Redis 提供了多种不一样级别的持久化方式: html
RDB 持久化能够在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot)。 redis
AOF 持久化记录服务器执行的全部写操做命令,并在服务器启动时,经过从新执行这些命令来还原数据集。 AOF 文件中的命令所有以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾。 Redis 还能够在后台对 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。 数据库
Redis 还能够同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种状况下, 当 Redis 重启时, 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集, 由于 AOF 文件保存的数据集一般比 RDB 文件所保存的数据集更完整。 安全
你甚至能够关闭持久化功能,让数据只在服务器运行时存在。 服务器
了解 RDB 持久化和 AOF 持久化之间的异同是很是重要的, 如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一样之处进行说明。 app
RDB 是一个很是紧凑(compact)的文件,它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件很是适合用于进行备份: 好比说,你能够在最近的 24 小时内,每小时备份一次 RDB 文件,而且在每月的每一天,也备份一个 RDB 文件。 这样的话,即便赶上问题,也能够随时将数据集还原到不一样的版本。 工具
RDB 很是适用于灾难恢复(disaster recovery):它只有一个文件,而且内容都很是紧凑,能够(在加密后)将它传送到别的数据中心,或者亚马逊 S3 中。 性能
RDB 能够最大化 Redis 的性能:父进程在保存 RDB 文件时惟一要作的就是 fork 出一个子进程,而后这个子进程就会处理接下来的全部保存工做,父进程无须执行任何磁盘 I/O 操做。 测试
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 大数据
若是你须要尽可能避免在服务器故障时丢失数据,那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 容许你设置不一样的保存点(save point)来控制保存 RDB 文件的频率, 可是, 由于RDB 文件须要保存整个数据集的状态, 因此它并非一个轻松的操做。 所以你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种状况下, 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做。 在数据集比较庞大时, fork()可能会很是耗时,形成服务器在某某毫秒内中止处理客户端; 若是数据集很是巨大,而且 CPU 时间很是紧张的话,那么这种中止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也须要进行 fork() ,但不管 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。
使用 AOF 持久化会让 Redis 变得很是耐久(much more durable):你能够设置不一样的 fsync 策略,好比无 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 仍然能够保持良好的性能,而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,因此主线程能够继续努力地处理命令请求)。
AOF 文件是一个只进行追加操做的日志文件(append only log), 所以对 AOF 文件的写入不须要进行 seek , 即便日志由于某些缘由而包含了未写入完整的命令(好比写入时磁盘已满,写入中途停机,等等), redis-check-aof 工具也能够轻易地修复这种问题。
Redis 能够在 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。 整个重写操做是绝对安全的,由于 Redis 在建立新 AOF 文件的过程当中,会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面,即便重写过程当中发生停机,现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件建立完毕,Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件,并开始对新 AOF 文件进行追加操做。
AOF 文件有序地保存了对数据库执行的全部写入操做, 这些写入操做以 Redis 协议的格式保存, 所以 AOF 文件的内容很是容易被人读懂, 对文件进行分析(parse)也很轻松。 导出(export) AOF 文件也很是简单: 举个例子, 若是你不当心执行了FLUSHALL 命令, 但只要 AOF 文件未被重写, 那么只要中止服务器, 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令, 并重启 Redis , 就能够将数据集恢复到 FLUSHALL 执行以前的状态。
对于相同的数据集来讲,AOF 文件的体积一般要大于 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 。 在通常状况下, 每秒 fsync 的性能依然很是高, 而关闭 fsync 可让 AOF 的速度和 RDB 同样快, 即便在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时,RDB 能够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 : 由于个别命令的缘由,致使 AOF 文件在从新载入时,没法将数据集恢复成保存时的原样。 (举个例子,阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引发过这样的 bug 。) 测试套件里为这种状况添加了测试: 它们会自动生成随机的、复杂的数据集, 并经过从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, 可是对比来讲, RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。
通常来讲, 若是想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性, 你应该同时使用两种持久化功能。
若是你很是关心你的数据, 但仍然能够承受数分钟之内的数据丢失, 那么你能够只使用 RDB 持久化。
有不少用户都只使用 AOF 持久化, 但咱们并不推荐这种方式: 由于定时生成 RDB 快照(snapshot)很是便于进行数据库备份, 而且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快, 除此以外, 使用 RDB 还能够避免以前提到的 AOF 程序的 bug