如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL；如果认为它是一个可以持久化的cache, 可能只是它保存一些频繁访问的临时数据。

       我们来设想一个问题，通过前面的介绍，我们知道了redis与memcached都可以当做缓存，提高访问效率，那么如果对于突然断电或者其他故障，那么是不是意味着我们的缓存数据要丢失？

       redis是一个支持持久化的内存数据库，也就是说redis需要经常将内存中的数据同步到磁盘来保证持久化。也就是说缓存和我们的数据库之间有着交互，我们可以把缓存中的数据保存下来这也就是redis比其他缓存强大的地方：持久化。

       redis支持两种持久化方式，一种是 RDB（快照）也是默认方式，另一种是Append-only file（缩写aof）的方式。
       RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。

       AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。 AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存，新命令会被追加到文件的末尾。 Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写（rewrite），使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。

       Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种情况下， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集， 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。你甚至可以关闭持久化功能，让数据只在服务器运行时存在。

RDB

       快照是默认的持久化方式。这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。可以通过配置设置自动做快照持久 化的方式。
       我们可以配置redis在n秒内如果超过m个key被修改就自动做快照，下面是默认的快照保存配置

save 900 1  #900秒内如果超过1个key被修改，则发起快照保存
save 300 10 #300秒内容如超过10个key被修改，则发起快照保存
save 60 10000

RDB 快照运作过程

       在默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。

       你也可以通过调用 SAVE 或者 BGSAVE ， 手动让 Redis 进行数据集保存操作。比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：

save 60 1000

       当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时， 服务器执行以下操作：

       Redis 调用 fork() ，同时拥有父进程和子进程。

       子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
       当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。

       这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益。

       只进行追加操作的文件（append-only file，AOF）

AOF

       从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。
       你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能：

appendonly yes

       从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。

       这样的话， 当 Redis 重新启时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

       另一点需要注意的是，每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不 是增量的只同步脏数据。如果数据量大的话，而且写操作比较多，必然会引起大量的磁盘io操作，可能会严重影响性能。

       另外由于快照方式是在一定间隔时间做一次的，所以如果redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。如果应用要求不能丢失任何修改的话，可以采用aof持久化方式.

AOF运作过程

       aof 比快照方式有更好的持久化性，是由于在使用aof持久化方式时,redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中(默认是 appendonly.aof)。

       当redis重启时会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。当然由于os会在内核中缓存 write做的修改，所以可能不是立即写到磁盘上。这样aof方式的持久化也还是有可能会丢失部分修改。

       不过我们可以通过配置文件告诉redis我们想要 通过fsync函数强制os写入到磁盘的时机。有三种方式如下（默认是：每秒fsync一次）

# appendfsync always      //每次收到写命令就立即强制写入磁盘，最慢的，但是保证完全的持久化，不推荐使用

appendfsync everysec     //每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做了很好的折中，推荐

# appendfsync no    //完全依赖os，性能最好,持久化没保证

具体过程如下
       1. redis调用fork ，现在有父子两个进程

       2. 子进程根据内存中的数据库快照，往临时文件中写入重建数据库状态的命令

       3.父进程继续处理client请求，除了把写命令写入到原来的aof文件中。同时把收到的写命令缓存起来。这样就能保证如果子进程重写失败的话并不会出问题。

       4.当子进程把快照内容写入已命令方式写到临时文件中后，子进程发信号通知父进程。然后父进程把缓存的写命令也写入到临时文件。

       5.现在父进程可以使用临时文件替换老的aof文件，并重命名，后面收到的写命令也开始往新的aof文件中追加。

       需要注意到是重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件,这点和快照有点类似。

       安装Redis之后，我们会发现redis.conf文件，在这里面我们可以设置以上两种持久化方式。

RDB 的优点

       RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 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。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，或者亚马逊 S3 中。

       RDB 可以最大化 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。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

       如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。

        在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。

       在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

AOF 的优点

       使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。

        AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，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（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。

       AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 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）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。

       Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 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。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。

       AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 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。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 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

       对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。

       在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。

       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 。） 测试套件里为这种情况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

RDB 和 AOF ,我应该用哪一个?

       一般来说,如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。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。有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快， 除此之外， 使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug 。