引言

Redis作為一款高性能的鍵值存儲系統，廣泛應用于緩存、消息隊列、會話存儲等多種場景，成為提升應用性能的關鍵組件。作為內存數據庫，它存儲在內存中的數據在服務器重啟或發生意外崩潰時將會丟失。所以需要持久化機制能夠將內存中的數據保存到磁盤上，從而在Redis服務停止或重啟后能夠恢復數據，保證數據的安全性。

在實際開發中的一些通用方案是業務數據最終都保存在DB中，所以也可以從數據庫中恢復Redis數據。但是這種方式，會造成數據庫的性能瓶頸，特別是在大量Redis數據需要恢復的時候。并且Redis中緩存的數據，會經過一些特殊的處理，跟DB中表數據可能會不一致，所以從DB中恢復Redis數據還需要一些特殊的業務梳理。

所以就需要從Redis自身出發會解決這個問題，Redis設計了兩種主要的持久化機制：RDB和AOF。實際上，對于持久化方案，官方文檔中給出了三種方式：RDB，AOF，RDB+AOF。

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關于Redis持久化機制的官方文檔：Redis persistence | Docs

Redis持久化方式

Redis提供了兩種核心的持久化策略：RDB（快照）和AOF（僅追加日志），隨著Redis版本的演進，還引入了混合持久化的方式，進一步優化了Redis的持久化。

RDB

RDB，即Redis Database，是一種快照式持久化方式，它通過定期創建數據集的快照來實現數據的持久存儲。在預設條件（如時間間隔、鍵值變化次數）滿足時，Redis會生成當前內存中所有數據的備份文件。當Redis服務需要重新啟動時，可以直接加載這些RDB文件，從而快速恢復數據。由于RDB文件是二進制格式，加載速度通常較快。生成快照有自動觸發和手動觸發兩種方式。

自動觸發

Redis會將數據集的快照保存到名為dump.rdb的二進制文件中，保存到磁盤上。我們可以通過Redis配置(redis.conf文件)，使其在數據集中至少有M個(changes)更改時，每N秒(seconds)自動保存一次數據集。

save <seconds> <changes> [<seconds> <changes> ...]

# 生成的rdb文件名稱
dbfilename dump.rdb

# rdb文件保存路徑，可自定義
dir ./

# rdb快照保存配置
save 3600 1 300 100 60 10000

# 如果至少進行了1次更改，那么在3600秒（1小時）后保存；
# 如果至少進行了100次更改，那么在300秒（5分鐘）后保存；
# 如果至少進行了10000次更改，那么在60秒后保存。

# 關閉RDB快照
save ""

當Redis服務正常關閉時，如果沒有啟用AOF（Append Only File）持久化，它也會執行一次RDB快照，確保數據被保存到磁盤上。

手動觸發

我們還可以通過調用SAVE或BGSAVE命令來手動觸發快照保存。這兩個命令的區別在于執行數據持久化操作時是否阻塞主線程。

SAVE命令

當執行SAVE命令時，Redis會直接調用rdbSave函數來創建數據快照，并將當前數據集寫入到磁盤上的RDB文件中。這是一個同步操作，在保存過程期間，Redis的主進程會被阻塞，無法處理任何其他客戶端的請求，直到整個保存操作完成。所以，如果數據集較大，此操作可能會導致Redis服務在較長時間內無法響應，影響服務的可用性。

BGSAVE命令

使用BGSAVE命令時，Redis會通過操作系統fork()調用創建一個子進程，由這個子進程負責執行rdbSave函數和數據持久化工作，即創建數據快照并寫入RDB文件。持久化操作在子進程中進行，Redis的主進程（父進程）可以繼續處理來自客戶端的請求，不會因為持久化操作而阻塞。當子進程完成快照創建后，會向主進程發送一個信號，通知任務完成，然后子進程關閉。

