Redis的第一大特性？

快！
在解决redis的一系列问题的时候，不能舍弃这个特性

Redis用来做缓存和数据库有什么区别？

• 缓存
  缓存的数据想多来说不是那么的重要，允许一点点的数据丢失，可接受
  缓存的瓶颈：数据量过大的问题。需要一个淘汰策略，只保留热数据

key的有效期
淘汰机制：LRU和LFU
LFU：碰了多少次
LRU：多久没碰他

• 数据库
  作为数据库必须保证数据的持久化，Redis作为内存数据库，数据掉电易失，就必须解决数据的持久化问题

任何存储层解决数据可靠的两大方式：

• 快照/副本
• 日志

Redis 提供了不同级别的持久化方式:

• RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储.
• AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大.
• 如果只希望数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式.
• 可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.

RDB快照存储（snapshot）

快照一定是基于某时间点备份那个时刻的所有数据。Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb的二进制文件中（文件路径dir /var/lib/redis/6379 ）。你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。你也可以通过调用 SAVE或者 BGSAVE ， 手动让 Redis 进行数据集保存操作。

1.save 阻塞

会阻塞所有的客户端的请求，不建议在生产环境使用。
使用场景：停机维护时对数据进行备份。

2.bgsave非阻塞

工作方式

当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时， 服务器执行以下操作:

• Redis 调用forks. 同时拥有父进程和子进程。
• 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
• 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。
  这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益。

问题：在占用少量内存的前提下，快速完成复制备份

1.子线程用fork实现，快且占用内存少
fork（）函数通过系统调用创建一个与原来进程几乎完全相同的进程，也就是两个进程可以做完全相同的事，但如果初始参数或者传入的变量不同，两个进程也可以做不同的事。一个进程调用fork（）函数后，系统先给新的进程分配资源，例如存储数据和代码的空间。然后把原来的进程的所有值都复制到新的新进程中，只有少数值与原来的进程的值不同。相当于克隆了一个自己。

2.copy on write：内核机制，写时复制
fork（）会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，linux中引入了“写时复制“技术，也就是只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。
在fork之后exec之前两个进程用的是相同的物理空间（内存区），子进程的代码段、数据段、堆栈都是指向父进程的物理空间，也就是说，两者的虚拟空间不同，但其对应的物理空间是同一个。当父子进程中有更改相应段的行为发生时，再为子进程相应的段分配物理空间，如果不是因为exec，内核会给子进程的数据段、堆栈段分配相应的物理空间（至此两者有各自的进程空间，互不影响），而代码段继续共享父进程的物理空间（两者的代码完全相同）。而如果是因为exec，由于两者执行的代码不同，子进程的代码段也会分配单独的物理空间。
参考:https://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/20/2601655.html

RDB的优点

• RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题你也可以根据需求恢复到不同版本的数据集.
• RDB是一个紧凑的单一文件,很方便传送到另一个远端数据中心，非常适用于灾难恢复.
• RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.
• 与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些.

RDB的缺点

• 意外停止工作的情况下多少也会丢失数据.
• RDB 需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求.如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒,AOF也需要fork,但是你可以调节重写日志文件的频率来提高数据集的耐久度.

AOF 只追加操作的文件（Append-only file）

快照功能并不是非常耐久（dura ble）

三种方式配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次：

appendfsync always  #每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全
appendfsync everysec   #每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
appendfsync no  #从不 fsync ：将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。

日志重写

AOF不断地将命令追加到文件的末尾， 所以随着写入命令的不断增加， AOF 文件的体积也会变得越来越大。并且可能有很多的重复数据，不利于快速恢复数据。
可以执行 BGREWRITEAOF 命令， Redis 将生成一个新的 AOF 文件， 这个文件包含重建当前数据集所需的最少命令。
4.0版本以前的实现是删除抵消的命令，合并重复的命令；4.0以后的版本是将老的数据RDB到aof文件中，将增量的以指令的方式Append到AOF。

工作原理

AOF 重写和 RDB 创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制:

• Redis 执行 fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
• 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
• 对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾,这样样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
• 当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。

AOF 优点

• 耐久: 你可以使用不同的fsync策略：无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync.使用默认的每秒fsync策略,Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障，你最多丢失1秒的数据.
• AOF文件是一个只进行追加的日志文件,所以不需要写入seek,即使由于某些原因(磁盘空间已满，写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令,你也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题.
• 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。
• AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

AOF 缺点

• 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）。

Redis持久化(RDB和AOF)