在于故障恢复.. 
RDB每隔一段时间会生成redis内存中数据的一份完整的快照
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（只会写一个AOF文件）-缓存数据到一段程度以后,使用缓存淘汰算法(LRU)自动将一部分数据存缓存中清除,
AOF是存放每条写命令的,所有会不断增大,到一段程度后,AOF会做rewrite操作.
AOF rewrite操作,就会基于当时redis缓存的数据,来重新构造一个更小的AOF文件,然后将旧的很大的文件删除掉。
AOF rewrite操作原理解析:
如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用，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面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说阿里云，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，去恢复内存中的数据，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
（1）RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中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，
比如说Amazon的S3云服务上去，在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据
RDB也可以做冷备，生成多个文件，每个文件都代表了某一个时刻的完整的数据快照
AOF也可以做冷备，只有一个文件，但是你可以，每隔一定时间，去copy一份这个文件出来,
RDB做冷备，优势在哪儿呢？由redis去控制固定时长生成快照文件的事情，比较方便; AOF， 还需要自己写一些脚本去做这个事情，各种定时
RDB数据做冷备，在最坏的情况下，提供数据恢复的时候，速度比AOF快
（2）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
RDB，每次写，都是直接写redis内存，只是在一定的时候，才会将数据写入磁盘中
AOF，每次都是要写文件的，虽然可以快速写入os cache中，但是还是有一定的时间开销的,速度肯定比RDB略慢一些
（3）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
AOF，存放的指令日志，做数据恢复的时候，其实是要回放和执行所有的指令日志，来恢复出来内存中的所有数据的
RDB，就是一份数据文件，恢复的时候，直接加载到内存中即可
（1）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旦redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据
（2）RDB每次在fork（分叉）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，或者甚至数秒一般不要让RDB的间隔太长，否则每次生成的RDB文件太大了，对redis本身的性能可能会有影响的
最大的缺点:不适合做第一优先恢复数据(也就是会丢失较多的数据)
（1）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1秒钟的数据每隔1秒，就执行一次fsync操作，保证os cache中的数据写入磁盘中
（2）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
（3）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(另外的线程执行rewirte)的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再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
（4）AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据
（1）对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
（2）AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的如果你要保证一条数据都不丢，也是可以的，AOF的fsync设置成没写入一条数据，fsync（同步）一次，那就完蛋了，redis的QPS大降
3）唯一的比较大的缺点，其实就是做数据恢复的时候，会比较慢，还有做冷备，定期的备份，不太方便，可能要自己手写复杂的脚本去做，做冷备不太合适
（1）不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据
（2）也不要仅仅使用AOF，因为那样有两个问题，第一，你通过AOF做冷备，没有RDB做冷备，来的恢复速度更快; 第二，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
（3）综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，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
redis.conf文件，也就是/etc/redis/6379.conf，去配置持久化
save 60 1000
每隔60s，如果有超过1000个key发生了变更，那么就生成一个新的dump.rdb文件，就是当前redis内存中完整的数据快照，这个操作也被称之为snapshotting，快照
也可以手动调用save或者bgsave命令，同步或异步执行rdb快照生成
save可以设置多个，就是多个snapshotting检查点，每到一个检查点，就会去check一下，是否有指定的key数量发生了变更，如果有，就生成一个新的dump.rdb文件
（1）redis根据配置自己尝试去生成rdb快照文件
（2）fork一个子进程出来
（3）子进程尝试将数据dump到临时的rdb快照文件中
（4）完成rdb快照文件的生成之后，就替换之前的旧的快照文件
dump.rdb，每次生成一个新的快照，都会覆盖之前的老快照
RDB默认是打开的：(默认如下配置)
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
（1）在redis中保存几条数据，立即停掉redis进程，然后重启redis，看看刚才插入的数据还在不在
数据还在，为什么？
带出来一个知识点，通过redis-cli SHUTDOWN这种方式去停掉redis，其实是一种安全退出的模式，redis在退出的时候会将内存中的数据立即生成一份完整的rdb快照
/var/redis/6379/dump.rdb
（2）在redis中再保存几条新的数据，用kill -9粗暴杀死redis进程，模拟redis故障异常退出，导致内存数据丢失的场景
这次就发现，redis进程异常被杀掉，数据没有进dump文件，几条最新的数据就丢失了
（2）手动设置一个save检查点，save 5 1
（3）写入几条数据，等待5秒钟，会发现自动进行了一次dump rdb快照，在dump.rdb中发现了数据
（4）异常停掉redis进程，再重新启动redis，看刚才插入的数据还在
1.AOF持久化，默认是关闭的,默认打开的RDB持久化.
appendonly yes ： 可以打开AOF持久化机制.