BGSAVE命令執行流程

具體執行流程如下：

1. 當Redis客戶端發出BGSAVE命令，或者根據配置規則自動觸發BGSAVE操作時，持久化進程開始

2. Redis主進程檢查是否有正在進行的子進程正在執行BGSAVE或AOF rewrite操作。如果存在這種操作，為了避免資源競爭和數據一致性問題，主進程不會再次發起BGSAVE，可能直接返回一個錯誤或忽略此次請求。

3. 如果沒有其他持久化操作正在進行，主進程會執行fork()系統調用來創建一個子進程。fork()調用在執行時會暫時阻塞主進程，直到子進程完全創建。這個過程中，Redis的內存數據不會被復制，而是通過操作系統實現的寫時復制（Copy-On-Write, COW）機制共享給子進程。

4. 子進程開始工作，它將內存中的數據逐步寫入到一個新的臨時RDB文件中。這個過程對主進程是透明的，不會影響主進程處理客戶端的讀寫請求。

5. 當所有數據寫入完畢后，子進程會使用原子操作（通常借助操作系統提供的rename函數）將臨時RDB文件替換為正式的RDB文件。保證RBD文件的完整性。

6. 完成上述步驟后，子進程會向主進程發送一個信號，告知BGSAVE操作已完成。

RDB優缺點

優點

? 快速恢復：RDB文件加載速度非常快，因為它直接將數據載入內存而無需逐條執行命令，適合用于快速重啟服務后的數據恢復。

? 資源占用低：RDB文件（二進制文件）通常較小，占用磁盤空間少，備份和傳輸更加高效。

缺點

? 數據丟失風險：如果Redis在兩次快照之間崩潰，那么從上一次快照之后的所有數據變更將會丟失。因此，RDB更適合對數據實時性要求不高，但重視恢復速度的場景。

? 無法進行部分恢復：一旦發生故障，只能整體恢復到最近一次快照的狀態，無法選擇性恢復特定數據。

幾個常見的面試問題

? 如果我們的Redis內存的數據比較大（可能給Redis分配的內存較大），我們生成快照保存到磁盤，就會花費的時間要久一些，如果此時Redis的主進程依然還要在處理一些寫數據的請求，那么我們如何保證數據一致性呢？

有上述RDB的執行流程中可以看出，主進程通過寫時復制，將數據共享給子進程。在持久化操作開始時，父子進程共享相同的內存空間，直到任一進程嘗試修改數據。當主進程接收到寫操作請求并需要修改數據時，操作系統會為被修改的數據分配新的內存空間，保持原數據不變供子進程快照使用。即便在快照生成期間有寫操作，也能保證快照數據反映的是快照操作開始那一刻的數據狀態，確保了數據的一致性。

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? 在生成快照的時候，Redis服務跪了，數據會不會丟失？ 在上述BGSAVE命令執行流程時，在最后的寫入磁盤時，子進程會使用原子操作將臨時RDB文件替換為正式的RDB文件，保證RBD文件的完整性。也就是說Redis在執行BGSAVE命令生成快照時，會先將數據寫入到一個臨時的RDB文件中，而不是直接覆蓋原有的RDB文件。只有當新的快照完全且成功地寫入磁盤之后，才會用這個新的快照文件替換掉舊的RDB文件。這一過程是原子性的，確保了要么新快照完全成功，要么不會有任何改動，從而避免了部分寫入導致的文件損壞，避免數據的丟失。

? 快照的生成時間間隔是不是越小越好？如何合理的設置？ 對于RDB生成快照來做數據持久化，就是通過連續的生成數據快照將數據保存到磁盤。一單服務發生故障，那么我們就可以通過磁盤上的文件恢復數據。那么，為了防止數據丟失，或者數據丟失過多時，我們可以通過減少時間間隔來實現，也就是說，最好可以一直不停的生成快照，這樣就可以達到數據不丟失的目的。

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如上圖，T0時刻生成了一次快照，那么在t時刻時發生了一次數據修改寫入，在寫入后到生成下一次快照之前，發生了故障，那么我們恢復數據時，因為T0+t時刻的快照還沒生成，數據恢復時只能使用T0時刻的快照，那么在t時刻發生的數據寫入就會丟失。所以t時刻的間隔如果變的更小，就會多生成快照，就有很大的幾率減少數據丟失的。

