当前，我们已经深入了解了Redis中的AOF（Append-Only File）持久化方法，它的优势在于记录操作命令，不会显著增加持久化数据量。通常情况下，只要你没有选择always的持久化策略，AOF方法对性能的影响是相对较小的。
然而，由于AOF方法记录的是操作命令而不是实际的数据，所以在使用AOF进行故障恢复时，需要逐一执行所有的操作日志。当操作日志非常庞大时，这个恢复过程会变得非常缓慢，从而影响了正常的使用体验。显然，这并不是我们理想的情况。那么，是否有其他方法既可以保障数据可靠性，又能在宕机后实现快速恢复呢？
当然有，这就是我们今天要一同探讨的另一种持久化方法：内存快照。内存快照的概念很像拍照，它记录了某一时刻的内存中数据状态，就像照片一样。当你给朋友拍照时，一张照片能完美地捕捉朋友的瞬间。对于Redis，它通过将某一时刻的数据状态以文件形式写入磁盘来实现这种效果，这个文件就是快照，通常称为RDB文件，其中RDB代表Redis数据库。
RDB文件的优势在于，即使发生宕机，快照文件也不会丢失，因此可靠性得到了保证。接下来，我们将深入了解RDB持久化方法，包括它的工作原理和配置等方面的细节。这将有助于你更好地理解如何选择适当的持久化方法，以满足你的特定需求。
与AOF持久化相比，RDB持久化记录的是某一时刻的数据状态，而不是每个操作命令。这意味着在数据恢复过程中，我们可以直接将RDB文件加载到内存中，迅速完成恢复。听起来似乎非常理想，但内存快照也并不是毫无缺点的最佳选项。为什么会这样呢？
我们需要考虑两个关键问题：
- 哪些数据进行快照？这关系到快照执行的效率问题。
- 在进行快照时，数据是否能够被修改、新增或删除？这关系到Redis是否会被阻塞，以及是否能够同时处理其他请求。
这或许还不够清晰，我来用拍照的例子进行解释。当我们拍照时，通常要思考两个问题：
- 如何构图？也就是我们打算在照片中捕捉哪些人或物体。
- 在按下快门之前，需要确保拍摄对象不乱动，以避免照片模糊。
你可以看到，这两个问题非常重要，接下来，我们将详细讨论这两个问题，首先是“构图”问题，即我们应该选择哪些数据进行快照。
给哪些内存数据做快照？
Redis 的数据都在内存中，为了提供所有数据的可靠性保证，它执行的是全量快照，也就是说，把内存中的所有数据都记录到磁盘中，这就类似于给 100 个人拍合影，把每一个人都拍进照片里。这样做的好处是，一次性记录了所有数据，一个都不少。
当你给一个人拍照时，只用协调一个人就够了，但是，拍 100 人的大合影，却需要协调 100 个人的位置、状态，等等，这当然会更费时费力。同样，给内存的全量数据做快照，把它们全部写入磁盘也会花费很多时间。而且，全量数据越多，RDB 文件就越大，往磁盘上写数据的时间开销就越大。
对于 Redis 而言，它的单线程模型就决定了，我们要尽量避免所有会阻塞主线程的操作，所以，针对任何操作，我们都会提一个灵魂之问：“它会阻塞主线程吗?”RDB 文件的生成是否会阻塞主线程，这就关系到是否会降低 Redis 的性能。
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave。
save：在主线程中执行，会导致阻塞；
bgsave：创建一个子进程，专门用于写入 RDB 文件，避免了主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 文件生成的默认配置。
好了，这个时候，我们就可以通过 bgsave 命令来执行全量快照，这既提供了数据的可靠性保证，也避免了对 Redis 的性能影响。
接下来，我们要关注的问题就是，在对内存数据做快照时，这些数据还能“动”吗? 也就是说，这些数据还能被修改吗？这个问题非常重要，这是因为，如果数据能被修改，那就意味着 Redis 还能正常处理写操作。否则，所有写操作都得等到快照完了才能执行，性能一下子就降低了。
快照时数据能修改吗?
