Redis(二)-----数据分区 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1744809
Redis(三)-----集群方案 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1744811
Redis(四)-----持久化 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1744791
Redis(五)-----应用场景 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1744816
Redis(六)-----缓存穿透/缓存雪崩/缓存击穿 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1744796
Redis(七)—淘汰删除策略 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1744827
Redis是Cache级别的缓存,数据存在内存中,如果突然掉电或者宕机,数据将会全部丢失,所以需要将Redis的数据备份到硬盘中永久保存
目前Redis持久化方案主要有两种: RDB和AOF
RDB: 快照
快照是一次全量备份
AOF: 日志
AOF日志是持续的增量备份,AOF日志在长期的运行过程中会变得无比的巨大,数据库重启时需要加载AOF日志进行命令重放,所以需要定期对AOF重写,给AOF日志进行瘦身

Redis是单线程程序,这个线程要同时负责多个客户端的并发读写操作,同时还需要进行进行内存快照,内存快照要求Redis必须进行文件I/O操作,可文件I/O操作不能使用多路复用API,这时Redis就需要一边持久化,一边响应客户端的请求,持久化的同时,内存数据结构还在改变,那么就存在一个问题: 一个大型的hash数据正在持久化,这时,客户端请求是要把这个hash数据删掉,可是还没持久化完,Redis应该如何处理???
Redis使用系统的多进程COW(Copy On Write)机制来实现快照持久化,Redis在做持久化时会fork一个子进程,该子进程做数据持久化,不会修改现有的内存数据结构,它只是对数据结构进行遍历读取,然后序列化写到磁盘中,但是父进程不一样,它必须持续接受客户端的请求,然后对内存数据结构进行不间断的修改
# 时间策略
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
# 文件名称
dbfilename dump.rdb
# 文件保存路径
dir /home/work/app/redis/data/
# 如果持久化出错,主进程是否停止写入
stop-writes-on-bgsave-error yes
# 是否压缩
rdbcompression yes
# 导入时是否检查
rdbchecksum yes
AOF只记录对内存进行修改的指令,Redis会在收到客户端修改指令后,进行参数校验,逻辑处理,如果没问题,就立即将该指令文本存储到AOF日志中
# 是否开启aof
appendonly yes
# 文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
# 同步方式
appendfsync everysec
# aof重写期间是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no
# 重写触发配置
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# 加载aof时如果有错如何处理
aof-load-truncated yes
# 文件重写策略
aof-rewrite-incremental-fsync yes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。
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?

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。
重启Redis时,我们很少使用RDB来恢复数据,因为会丢失大量的数据(间隔性备份),我们通常使用AOF日志重放,但是AOF日志相对于使用RDB来说又太慢了,这样子Redis实例很大的时候,启动需要花费很长的时间
Redis4.0为了解决这个问题,带来了一个新的持久化方案–混合持久化
Redis重启的时候,可以现在加RDB的内容,然后在重放增量AOF日志,就可以完全替代之前的AOF全量日志重放,重启效率大幅提升