那么是不是說這個生成快照的間隔越小越好，甚至說1秒生成一次快照？因為從BGSAVE的執行流程上看，它是通過fork一個子進程去實現快照的生成，并不會阻塞主進程的數據寫入。

事實上，這種說法是錯誤的。理論上，縮短快照間隔可以減少數據丟失的風險，因為一旦系統崩潰，可以恢復到更接近崩潰時間點的數據狀態。但是，過于緊密的快照間隔會引發大量的磁盤I/O操作，可能導致數據寫操作堆積，反而影響數據的一致性。

并且，雖然Redis使用BGSAVE命令在子進程中生成快照，避免了主線程的長時間阻塞，但是fork子進程的操作本身是阻塞的，并且內存越大，fork操作所需的時間越長。頻繁的fork會導致服務在短時間內頻繁阻塞，影響響應速度。

那么，如果我們可以只對增量的數據進行快照保存，在第一次進行全量的快照保存后，后續的快照都只對增量的數據（其實這個比較很好理解，這種方案我們也很常見，比如我們在對接一些第三方系統時，在拉取數據時，我們在第一次全量拉去后，后面的數據都只會拉去變化的數據）。那么對于增量的數據，首先我們要知道那些數據變化了，此時，就需要Redis的另外一種機制：AOF了。

AOF

AOF（Append Only File）持久化是一種以日志形式記錄每次寫操作的方式，以此來保證數據的持久性。與RDB不同，它提供了更高的數據完整性保障，因為其記錄了從Redis啟動以來的所有寫操作，理論上可以做到數據零丟失。

每當有寫命令（如SET、HSET等）被執行時，Redis就會將該命令以明文形式追加到AOF文件的末尾。這意味著AOF文件隨著時間推移會不斷增長，記錄著Redis服務器上的所有數據修改歷史。

并且AOF采用的是一種"寫后日志"機制，即Redis在處理寫命令時，先執行寫操作，將數據變更寫入內存，然后才將該操作命令追加到AOF日志文件中。

寫后日志這種機制與一些數據庫系統采用的“預寫日志”策略恰好相反，后者是在實際數據寫入前先記錄日志。

為什么采用寫后日志？

1. 性能考慮：通過先執行寫命令，Redis可以更快地響應客戶端，因為寫入內存的速度遠快于寫入磁盤。這樣可以減少客戶端等待時間。

2. 簡化實現：寫后日志避免了在記錄日志之前對命令進行語法檢查的需要。如果先記錄日志再執行命令，錯誤的命令也可能被記錄，導致在使用日志恢復數據時出現問題。而在Redis中，因為命令已經執行成功，所以寫入日志的命令都是已驗證過的，可以安全重放。

3. 簡化恢復邏輯：在Redis重啟時，通過重放AOF日志中的命令來恢復數據狀態，由于這些命令都是曾經成功執行過的，理論上可以無誤地重建內存數據結構，降低了數據恢復的復雜度。

當然這中機制也存在著一些潛在風險，比如數據丟失風險，如果在命令執行后、但未記錄到AOF日志前發生故障，這部分數據更新將丟失。

AOF實現流程

1. 命令追加（Append）: 當Redis服務器配置開啟了AOF持久化功能后，每當執行一個寫命令（如SET、HSET、LPUSH等），服務器并不會立即寫入到磁盤，而是先將這條命令以Redis協議的格式追加到內存中的一個緩沖區，即aof_buf。

這樣做是為了減少直接磁盤I/O的頻率，提高寫入命令的處理速度。

2. 文件寫入（Write）: 緩沖區中的內容并不會一直停留，而是會按照一定的策略（由配置項appendfsync控制）被寫入到AOF文件中。AOF提供了三種同步策略來控制命令寫入AOF文件：

? always：每個寫命令都會立即同步到磁盤，最安全但性能消耗最大。

? everysec（默認）：每秒執行一次fsync操作，平衡了數據安全性與性能。最多丟失一秒的數據。

? no：完全依賴于操作系統來決定何時將數據寫入磁盤，性能最佳但可能丟失一秒內的數據。

3. 文件同步（Sync）: 文件同步操作是將內存中已寫入AOF文件的數據真正持久化到磁盤上。上述寫入AOF文件策略的不同，同步操作的時機也會有所不同。文件同步系統調用是同步操作的核心，它確保了緩沖區中的數據被物理寫入磁盤，從而在硬件故障時也能保證數據不丟失。

