本文主要是介绍【退役之重学Java】Redis 持久化机制及其选择，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、RDB
RDB 持久化机制，对 Redis 中的数据执行周期性的持久化
二、AOF
AOF 机制对每条写入命令最为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 Redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令，来重新构建整个数据集
分析
- 如果我们想要 Redis 仅仅作为纯内存的缓存使用，那么可以禁止 RDB 和 AOF 所有的持久化机制
- 通过 RDB 或 AOF，都可以将 Redis 内存中的数据给持久化到磁盘上来然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说云服务
- 如果 Redis挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动 Redis，Redis就会自动根据持久化数据文件中的数据，去回复内存中的数据，继续对外提供服务
- 如果同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化机制，那么在 Redis 重启的时候，会使用 AOF 来重新构建数据，因为 AOF 中的数据更加完整
RDB 持久化机制的优点
- RDB 会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一时刻中 Redis 的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如 Amazon 的s3 云服务上去，在国内可以使阿里云的ODPS 分布式存储上，以预定号的备份策略来定期备份 Redis中的数据
- RDB 对 Redis 对外提供的读写服务，影响非常小，可以让 Redis 保持高性能，因为 Redis 主进程只需要 fork 一个子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化即可
- 相对于 AOF 持久化机制来说，直接基于RDB 数据文件来重启和恢复 Redis 进程，更加快速
RDB 持久化机制的缺点
- 如果想要在 Redis 故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有 AOF 好，一般来说， RDB数据快照文件，都是每隔 5 分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一点 Redis 进程宕机，那么会就是最近 5 分钟的数据
- RDB 每次在 fork 子进程来执行 RDB 快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，甚至数秒
AOF 持久化机制的优点
- AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次 fsync 操作，最多丢失 1s 的数据
- AOF 日志文件以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复
- AOF 日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写，因为在 rewrite log 的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要回复数据的最小日志出来。创建新日志文件的时候 ，老的日志文件还是照常写入。当新的 merge 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。
- AOF 日志文件的命令通过非常刻度的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。
AOF 持久化机制的缺点
- 对于同一根数据来说，AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件更大
- AOF 开启后，支持的写 QPS 回避 RDB 支持的写QPS 低，因为 AOF 一般会配置成每秒一次 fsync ，性能也是非常高的
- 以前 AOF 发生过 bug，就是通过 AOF记录的日子，进行数据恢复的时候，没有恢复成一模一样的数据出来，所以说，类似 AOF这类比较复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一根万传给你的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过 AOF 为了避免 rewrite 郭传给你导致的 bug， 因此每次 rewrite 并不是基于就的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。
RDB 和 AOF 到底该如何选择
- 不要仅仅使用 RDB，那样会导致你丢失很多数据
- 也不要仅仅使用 AOF， 因为那样有两个问题
- 通过 AOF 做冷备，没有 RDB 做冷备来得恢复速度更快
- RDB 每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免 AOF 这种复杂的备份和恢复机制的bug
- 综合使用 AOF 和RDB 两种持久化机制
- 用 AOF 保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择
- 用 RDB 来做不同程度的冷备，在 AOF 文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用 RDB 来进行快速的数据恢复
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