什么是redis的持久化?

RDB 持久化:该机制可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot)。
AOF 持久化: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
无持久化:让数据只在服务器运行时存在。
同时应用 AOF 和 RDB:当 Redis 重启时, 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集, 因为 AOF 文件保存的
数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。
RDB 的优缺点
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 RDB 文件,并且在每个月的每一
天,也备份一个 RDB 文件。 这样的话,即使遇上问题,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,或者亚马逊 S3 中。RDB 可以最大化 Redis 的性能:父进程在保存 RDB 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。 虽然 Redis 允许你设置不同
的保存点(save point)来控制保存 RDB 文件的频率, 但是, 因为 RDB 文件需要保存整个数据集的状态, 所
以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下, 一旦发生故
障停机, 你就可能会丢失好几分钟的数据。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。
AOF 的优缺点
优点:
1、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。
2、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。
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

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