redis 存储数据结构及持久化方式--rdb 、aof

Redis最为常用的数据类型主要有以下五种：

　　●String

　　●Hash

　　●List

　　●Set

　　●Sorted set

　　在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的：

　 　首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示：type代表 一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的 是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当 然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:"123" "456"这样的字符串。

　　这里需要特殊说明一下vm字段，只有打开了 Redis的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的，该功能会在后面具体描述。通过上图我们可以发现Redis使用 redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的，当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个 统一的管理接口，实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用，我们随后会具体讨论。

　　下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式：

　　1、String

　　常用命令：

　　set,get,decr,incr,mget 等。

　　应用场景：

　　String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。

　　实现方式：

　　String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

　　2、Hash

　　常用命令：

　　hget,hset,hgetall 等。

　　应用场景：

　　我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：

　　用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：

　　

　　第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。

　　第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。

　　那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，如下图：

　　

　 　也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的 Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

　　这里同时需要注 意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于 Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。

　　实现方式：

　 　上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数 组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

　　3、List

　　常用命令：

　　lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

　　应用场景：

　　Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现，比较好理解，这里不再重复。

　　实现方式：

　　Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

　　4、Set

　　常用命令：

　　sadd,spop,smembers,sunion 等。

　　应用场景：

　 　Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set 是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

　　实现方式：

　　set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

　　5、Sorted set

　　常用命令：

　　zadd,zrange,zrem,zcard等

　　使用场景：

　 　Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么 可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

　　实现方式：

　　Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的 是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

　　常用内存优化手段与参数

　　通过我们上面的一些实现上的分析可以看出redis实际上的内存管理成本非常高，即占用了过多的内存，作者对这点也非常清楚，所以提供了一系列的参数和手段来控制和节省内存，我们分别来讨论下。

　 　首先最重要的一点是不要开启Redis的VM选项，即虚拟内存功能，这个本来是作为Redis存储超出物理内存数据的一种数据在内存与磁盘换入换出的一 个持久化策略，但是其内存管理成本也非常的高，并且我们后续会分析此种持久化策略并不成熟，所以要关闭VM功能，请检查你的redis.conf文件中 vm-enabled 为 no。

　　其次最好设置下redis.conf中的maxmemory选项，该选项是告诉Redis当使用了多少物理内存后就开始拒绝后续的写入请求，该参数能很好的保护好你的Redis不会因为使用了过多的物理内存而导致swap,最终严重影响性能甚至崩溃。

　 　另外Redis为不同数据类型分别提供了一组参数来控制内存使用，我们在前面详细分析过Redis Hash是value内部为一个HashMap，如果该Map的成员数比较少，则会采用类似一维线性的紧凑格式来存储该Map, 即省去了大量指针的内存开销，这个参数控制对应在redis.conf配置文件中下面2项：

　　hash-max-zipmap-entries 64

　　hash-max-zipmap-value 512

　　hash-max-zipmap-entries

　　含义是当value这个Map内部不超过多少个成员时会采用线性紧凑格式存储，默认是64,即value内部有64个以下的成员就是使用线性紧凑存储，超过该值自动转成真正的HashMap。

　　hash-max-zipmap-value 含义是当 value这个Map内部的每个成员值长度不超过多少字节就会采用线性紧凑存储来节省空间。

　 　以上2个条件任意一个条件超过设置值都会转换成真正的HashMap，也就不会再节省内存了，那么这个值是不是设置的越大越好呢，答案当然是否定 的，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)的，而放弃Hash采用一维存储则是O(n)的时间复杂度，如果

　　成员数量很少，则影响不大，否则会严重影响性能，所以要权衡好这个值的设置，总体上还是最根本的时间成本和空间成本上的权衡。

　　同样类似的参数还有：

　　list-max-ziplist-entries 512

　　说明：list数据类型多少节点以下会采用去指针的紧凑存储格式。

　　list-max-ziplist-value 64

　　说明：list数据类型节点值大小小于多少字节会采用紧凑存储格式。

　　set-max-intset-entries 512

　　说明：set数据类型内部数据如果全部是数值型，且包含多少节点以下会采用紧凑格式存储。

　 　最后想说的是Redis内部实现没有对内存分配方面做过多的优化，在一定程度上会存在内存碎片，不过大多数情况下这个不会成为Redis的性能瓶颈，不 过如果在Redis内部存储的大部分数据是数值型的话，Redis内部采用了一个shared integer的方式来省去分配内存的开销，即在系统启动时先分配一个从1~n 那么多个数值对象放在一个池子中，如果存储的数据恰好是这个数值范围内的数据，则直接从池子里取出该对象，并且通过引用计数的方式来共享，这样在系统存储 了大量数值下，也能一定程度上节省内存并且提高性能，这个参数值n的设置需要修改源代码中的一行宏定义REDIS_SHARED_INTEGERS，该值 默认是10000，可以根据自己的需要进行修改，修改后重新编译就可以了。

