Redis系列 - Redis数据持久化（AOF&RDB）？
宕机了，Redis如何避免数据丢失？
- AOF
- RDB
AOF
Redis先将数据写入Redis内存，再记日志，Redis使用的写后日志。为了避免额外的检查开销，Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。所以，如果先记日志再执行命令的话，日志中就有可能记录了错误的命令，Redis 在使用日志恢复数据时，就可能会出错。
AOF日志记录格式：
以 Redis 收到“set key1 value1”命令后记录的日志为例，看看 AOF 日志的内容。其中，“*3”表示当前命令有三个部分，每部分都是由“$+数字”开头，后面紧跟着具体的命令、键或值。这里，“数字”表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如，“$3 set”表示这部分有 3 个字节，也就是“set”命令。
好处：
- 写后日志可以避免出现记录错误命令的情况。
- 它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。
风险：
- 如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。如果此时 Redis 是用作缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话，此时，因为命令没有记入日志，所以就无法用日志进行恢复了。
- AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。
回写策略：（appendfsync）
日志文件太大了怎么办？
存在的问题：
- 文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件
- 如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，效率也会变低
- 如果发生宕机，AOF 中记录的命令要一个个被重新执行，用于故障恢复，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢，这就会影响到 Redis 的正常使用
AOF重写机制解决这个问题：简单的说就是多个操作桶同一个key的命令合并
AOF 重写会阻塞吗?
和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台线程 bgrewriteaof 来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。
重写过程：一拷贝，两日志
“一拷贝”：每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的最新数据。然后，bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把拷贝的数据写成操作，记入重写日志。
“两日志”：因为主线程未阻塞，仍然可以处理新来的操作。此时，如果有写操作，第一处日志就是指正在使用的 AOF 日志，Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来，即使宕机了，这个 AOF 日志的操作仍然是齐全的，可以用于恢复。
而第二处日志，就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。此时，我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。
RDB
用 AOF 方法进行故障恢复的时候，需要逐一把操作日志都执行一遍。如果操作日志非常多，Redis 就会恢复得很缓慢，影响到正常使用。其他快速恢复的方法-->内存快照
内存快照。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。对 Redis 来说，它实现类似照片记录效果的方式，就是把某一时刻的状态以文件的形式写到磁盘上，也就是快照。这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。
存在的问题：
- 做快照时，数据还能被增删改吗？这关系到 Redis 是否被阻塞，能否同时正常处理请求。
- 多久做一次快照？
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave。
- save：在主线程中执行，会导致阻塞；
- bgsave：创建一个子进程，专门用于写入 RDB 文件，避免了主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 文件生成的默认配置。
为了快照而暂停写操作，肯定是不能接受的。所以这个时候，Redis 就会借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在执行快照的同时，正常处理写操作。简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时，如果主线程对这些数据也都是读操作（例如图中的键值对 A），那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据（例如图中的键值对 C），那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
前面我们在 redis.conf 配置文件中进行了关于save 的配置：
- save 900 1：表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存
- save 300 10：表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存
- save 60 10000：表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则保存
dirty 计数器和lastsave 属性
dirty 计数器记录距离上一次成功执行 save 命令或者 bgsave 命令之后，Redis服务器进行了多少次修改（包括写入、删除、更新等操作）。
lastsave 属性是一个时间戳，记录上一次成功执行 save 命令或者 bgsave 命令的时间。
通过这两个命令，当服务器成功执行一次修改操作，那么dirty 计数器就会加 1，而lastsave 属性记录上一次执行save或bgsave的时间，Redis 服务器还有一个周期性操作函数 severCron ,默认每隔 100 毫秒就会执行一次，该函数会遍历并检查 saveparams 数组中的所有保存条件，只要有一个条件被满足，那么就会执行 bgsave 命令。
执行完成之后，dirty 计数器更新为 0 ，lastsave 也更新为执行命令的完成时间。
虽然跟 AOF 相比，快照的恢复速度快，但是，快照的频率不好把握，如果频率太低，两次快照间一旦宕机，就可能有比较多的数据丢失。如果频率太高，又会产生额外开销，那么，还有什么方法既能利用 RDB 的快速恢复，又能以较小的开销做到尽量少丢数据呢？
Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。简单来说，内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间，使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。这样一来，快照不用很频繁地执行，这就避免了频繁 fork 对主线程的影响。而且，AOF 日志也只用记录两次快照间的操作，也就是说，不需要记录所有操作了，因此，就不会出现文件过大的情况了，也可以避免重写开销。如下图所示，T1 和 T2 时刻的修改，用 AOF 日志记录，等到第二次做全量快照时，就可以清空 AOF 日志，因为此时的修改都已经记录到快照中了，恢复时就不再用日志了。