AOF重寫機制

隨著時間的推移，AOF文件會因為不斷追加寫命令而逐漸增大，這不僅占用大量磁盤空間，還會影響數據恢復的速度。AOF重寫機制通過生成一個更緊湊的新AOF文件來解決這個問題，新文件僅包含重建當前數據集狀態所需的最小命令集合，從而替代原有的龐大AOF文件。

AOF重寫可以通過手動執行BGREWRITEAOF命令來觸發，也可以通過配置自動觸發。自動觸發的條件通常是AOF文件大小增長到一定比例（如通過auto-aof-rewrite-percentage配置）或達到一定的最小尺寸（如通過auto-aof-rewrite-min-size配置）。

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

類似RDB的BGSAVE命令的工作機制，當重寫命令發出后，Redis會通過fork()系統調用創建一個子進程。子進程開始遍歷Redis內存中的數據結構，對每個鍵值對執行相應最少的寫命令（如SET、HMSET等），將這些命令寫入到一個新的臨時AOF文件中。這個過程中，子進程不會處理任何網絡請求，也不會影響主進程處理客戶端命令的能力。

與RDB不同的是，在子進程重寫期間，主進程會繼續接收和處理客戶端的寫請求。為了避免這些新命令丟失，主進程會將它們追加到一個內存緩沖區（AOF重寫緩沖區）中。

一旦子進程完成重寫，會將臨時AOF文件替換掉舊的AOF文件。（為了保證數據一致性，這一過程通常需要原子操作。）在新AOF文件替換舊文件后，主進程會將之前累積在AOF重寫緩沖區中的命令追加到新AOF文件的末尾，確保所有數據變更都得到記錄。

AOF重寫流程

如何配置AOF

默認情況下，Redis是沒有開啟AOF的，可以通過配置redis.conf文件來開啟AOF持久化。

# 開啟AOF，默認為no，關閉
appendonly yes

# AOF文件名
appendfilename "appendonly.aof"

# 控制AOF fsync策略
appendfsync everysec

# 文件重寫策略
aof-rewrite-incremental-fsync yes

# AOF重寫觸發條件，當AOF文件增長到上一次重寫后大小的百分比時觸發
auto-aof-rewrite-percentage 100

# 觸發重寫的最小AOF文件大小
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

# 在Redis啟動時如何加載AOF文件，默認為yes
aof-load-truncated yes

# aof重寫期間是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no

AOF的優缺點

優點

? 幾乎可以實現數據的零丟失，即使在服務器崩潰后也能恢復到最新狀態。

? 通過重寫機制可以有效控制文件大小，且在極端情況下，即使AOF文件損壞，也往往能通過跳過錯誤命令來恢復大部分數據。

缺點

? AOF文件會不斷膨脹，占用大量磁盤空間。

? AOF在服務器重啟時需要逐條執行命令來恢復數據，這會消耗更多時間。

幾個常見的面試題

? AOF重寫會阻塞主進程嗎？ 由上述AOF重寫流程中，主進程執行AOF重寫命令時，類似RDB的BGSAVE命令，也會fork出來一個子進程用于AOF的重寫，此時并不會阻塞主進程的讀寫操作。當然，在fork子進程時會阻塞。

? 當AOF重寫時，此時的寫操作的數據會不會丟失？ 由AOF重寫流程，在子進程執行重寫AOF時，如果此時有數據寫操作，此時仍然由主進程完成，同時主進程再把數據寫入內存后，會把命令寫到一個內存緩沖區，也就是AOF重寫緩沖區，在子進程完成AOF重寫，替換舊的AOF文件，生成新的AOF文件之后，會通知主進程，此時主進程會講重寫緩沖區的命令追加到新的AOF文件之后。這樣就保證數據的完整性。

