一、引言
Redis是基于内存的缓存数据库，读写操作均基于内存进行。内存具有易失性，一但服务关闭则会导致数据丢失，解决办法便是对数据进行持久化。redis的数据持久化主要依靠AOF日志和RDB快照来实现，本文主要对AOF日志方式进行原理讲解。
二、AOF日志持久化机制讲解
（一）持久化实现原理
AOF日志用于存放redis执行过的命令，与mysql的binlog类似，只记录写操作。当redis服务关闭后再重启时，若有启动redis的AOF日志持久化（默认不开启），则会进行读取AOF日志的命令进行操作，实现数据的复原。
（二）AOF日志写入策略
AOF写入包含三种策略，可在redis.*.conf中进行参数修改。
Always(总是)：每次执行命令就进行一次写入AOF文件。这种策略可靠性高，不易丢失大量数据，但对由于写入操作在redis的主线程执行，因此对redis的服务性能影响很大，可能导致redis操作阻塞。（单机下不推荐使用）
Everysec(每秒)：每秒进行一次命令写入AOF文件。这种策略可靠性取决于服务的写操作频繁程度。当服务器宕机时，最多丢失一秒的操作数据。redis默认采用该种方式。
No: 当redis接收到用户端发来的写操作命令时，redis主线程会先对命令进行执行，执行完后再将redis命令写入到AOF缓冲区中，再由系统调用write()函数写入到AOF文件内核缓冲区中，由操作系统决定何时进行写入。该种策略性能最好，但服务器宕机后可能丢失的数据最多，数据安全性较差。
总结：三种策略并没有哪个就是最好或者最差，需要根据具体应用场景来进行AOF写入策略的选择。
三、AOF重写机制
（一）引言
在redis的长期使用下，我们不断的往AOF日志文件中写入命令，而一个redis的AOF日志文件又只有一个的情况下，会使得AOF日志文件过大，之后再对AOF读取以恢复数据将会变得更加耗时。为了解决这一问题，我们引入AOF重写机制。
（二）AOF重写机制实现原理
AOF重写机制：当AOF文件大小达到我们预先设置的文件阈值后，便会触发重写机制。该机制会新建一个临时AOF文件并读取当前redis数据库中的数据进行生成数据新增命令，随后将其写入到该临时AOF文件中，再用该AOF文件替代原来的文件以此实现AOF文件的压缩。
与AOF写入的区别：AOF重写会新建一个子进程进行AOF文件操作不会影响redis服务性能，而AOF写入在redis的主进程中执行，会影响redis的服务性能。
（三）重写时存在的问题
问题描述：
我们在进行AOF重写时，往往redis的服务仍在正常进行，因此AOF重写进程读取到的数据可能为旧数据，在重写期间进行的命令便不会被记录，导致数据不一致问题。针对这个问题，我们应该如何进行解决呢？
解决方案：
redis在AOF重写时，会新增一个重写缓冲区，在重写期间的写操作会额外写入到AOF重写缓冲区中，当重写结束后，将重写缓冲区里的写命令写入到新AOF文件中，写入完成后，AOF文件持久化正常进行，仍继续从AOF写入缓冲区中读取数据。
或许有人会问为什么需要新增缓冲区而不直接使用原来的AOF缓冲区？
我的理解是，在AOF进行重写操作时，AOF缓冲区会根据AOF写入策略往旧AOF文件中写入数据，而这些写入的操作会从缓冲区中被清除，这就导致了部分写入数据丢失，显然无法保证数据的一致性。而新增的重写缓冲区数据由于没有被读取过会继续存留直到被新的AOF读取。
PS：
写这篇博客的目的主要是为了巩固我背的八股，在写这篇博客的时候，我对redis的AOF持久化有了更深的了解，博客的内容是结合小林coding和我个人的一些理解写下的。
这是我第二次写博客，文字可能偏多了、表达和排版可能也存在问题，还希望大家可以留下自己的意见。由于文章包含个人理解，因此不能保证内容完全正确，如内容有误还望指正，我们共同成长。