在给别人拍照时，一旦对方动了，那么这张照片就拍糊了，我们就需要重拍，所以我们当然希望对方保持不动。对于内存快照而言，我们也不希望数据“动”。
举个例子。我们在时刻 t 给内存做快照，假设内存数据量是 4GB，磁盘的写入带宽是 0.2GB/s，简单来说，至少需要 20s（4/0.2 = 20）才能做完。如果在时刻 t+5s 时，一个还没有被写入磁盘的内存数据 A，被修改成了 A’，那么就会破坏快照的完整性，因为 A’不是时刻 t 时的状态。因此，和拍照类似，我们在做快照时也不希望数据“动”，也就是不能被修改。
但是，如果快照执行期间数据不能被修改，是会有潜在问题的。对于刚刚的例子来说，在做快照的 20s 时间里，如果这 4GB 的数据都不能被修改，Redis 就不能处理对这些数据的写操作，那无疑就会给业务服务造成巨大的影响。
你可能会想到，可以用 bgsave 避免阻塞啊。这里我就要说到一个常见的误区了，避免阻塞和正常处理写操作并不是一回事。此时，主线程的确没有阻塞，可以正常接收请求，但是，为了保证快照完整性，它只能处理读操作，因为不能修改正在执行快照的数据。
为了快照而暂停写操作，肯定是不能接受的。所以这个时候，Redis 就会借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在执行快照的同时，正常处理写操作。
简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。
此时，如果主线程对这些数据也都是读操作（例如图中的键值对 A），那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据（例如图中的键值对 C），那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
写时复制机制保证快照期间数据可修改
这既保证了快照的完整性，也允许主线程同时对数据进行修改，避免了对正常业务的影响。
到这里，我们就解决了对“哪些数据做快照”以及“做快照时数据能否修改”这两大问题：Redis 会使用 bgsave 对当前内存中的所有数据做快照，这个操作是子进程在后台完成的，这就允许主线程同时可以修改数据。
现在，我们再来看另一个问题：多久做一次快照？我们在拍照的时候，还有项技术叫“连拍”，可以记录人或物连续多个瞬间的状态。那么，快照也适合“连拍”吗？
可以每秒做一次快照吗？
对于内存快照，所谓的“连拍”即连续执行多次快照。这将大大减小快照之间的时间间隔，即使在某一刻发生宕机，由于上一刻的快照刚刚执行，所丢失的数据也会降至最低。然而，快照间隔时间的选择成为关键。
如下图所示，我们在T0时刻首次执行了一次快照，然后在T0+t时刻再次执行了快照。在这段时间内，数据块5和9发生了修改。如果在t时间内出现宕机，只能按照T0时刻的快照进行恢复。这时，由于数据块5和9的修改没有被记录在快照中，它们的值将无法完全恢复。
快照机制下的数据丢失
所以，要想尽可能恢复数据，t 值就要尽可能小，t 越小，就越像“连拍”。那么，t 值可以小到什么程度呢，比如说是不是可以每秒做一次快照？毕竟，每次快照都是由 bgsave 子进程在后台执行，也不会阻塞主线程。
这种想法其实是错误的。虽然 bgsave 执行时不阻塞主线程，但是，如果频繁地执行全量快照，也会带来两方面的开销。
首先，频繁将完整的数据写入磁盘会对磁盘造成巨大的压力。多个快照争相使用有限的磁盘带宽，这可能导致前一个快照尚未完成，后一个快照已经开始，从而产生恶性循环。
另一方面，bgsave子进程需要通过fork操作从主线程中创建。虽然子进程在创建后不会再次阻塞主线程，但是fork这个创建过程本身会阻塞主线程。而且主线程的内存越大，阻塞时间越长。如果频繁进行fork以创建bgsave子进程，这将频繁地阻塞主线程。那么，有没有更好的方法呢？
在这种情况下，可以考虑使用增量快照。增量快照指的是在生成完整快照后，后续的快照只记录已更改的数据，从而避免每次生成完整快照的开销。
在第一次做完全量快照后，T1 和 T2 时刻如果再做快照，我们只需要将被修改的数据写入快照文件就行。但是，这么做的前提是，我们需要记住哪些数据被修改了。你可不要小瞧这个“记住”功能，它需要我们使用额外的元数据信息去记录哪些数据被修改了，这会带来额外的空间开销问题。如下图所示：
增量快照示意图
如果我们为每个键值对的修改都记录一条记录，那么当有1万个键值对被修改时，我们就需要额外记录1万条记录。有时，键值对可能非常小，例如只有32字节，而为了记录它们的修改，我们可能需要8字节的元数据信息。在某些情况下，为了记录修改所引入的额外空间开销会相当大。对于内存资源宝贵的Redis来说，这可能不是一个划算的选择。
从这里可以看出，虽然与AOF相比，快照的恢复速度更快，但快照的频率很难确定。如果频率太低，一旦在两次快照之间发生宕机，可能会有大量数据丢失。如果频率太高，将导致额外的开销。那么，有没有一种方法既能利用RDB的快速恢复，又能以较小的开销尽量减少数据丢失呢？
Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。简单来说，内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间，使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。
这样一来，快照不用很频繁地执行，这就避免了频繁 fork 对主线程的影响。而且，AOF 日志也只用记录两次快照间的操作，也就是说，不需要记录所有操作了，因此，就不会出现文件过大的情况了，也可以避免重写开销。
如下图所示，T1 和 T2 时刻的修改，用 AOF 日志记录，等到第二次做全量快照时，就可以清空 AOF 日志，因为此时的修改都已经记录到快照中了，恢复时就不再用日志了。
内存快照和AOF混合使用
这个方法既能享受到 RDB 文件快速恢复的好处，又能享受到 AOF 只记录操作命令的简单优势，颇有点“鱼和熊掌可以兼得”的感觉，建议你在实践中用起来。
小结
在本篇文章中，我们深入学习了Redis用于避免数据丢失的内存快照方法。这种持久化方式具有快速恢复数据库的显著优势，只需将RDB文件直接加载到内存中，避免了AOF方式需要逐一重新执行操作命令所带来的性能低效问题。
然而，内存快照方法也存在一些限制。它类似于拍摄内存的“大合影”，这不可避免地会占用较多的时间和计算资源。虽然Redis采用了bgsave和写时复制等方式来最小化内存快照对正常读写操作的影响，但频繁的快照仍然可能对性能产生不可接受的压力。因此，将RDB和AOF方式混合使用，可以充分利用它们各自的优势，规避它们的弱点，以较小的性能开销来同时保证数据的可靠性和性能。
最后，关于选择AOF和RDB的问题，我愿意提供三点建议：
- 当数据绝不能丢失时，混合使用内存快照和AOF方式是一个明智的选择。
- 如果可以容忍分钟级别的数据丢失，可以只使用RDB方式。
- 如果决定仅采用AOF方式，首选使用everysec的配置选项，因为它在可靠性和性能之间取得了较好的平衡。