? 為什么AOF重寫不復用原AOF日志？ AOF重寫不直接復用原AOF日志的原因主要是為了確保數據的一致性和提高重寫效率。AOF重寫的目的在于生成一個盡可能小的新AOF文件，該文件僅包含重建當前數據集狀態所需的最少命令集。直接編輯原AOF文件難以直接去除冗余命令（比如某條數據可能有數次的變更后產生，其以前的命令就意義不大了）。從AOF重寫流程上看，Redis會遍歷內存數據，將可以實現數據的最簡潔的命令寫入到臨時的AOF文件。

Redis在執行AOF重寫時，主進程仍繼續處理客戶端命令。如果直接修改原AOF文件，就需要復雜的并發控制來防止數據混亂，而使用新文件重寫可以避免這種復雜性。通過子進程執行重寫，與主進程的命令處理互不影響。

如果在嘗試修改原AOF文件的過程中遇到錯誤或系統崩潰，可能會導致AOF文件損壞，進而影響數據恢復。使用獨立的新文件進行重寫，即便過程中出現問題，原AOF文件依然可用。

并且，原AOF文件可能非常大，直接在原文件上進行編輯操作可能會非常緩慢，影響Redis的服務性能。另外，文件系統的直接編輯操作通常比順序寫入新文件更耗時，尤其是在有大量隨機讀寫的情況下。

RDB與AOF的混合使用

為了同時獲得RDB的快速恢復速度和AOF的高度數據完整性，Redis支持將這兩種持久化策略結合起來使用。混合使用RDB和AOF，取其二者的優點，可以實現數據安全性和恢復效率的最佳平衡。

在混合持久化模式下，Redis首先利用RDB文件快速恢復到某個時間點的數據庫狀態，然后通過重放AOF日志來補充RDB快照之后的數據變更。RDB作為基礎恢復，RDB快照提供了某一時間點的全量數據視圖，重啟時可以迅速加載到內存，快速使服務可用。而AOF補充細節，AOF日志用于填補從RDB快照以來的數據變動，使得Redis能夠逐步恢復到崩潰或重啟前的最新狀態。

比如，針對RDB快照設置生成間隔的示例，我們使用AOF記錄寫命令，當某一時刻宕機后，恢復數據時，我們可以從AOF中恢復上一次備份到這次宕機時保存的寫操作對應的數據，當數據恢復之后，再使用RDB進行生成快照，然后再清空AOF文件。

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Redis重啟時判斷是否開啟aof，如果開啟了aof，那么就優先加載aof文件；

這種方式的優勢在于：結合RDB的快速加載能力和AOF的細粒度恢復，達到了數據安全性和服務恢復速度的雙重優化。根據業務對數據安全等級和恢復時間的要求，可以靈活調整RDB與AOF的比重和策略。通過合理配置RDB保存頻率和AOF重寫策略，可以有效管理磁盤空間使用，避免不必要的資源浪費。

生產環境的建議

在生產環境進行Redis持久化時，我們可以從以下幾個方面考慮：

1. 如果存儲在Redis中的數據相對不敏感或能便捷地重新生成，可以選擇暫時關閉持久化功能，以減少資源消耗。這樣即使偶發數據丟失，也能通過其他機制迅速恢復數據。比如一些數據相對于DB來說，并沒有經過一些特殊處理，可以直接從DB中進行恢復，相當于直接在DB做備份。

2. 在同一臺服務器部署多Redis實例時，要注意協調各實例的持久化操作（如RDB快照或AOF重寫），避免它們同時進行，以免引發內存、CPU或I/O資源的競爭，推薦采取串行執行的方式，確保系統穩定運行。

3. 如果配置了Redis的主從，我們可以指定一個或多個從節點專門負責數據備份處理，這樣主節點就能專注于處理客戶端請求，提高整體服務的響應速度和可用性。

4. 結合使用RDB和AOF兩種持久化方式，可以實現數據恢復的速度與完整性之間的一種最佳平衡。RDB提供快速恢復的能力，而AOF則能更詳盡地記錄每一步操作，兩者互補，確保數據完整性。