义，就是压缩 AOF 的体积。
因为 AOF 里记录的都是每一次写命令，例如执行 set k v1，set k v2，其实我们只关心数据的最终版本 v2 就可以了。AOF rewrite 正是利用了这个特点，在 AOF 体积越来越大时（超过设定阈值），Redis 就会定期重写一份新的 AOF，这个新的 AOF 只记录数据的最终版本就可以了。
3.混合持久化
Redis 4.0 以上版本支持混合持久化。
混合持久化本质是通过 AOF 后台重写（bgrewriteaof 命令）完成的，不同的是当开启混合持久化时，fork 出的子进程先将当前全量数据以 RDB 方式写入新的 AOF 文件，然后再将 AOF 重写缓冲区（aof_rewrite_buf_blocks）的增量命令以 AOF 方式写入到文件，写入完成后通知主进程将新的含有 RDB 格式和 AOF 格式的 AOF 文件替换旧的 AOF 文件。
简单来说，当 AOF 在做 rewrite 时，Redis 先以 RDB 格式在 AOF 文件中写入一个数据快照，再把在这期间产生的每一个写命令，追加到 AOF 文件中。
注意：混合持久化是对 AOF rewrite 的优化，这意味着使用它必须基于 AOF + AOF rewrite。
4.从持久化中恢复数据
数据的备份、持久化做完了，我们如何从这些持久化文件中恢复数据呢？
如果一台服务器上有既有 RDB 文件，又有 AOF 文件，该加载谁呢？
其实想要从这些文件中恢复数据，只需要重新启动 Redis 即可。我们还是通过图来了解这个流程：
启动时会先检查 AOF 文件是否存在，如果不存在就尝试加载 RDB。
那么为什么会优先加载AOF呢？因为AOF保存的数据更完整，通过上面的分析我们知道 AOF 基本上最多损失 1s 的数据。
参考文献
AOF 持久化是怎么实现的？- 小林 coding
Redis专题：万字长文详解持久化原理
面试必问的Redis：RDB、AOF、混合持久化 - 知乎