| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。
在做业务的时候用到了一些redis的特性，发现它的持久化特性特别好用，这个特性也是Redis高可用的重要原因，因此在用过之后，笔者对一些原理进行了简单的梳理。
总的来说，Redis为持久化提供了两种方式：
1. RDB：在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。
2. AOF：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。
接下来我们对RDB和AOF的原理和内容进行解读
一、RDB的原理
在Redis中RDB持久化的触发分为两种：自己手动触发与Redis定时触发。
1. 针对RDB方式的持久化，手动触发可以使用：
save：会阻塞当前Redis服务器，直到持久化完成，线上应该禁止使用。
bgsave：该触发方式会fork一个子进程，由子进程负责持久化过程，因此阻塞只会发生在fork子进程的时候。
2. 而自动触发的场景主要是有以下几点：
根据我们的 save m n 配置规则自动触发；
从节点全量复制时，主节点发送rdb文件给从节点完成复制操作，主节点会触发 bgsave；
执行 debug reload 时；
执行 shutdown时，如果没有开启aof，也会触发。
由于 save 基本不会被使用到，我们重点看看 bgsave 这个命令是如何完成RDB的持久化的。
这里注意的是 fork 操作会阻塞，导致Redis读写性能下降。我们可以控制单个Redis实例的最大内存，来尽可能降低Redis在fork时的事件消耗。以及上面提到的自动触发的频率减少fork次数，或者使用手动触发，根据自己的机制来完成持久化。
二、AOF的原理
AOF的整个流程大体来看可以分为两步，一步是命令的实时写入（如果是 appendfsync everysec 配置，会有1s损耗），第二步是对aof文件的重写。
对于增量追加到文件这一步主要的流程是：命令写入=》追加到aof_buf =》同步到aof磁盘。那么这里为什么要先写入buf在同步到磁盘呢？如果实时写入磁盘会带来非常高的磁盘IO，影响整体性能。
aof重写是为了减少aof文件的大小，可以手动或者自动触发，关于自动触发的规则请看上面配置部分。fork的操作也是发生在重写这一步，也是这里会对主进程产生阻塞。
手动触发： bgrewriteaof，自动触发 就是根据配置规则来触发，当然自动触发的整体时间还跟Redis的定时任务频率有关系。
下面来看看重写的一个流程图：
对于上图有四个关键点补充一下：
1).在重写期间，由于主进程依然在响应命令，为了保证最终备份的完整性；因此它依然会写入旧的AOF file中，如果重写失败，能够保证数据不丢失。
2).为了把重写期间响应的写入信息也写入到新的文件中，因此也会为子进程保留一个buf，防止新写的file丢失数据。
3).重写是直接把当前内存的数据生成对应命令，并不需要读取老的AOF文件进行分析、命令合并。
4).AOF文件直接采用的文本协议，主要是兼容性好、追加方便、可读性高可认为修改修复。
不能是RDB还是AOF都是先写入一个临时文件，然后通过 rename 完成文件的替换工作。
三、从持久化中恢复数据
数据的备份、持久化做完了，我们如何从这些持久化文件中恢复数据呢？如果一台服务器上有既有RDB文件，又有AOF文件，该加载谁呢？
其实想要从这些文件中恢复数据，只需要重新启动Redis即可。我们还是通过图来了解这个流程：
启动时会先检查AOF文件是否存在，如果不存在就尝试加载RDB。那么为什么会优先加载AOF呢？因为AOF保存的数据更完整，通过上面的分析我们知道AOF基本上最多损失1s的数据。
1. RDB存在哪些优势呢？
1). 一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这对于文件备份而言是非常完美的。比如，你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据，同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。
2). 对于灾难恢复而言，RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。
3). 性能最大化。对于Redis的服务进程而言，在开始持久化时，它唯一需要做的只是fork出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。
4). 相比于AOF机制，如果数据集很大，RDB的启动效率会更高。
2. RDB又存在哪些劣势呢？
1). 如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。
2). 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟。
3. AOF的优势有哪些呢？
1). 该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis中提供了3种同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。
2). 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。
3). 如果日志过大，Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中，同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。
4). AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。
4. AOF的劣势有哪些呢？
1). 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
2). 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效。
二者选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（aof），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能，待手动运行save的时候，再做备份（rdb）。rdb这个就更有些 eventually consistent的意思了。不过生产环境其实更多都是二者结合使用的。
5. Redis pipeline的原理分析：
Redis本身是基于Request/Response协议的，正常情况下，客户端发送一个命令，等待Redis应答，Redis在接收到命令，处理后应答。在这种情况下，如果同时需要执行大量的命令，那就是等待上一条命令应答后再执行，这中间不仅仅多了RTT（Round Time Trip），而且还频繁的调用系统IO，发送网络请求。如下图。
为了提升效率，这时候Pipeline出现了，它允许客户端可以一次发送多条命令，而不等待上一条命令执行的结果，这和网络的Nagel算法有点像（TCP_NODELAY选项）。不仅减少了RTT，同时也减少了IO调用次数（IO调用涉及到用户态到内核态之间的切换）。如下图：
要支持Pipeline，其实既要服务端的支持，也要客户端支持。对于服务端来说，所需要的是能够处理一个客户端通过同一个TCP连接发来的多个命令，可以理解为，这里将多个命令切分，和处理单个命令一样（之前老生常谈的黏包现象），Redis就是这样处理的。而客户端，则是要将多个命令缓存起来，缓冲区满了就发送，然后再写缓冲，最后才处理Redis的应答
Codis Pipeline
在一般情况下，都会在Redis前面使用一个代理，来做负载以及高可用。这里在公司里面使用的是Codis，以Codis 3.2版本为例（3.2版本是支持Pipeline的）。
Codis在接收到客户端请求后，首先根据Key来计算出一个hash，映射到对应slots，然后转发请求到slots对应的Redis。在这过程中，一个客户端的多个请求，有可能会对应多个Redis，这个时候就需要保证请求的有序性（不能乱序），Codis采用了一个Tasks队列，将请求依次放入队列，然后loopWriter从里面取，如果Task请求没有应答，则等待（这里和Java的Future是类似的）。内部BackenRedis是通过channel来进行通信的，dispatcher将Request通过channel发送到BackenRedis，然后BackenRedis处理完该请求，则将值填充到该Request里面。最后loopWriter等待到了值，则返回给客户端。如下图所示：
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