什么是持久化？
持久化（Persistence），即把数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中（如磁盘）。持久化的主要应用是将内存中的对象存储在数据库中，或者存储在磁盘文件中、XML数据文件中等等。
持久化是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制。
JDBC就是一种持久化机制。文件IO也是一种持久化机制。
我们这样理解：在一定周期内保持不变就是持久化，持久化是针对时间来说的。数据库中的数据就是持久化了的数据，只要你不去删除或修改。
持久化选项
Redis提供了两种不同的持久化方法来将数据存储到硬盘中，保证数据在Redis重启后仍然存在：
- RDB持久化：在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot），也就是将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘里面，所以也叫作快照持久化。
- AOF持久化：全称是 append-only file（只追加文件）， 它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。
这两种持久化的方式既可以单独使用，也可以同时使用，具体选择哪种方式需要根据用户的数据及应用进行选择。
下面的代码示例展示了Redis对于两种持久化选项提供的配置选项
# 快照持久化选项save 60 1000 # 60秒内有1000次写入操作的时候执行快照的创建stop-writes-on-bgsave-error no # 创建快照失败的时候是否仍然继续执行写命令rdbcompression yes # 是否对快照文件进行压缩dbfilename dump.rdb # 如何命名硬盘上的快照文件dir ./ # 快照所保存的位置# AOF持久化选项appendonly no # 是否使用AOF持久化appendfsync everysec # 多久才将写入的内容同步到硬盘no-appendfsync-on-rewrite no # 在对AOF进行压缩(compaction)的时候能否执行同步操作auto-aof-rewrite-percentage 100 # 多久执行一次AOF压缩auto-aof-rewrite-min-size 64mb # 多久执行一次AOF压缩dir ./ # AOF所保存的位置
快照持久化（RDB）
创建快照的办法
-
客户端通过向Redis发送BGSAVE命令来创建快照。
如果平台支持（除了Windows），那么Redis会调用fork来创建一个子进程，然后子进程负责将快照写到硬盘中，而父进程则继续处理命令请求。
使用场景：
如果用户使用了save设置，例如：
save 60 1000,那么从Redis最近一次创建快照之后开始计算，当“60秒之内有1000次写入操作”这个条件满足的时候，Redis就会自动触发BGSAVE命令。如果用户使用了多个save设置，那么当任意一个save配置满足条件的时候，Redis都会触发一次BGSAVE命令。
-
客户端通过向Redis发SAVE命令来创建快照。
接收到SAVE命令的Redis服务器在快照创建完毕之前将不再响应任何其他命令的请求。SAVE命令并不常用，我们通常只在没有足够的内存去执行BGSAVE命令的时候才会使用SAVE命令，或者即使等待持久化操作执行完毕也无所谓的情况下，才会使用这个命令。
使用场景：
当Redis通过SHUTDOWN命令接收到关闭服务器的请求时，或者接收到标准的TERM信号时，会执行一次SAVE命令，阻塞所有的客户端，不再执行客户端发送的任何命令，并且在执行完SAVE命令之后关闭服务器。
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，每小时备份一次快照文件，并且在每个月的每一天，也备份一个快照文件。 这样的话，即使遇到问题，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。
- RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存快照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。
缺点
- 如果在新的快照文件创建好之前，Redis、系统、硬件三者中任意一个发生崩溃，那么Redis将丢失最近一次创建快照之后写入的所有数据。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。
- 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持久化
AOF持久化会将被执行的写命令写到AOF文件的末尾，以此来记录数据发生的变化。这样，我们在恢复数据的时候，只需要从头到尾的执行一下AOF文件即可恢复数据。
我们可以通过appendonly yes命令来打开AOF持久化选项
appendfsync同步频率
下表展示了appendfsync选项对AOF文件的同步频率的影响
| 选项 | 同步频率 |
|---|---|
| always | 每个Redis写命令都要同步写入硬盘。这样做会严重降低Redis的速度 |
| everysec | 每秒执行一次同步，显示地将多个写命令同步到硬盘 |
| no | 让操作系统来决定应该何时进行同步 |
-
always的方式固然可以对没一条数据进行很好的保存，但是这种同步策略需要对硬盘进行大量的写操作，所以Redis处理命令的速度会受到硬盘性能的限制。
普通的硬盘每秒钟只能处理大约200个写命令，使用固态硬盘SSD每秒可以处理几万个写命令，但是每次只写一个命令，这种只能怪不断地写入很少量的数据的做法有可能引发严重的写入放大问题，这种情况下降严重影响固态硬盘的使用寿命。
-
everysec的方式，Redis以每秒一次的频率大队AOF文件进行同步。这样的话既可以兼顾数据安全也可以兼顾写入性能。
Redis以每秒同步一次AOF文件的性能和不使用任何持久化特性时的性能相差无几，使用每秒更新一次 的方式，可以保证，即使出现故障，丢失的数据也在一秒之内产生的数据。
-
no的方式，Redis将不对AOF文件执行任何显示的同步操作，而是由操作系统来决定应该何时对AOF文件进行同步。
这个命令一般不会对Redis的性能造成多大的影响，但是当系统出现故障的时候使用这种选项的Redis服务器丢失不定数量的数据。
另外，当用户的硬盘处理写入操作的速度不够快的话，那么缓冲区被等待写入硬盘的数据填满时，Redis的写入操作将被阻塞，并导致Redis处理命令请求的速度变慢，因为这个原因，一般不推荐使用这个选项。
重写/压缩AOF文件
随着数据量的增大，AOF的文件可能会很大，这样在每次进行数据恢复的时候就会进行很长的时间，为了解决日益增大的AOF文件，用户可以向Redis发送BGREWRITEAOF命令，这个命令会通过移除AOF文件中的冗余命令来重写AOF文件，是AOF文件的体积变得尽可能的小。
BGREWRITEAOF的工作原理和BGSAVE的原理很像：Redis会创建一个子进程，然后由子进程负责对AOF文件的重写操作。
因为AOF文件重写的时候会创建子进程，所以快照持久化因为创建子进程而导致的性能和内存占用问题同样会出现在AOF文件重写的时候。
跟快照持久化通过save选项来自动执行BGSAVE一样，AOF通过设置auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size选项来自动执行BGREWRITEAOF。
如下配置
auto-aof-rewrite-percentage 100auto-aof-rewrite-min-size 64mb
表示当前AOF的文件体积大于64MB，并且AOF文件的体积比上一次重写之后的体积变大了至少一倍（100%）的时候，Redis将执行重写BGREWRITEAOF命令。
如果AOF重写执行的过于频繁的话，可以将auto-aof-rewrite-percentage选项的值设置为100以上，这种最偶发就可以让Redis在AOF文件的体积变得更大之后才执行重写操作，不过，这也使得在进行数据恢复的时候执行的时间变得更加长一些。
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。
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。
如何选择RDB和AOF？
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 。
RDB 和 AOF 之间的相互作用
BGSAVE 执行的过程中， 不可以执行 BGREWRITEAOF 。 反过来说， 在 BGREWRITEAOF 执行的过程中， 也不可以执行 BGSAVE 。
这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。
如果 BGSAVE 正在执行， 并且用户显示地调用 BGREWRITEAOF 命令， 那么服务器将向用户回复一个 OK 状态， 并告知用户，BGREWRITEAOF 已经被预定执行： 一旦 BGSAVE 执行完毕， BGREWRITEAOF 就会正式开始。
当 Redis 启动时， 如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了， 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集， 因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。
# Redis, Python 🐶 怕是要给老板下跪了哦~ 🐶 赞赏
微信打赏
支付宝打赏