AOF持久化机制打开后,redis每次接收到一条写命令，就会写入日志文件中,
首先写入os cache中,每隔一段时间再去 fsync(同步一下)
而且即使AOF和RDB都开启,redis重启后，默认优先通过AOF进行数据恢复
配置AOF会生成appendonly.aof文件
配置AOF的fsync策略:
一种是每次写入一条数据就执行一次fsync（性能非常差）
appendfsync always
一种是每隔一秒执行一次fsync(默认策略,常用,性能高)
appendfsync everysec
一种是不主动执行fsync(仅仅将数据写入os cache)
appendfsync no
执行rewrite操作的背景:
redis中的数据其实有限的，很多数据可能会自动过期，可能会被用户删除，可能会被redis用缓存清除的算法清理掉。
redis中的数据会不断淘汰掉旧的，就一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中
所以可能很多之前的已经被清理掉的数据，对应的写日志还停留在AOF中，AOF日志文件就一个，会不断的膨胀，到很大很大
所以AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作，比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了; redis内存只剩下10万; 基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志，到AOF中; 覆盖之前的老日志; 确保AOF日志文件不会过大，保持跟redis内存数据量一致
3.配置rewrite策略
在redis.conf中,（默认）
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
rewirte执行过程:
（1）redis fork一个子进程
（2）子进程基于当前内存中的数据，构建日志，开始往一个新的临时的AOF文件中写入日志
（3）redis主进程，接收到client新的写操作之后，在内存中写入日志，同时新的日志也继续写入旧的AOF文件
（4）子进程写完新的日志文件之后，redis主进程将内存中的新日志再次追加到新的AOF文件中
（5）用新的日志文件替换掉旧的日志文件
如果redis在append数据到AOF文件时，机器宕机了，可能会导致AOF文件破损
用redis-check-aof --fix命令来修复破损的AOF文件
（1）如果RDB在执行snapshotting操作，那么redis不会执行AOF rewrite; 如果redis再执行AOF rewrite，那么就不会执行RDB snapshotting
（2）如果RDB在执行snapshotting，此时用户执行BGREWRITEAOF命令，那么等RDB快照生成之后，才会去执行AOF rewrite
（3）同时有RDB snapshot文件和AOF日志文件，那么redis重启的时候，会优先使用AOF进行数据恢复，因为其中的日志更完整
save 60 10000：如果你希望尽可能确保说，RDB最多丢1分钟的数据，那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照，低峰期，数据量很少，也没必要
AOF一定要打开，fsync，everysec
rewrite策略配置
auto-aof-rewrite-percentage 100: 就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%，上次的两倍
auto-aof-rewrite-min-size 64mb: 根据你的数据量来定，16mb，32mb
1.数据备份方案--RDB非常适合做冷备份
（1）写crontab(定时任务)定时调度脚本去做数据备份
（2）每小时都copy一份rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近48小时的备份
（3）每天都保留一份当日的rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近1个月的备份
（4）每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
（5）每天晚上将当前服务器上所有的数据备份，发送一份到远程的云服务上去
1.每小时copy一次备份，删除48小时前的数据
#!/bin/sh
cur_date=`date +%Y%m%d%k` //定义一个变量(以小时级做目录)
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
del_date=`date -d -48hour +%Y%m%d%k` //获取48小时前的目录名称
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date //删除
chmod 777 设置权限。
执行
crontab -e
加一个定时器
0 * * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_daily.sh
2.每天copy一次备份
#!/bin/sh
cur_date=`date +%Y%m%d`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
del_date=`date -d -1month +%Y%m%d`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date执行
crontab -e
加定时
0 0 * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_daily.sh
3.每天一次将所有数据上传一次到远程的云服务器上去 (如阿里云ODPS)
（1）如果是redis进程挂掉，那么重启redis进程即可，直接基于AOF日志文件恢复数据.
（2）如果是redis进程所在机器挂掉，那么重启机器后，尝试重启redis进程，尝试直接基于AOF日志文件进行数据恢复
（3）如果redis当前最新的AOF和RDB文件出现了丢失/损坏，那么可以尝试基于该机器上当前的某个最新的RDB数据副本进行数据恢复
（4）如果当前机器上的所有RDB文件全部损坏，那么从远程的云服务上拉取最新的RDB快照回来恢复数据
（5）如果是发现有重大的数据错误，比如某个小时上线的程序一下子将数据全部污染了，数据全错了，那么可以选择某个更早的时间点，对数据进行恢复