　　Redis的持久化机制

　　Redis由于支持非常丰富的内存数据结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题，所以Redis的持久化方式与传统数据库的方式有比较多的差别，Redis一共支持四种持久化方式，分别是：

　　●定时快照方式(snapshot)

　　●基于语句追加文件的方式(aof)

　　●虚拟内存(vm)

　　●Diskstore方式

　 　在设计思路上，前两种是基于全部数据都在内存中，即小数据量下提供磁盘落地功能，而后两种方式则是作者在尝试存储数据超过物理内存时，即大数据量的数据 存储，截止到本文，后两种持久化方式仍然是在实验阶段，并且vm方式基本已经被作者放弃，所以实际能在生产环境用的只有前两种，换句话说Redis目前还 只能作为小数据量存储(全部数据能够加载在内存中)，海量数据存储方面并不是Redis所擅长的领域。下面分别介绍下这几种持久化方式：

　　定时快照方式(snapshot)：

　 　该持久化方式实际是在Redis内部一个定时器事件，每隔固定时间去检查当前数据发生的改变次数与时间是否满足配置的持久化触发的条件，如果满足则通过 操作系统fork调用来创建出一个子进程，这个子进程默认会与父进程共享相同的地址空间，这时就可以通过子进程来遍历整个内存来进行存储操作，而主进程则 仍然可以提供服务，当有写入时由操作系统按照内存页(page)为单位来进行copy-on-write保证父子进程之间不会互相影响。

　　该持久化的主要缺点是定时快照只是代表一段时间内的内存映像，所以系统重启会丢失上次快照与重启之间所有的数据。

　　基于语句追加方式(aof)：

　　aof方式实际类似mysql的基于语句的binlog方式，即每条会使Redis内存数据发生改变的命令都会追加到一个log文件中，也就是说这个log文件就是Redis的持久化数据。

　 　aof的方式的主要缺点是追加log文件可能导致体积过大，当系统重启恢复数据时如果是aof的方式则加载数据会非常慢，几十G的数据可能需要几小时才 能加载完，当然这个耗时并不是因为磁盘文件读取速度慢，而是由于读取的所有命令都要在内存中执行一遍。另外由于每条命令都要写log,所以使用aof的方 式，Redis的读写性能也会有所下降。

　　虚拟内存方式：

　　虚拟内存方式是Redis来进行用户空间的数据换入换出的一个策略，此种方式在实现的效果上比较差，主要问题是代码复杂，重启慢，复制慢等等，目前已经被作者放弃。

　　diskstore方式：

　　diskstore方式是作者放弃了虚拟内存方式后选择的一种新的实现方式，也就是传统的B-tree的方式，目前仍在实验阶段，后续是否可用我们可以拭目以待。

　　Redis持久化磁盘IO方式及其带来的问题

　 　有Redis线上运维经验的人会发现Redis在物理内存使用比较多，但还没有超过实际物理内存总容量时就会发生不稳定甚至崩溃的问题，有人认为是基于 快照方式持久化的fork系统调用造成内存占用加倍而导致的，这种观点是不准确的，因为fork 调用的copy-on-write机制是基于操作系统页这个单位的，也就是只有有写入的脏页会被复制，但是一般你的系统不会在短时间内所有的页都发生了写 入而导致复制，那么是什么原因导致Redis崩溃的呢?

　　答案是Redis的持久化使用了Buffer IO造成的，所谓Buffer IO是指Redis对持久化文件的写入和读取操作都会使用物理内存的Page Cache,而大多数数据库系统会使用Direct IO来绕过这层Page Cache并自行维护一个数据的Cache，而当Redis的持久化文件过大(尤其是快照文件)，并对其进行读写时，磁盘文件中的数据都会被加载到物理内 存中作为操作系统对该文件的一层Cache,而这层Cache的数据与Redis内存中管理的数据实际是重复存储的，虽然内核在物理内存紧张时会做 Page Cache的剔除工作，但内核很可能认为某块Page Cache更重要，而让你的进程开始Swap ,这时你的系统就会开始出现不稳定或者崩溃了。我们的经验是当你的Redis物理内存使用超过内存总容量的3/5时就会开始比较危险了。

　　下图是Redis在读取或者写入快照文件dump.rdb后的内存数据图：

　　总结：

　　1.根据业务需要选择合适的数据类型，并为不同的应用场景设置相应的紧凑存储参数。

　　2.当业务场景不需要数据持久化时，关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大的内存使用量。

　　3.如果需要使用持久化，根据是否可以容忍重启丢失部分数据在快照方式与语句追加方式之间选择其一，不要使用虚拟内存以及diskstore方式。

　　4.不要让你的Redis所在机器物理内存使用超过实际内存总量的3/5。

持久化（persistence）

本文是 Redis 持久化文档 的中文翻译。

这篇文章提供了 Redis 持久化的技术性描述，推荐所有 Redis 用户阅读。

要更广泛地了解 Redis 持久化，以及这种持久化所保证的耐久性（durability），请参考文章 Redis persistence demystified （中文）。

Redis 持久化

Redis 提供了多种不同级别的持久化方式：

• RDB 持久化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。
• Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。在这种情况下，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。
• 你甚至可以关闭持久化功能，让数据只在服务器运行时存在。

了解 RDB 持久化和 AOF 持久化之间的异同是非常重要的，以下几个小节将详细地介绍这这两种持久化功能，并对它们的相同和不同之处进行说明。

RDB 的优点

• 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。

RDB 的缺点

• 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。虽然 AOF 重写也需要进行fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

AOF 的优点

• 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。
• 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 的缺点

• 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。

RDB 和 AOF ，我应该用哪一个？

一般来说，如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性，你应该同时使用两种持久化功能。

如果你非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用 RDB 持久化。

有很多用户都只使用 AOF 持久化，但我们并不推荐这种方式：因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份，并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快，除此之外，使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug 。

因为以上提到的种种原因，未来我们可能会将 AOF 和 RDB 整合成单个持久化模型。（这是一个长期计划。）

接下来的几个小节将介绍 RDB 和 AOF 的更多细节。

RDB 快照

在默认情况下，Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。

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。

比如说，以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时，自动保存一次数据集：

save 60 1000

这种持久化方式被称为快照（snapshot）。

快照的运作方式

当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时，服务器执行以下操作：

1. Redis 调用 fork() ，同时拥有父进程和子进程。
2. 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
3. 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。

只进行追加操作的文件（append-only file，AOF）

快照功能并不是非常耐久（durable）：如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机，那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。

尽管对于某些程序来说，数据的耐久性并不是最重要的考虑因素，但是对于那些追求完全耐久能力（full durability）的程序来说，快照功能就不太适用了。

从 1.1 版本开始，Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式：AOF 持久化。

你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能：

appendonly yes

从现在开始，每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET），这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。

这样的话，当 Redis 重新启时，程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

AOF 重写

因为 AOF 的运作方式是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。

举个例子，如果你对一个计数器调用了 100 次 INCR ，那么仅仅是为了保存这个计数器的当前值，AOF 文件就需要使用 100 条记录（entry）。

然而在实际上，只使用一条 SET 命令已经足以保存计数器的当前值了，其余 99 条记录实际上都是多余的。

为了处理这种情况，Redis 支持一种有趣的特性：可以在不打断服务客户端的情况下，对 AOF 文件进行重建（rebuild）。

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。

Redis 2.2 需要自己手动执行 BGREWRITEAOF 命令；Redis 2.4 则可以自动触发 AOF 重写，具体信息请查看 2.4 的示例配置文件。

AOF 有多耐久？

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

有三个选项：

• 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。
• 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。
• 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。

总是 fsync 的策略在实际使用中非常慢，即使在 Redis 2.0 对相关的程序进行了改进之后仍是如此 ——频繁调用fsync 注定了这种策略不可能快得起来。

如果 AOF 文件出错了，怎么办？

服务器可能在程序正在对 AOF 文件进行写入时停机，如果停机造成了 AOF 文件出错（corrupt），那么 Redis 在重启时会拒绝载入这个 AOF 文件，从而确保数据的一致性不会被破坏。

当发生这种情况时，可以用以下方法来修复出错的 AOF 文件：

1. 为现有的 AOF 文件创建一个备份。
2. 使用 Redis 附带的 redis-check-aof 程序，对原来的 AOF 文件进行修复。

$ redis-check-aof --fix

3. （可选）使用 diff -u 对比修复后的 AOF 文件和原始 AOF 文件的备份，查看两个文件之间的不同之处。
4. 重启 Redis 服务器，等待服务器载入修复后的 AOF 文件，并进行数据恢复。

AOF 的运作方式

AOF 重写和 RDB 创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制。

以下是 AOF 重写的执行步骤：

1. Redis 执行 fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
2. 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
3. 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：这样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
4. 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。
5. 搞定！现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。

怎么从 RDB 持久化切换到 AOF 持久化

在 Redis 2.2 或以上版本，可以在不重启的情况下，从 RDB 切换到 AOF ：

1. 为最新的 dump.rdb 文件创建一个备份。
2. 将备份放到一个安全的地方。
3. 执行以下两条命令：

redis-cli> CONFIG SET appendonly yesredis-cli> CONFIG SET save ""

4. 确保命令执行之后，数据库的键的数量没有改变。
5. 确保写命令会被正确地追加到 AOF 文件的末尾。

步骤 3 执行的第一条命令开启了 AOF 功能：Redis 会阻塞直到初始 AOF 文件创建完成为止，之后 Redis 会继续处理命令请求，并开始将写入命令追加到 AOF 文件末尾。

步骤 3 执行的第二条命令用于关闭 RDB 功能。这一步是可选的，如果你愿意的话，也可以同时使用 RDB 和 AOF 这两种持久化功能。

别忘了在 redis.conf 中打开 AOF 功能！否则的话，服务器重启之后，之前通过 CONFIG SET 设置的配置就会被遗忘，程序会按原来的配置来启动服务器。

译注：原文这里还有介绍 2.0 版本的切换方式，考虑到 2.0 已经很老旧了，这里省略了对那部分文档的翻译，有需要的请参考原文。

RDB 和 AOF 之间的相互作用

在版本号大于等于 2.4 的 Redis 中，BGSAVE 执行的过程中，不可以执行 BGREWRITEAOF 。反过来说，在BGREWRITEAOF 执行的过程中，也不可以执行 BGSAVE 。

这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。

如果 BGSAVE 正在执行，并且用户显示地调用 BGREWRITEAOF 命令，那么服务器将向用户回复一个 OK 状态，并告知用户，BGREWRITEAOF 已经被预定执行：一旦 BGSAVE 执行完毕，BGREWRITEAOF 就会正式开始。

当 Redis 启动时，如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了，那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集，因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。

备份 Redis 数据

在阅读这个小节前，先将下面这句话铭记于心：一定要备份你的数据库！

磁盘故障，节点失效，诸如此类的问题都可能让你的数据消失不见，不进行备份是非常危险的。

Redis 对于数据备份是非常友好的，因为你可以在服务器运行的时候对 RDB 文件进行复制：RDB 文件一旦被创建，就不会进行任何修改。当服务器要创建一个新的 RDB 文件时，它先将文件的内容保存在一个临时文件里面，当临时文件写入完毕时，程序才使用 rename(2) 原子地用临时文件替换原来的 RDB 文件。

这也就是说，无论何时，复制 RDB 文件都是绝对安全的。

以下是我们的建议：

• 创建一个定期任务（cron job），每小时将一个 RDB 文件备份到一个文件夹，并且每天将一个 RDB 文件备份到另一个文件夹。
• 确保快照的备份都带有相应的日期和时间信息，每次执行定期任务脚本时，使用 find 命令来删除过期的快照：比如说，你可以保留最近 48 小时内的每小时快照，还可以保留最近一两个月的每日快照。
• 至少每天一次，将 RDB 备份到你的数据中心之外，或者至少是备份到你运行 Redis 服务器的物理机器之外。

容灾备份

Redis 的容灾备份基本上就是对数据进行备份，并将这些备份传送到多个不同的外部数据中心。

容灾备份可以在 Redis 运行并产生快照的主数据中心发生严重的问题时，仍然让数据处于安全状态。

因为很多 Redis 用户都是创业者，他们没有大把大把的钱可以浪费，所以下面介绍的都是一些实用又便宜的容债备份方法：

• Amazon S3 ，以及其他类似 S3 的服务，是一个构建灾难备份系统的好地方。最简单的方法就是将你的每小时或者每日 RDB 备份加密并传送到 S3 。对数据的加密可以通过 gpg -c 命令来完成（对称加密模式）。记得把你的密码放到几个不同的、安全的地方去（比如你可以把密码复制给你组织里最重要的人物）。同时使用多个储存服务来保存数据文件，可以提升数据的安全性。
• 传送快照可以使用 SCP 来完成（SSH 的组件）。以下是简单并且安全的传送方法：买一个离你的数据中心非常远的 VPS ，装上 SSH ，创建一个无口令的 SSH 客户端 key ，并将这个 key 添加到 VPS 的 authorized_keys 文件中，这样就可以向这个 VPS 传送快照备份文件了。为了达到最好的数据安全性，至少要从两个不同的提供商那里各购买一个 VPS 来进行数据容灾备份。

需要注意的是，这类容灾系统如果没有小心地进行处理的话，是很容易失效的。

最低限度下，你应该在文件传送完毕之后，检查所传送备份文件的体积和原始快照文件的体积是否相同。如果你使用的是 VPS ，那么还可以通过比对文件的 SHA1 校验和来确认文件是否传送完整。

另外，你还需要一个独立的警报系统，让它在负责传送备份文件的传送器（transfer）失灵时通知你。