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一、redis简介
1.1、什么是redis
1.2、redis的优点
1.2.1、具有极高的数据读写速度
1.2.2、支持丰富的数据类型
1.2.3、支持数据的持久化
1.2.4、原子性
1.2.5、支持数据备份及master-slave模式的数据备份
1.3、redis应用场景
1.4、redis为什么读写速度快
1.5、redis是单进程模型
1.6、Redis五种数据类型
1.6.1 、String数据类型
1.6.2 、List数据类型
1.6.3 、Hash数据类型（散列类型）
1.6.4、 Set数据类型（无序集合）
1.6.5 、Sorted Set数据类型（zset、有序集合）
二、关系数据库和非关系型数据库
2.1、关系型数据库
2.2、非关系型数据库
三、关系型数据库和非关系型数据库的区别
3.1、数据存储方式不同
3.1.1、sql关系型数据
3.1.2 、nosql非关系型数据库
3.2、扩展方式不同
3.2.1、sql关系型数据
3.2.2 、nosql非关系型数据库
3.3、对事务性的支持不同
3.2.1、sql关系型数据
3.2.2 、nosql非关系型数据库
四、非关系型数据库产生背景
五、SQL和NoSQL数据的存储过程
5.1 、sql关系型数据库
5.2 、mosql非关系型数据库
六、Redis 部署及相关命令
6.1、redis的部署
6.1.1、 关闭防火墙和SElinux
6.1.2 、安装gcc gcc-c++ 编译器
6.1.3 、将redis-5.0.7.tar.gz压缩包上传到/opt目录中，解压，并编译安装
6.1.4 、执行软件包提供的installserver.sh脚本文件设置Redis服务所需要的相关配置文件
6.1.5 、把redis的可执行程序文件放入路径环境变量的目录中便于系统识别
6.1.6、Redis服务控制
6.1.7、 修改配置/etc/redis/6379.conf参数
6.2、Redis命令工具
6.3、redis-cli命令行工具（远程登录）
6.4、redis-benchmark 测试工具
6.4.1、请求测试性能——向 IP 地址为 192.168.226.20、端口为 6379 的 Redis 服务器发送 100 个并发连接与 100000 个请求
6.4.2、测试存取大小为 100 字节的数据包的性能
6.4.3、测试本机上 Redis 服务在进行 set 与 lpush 操作时的性能编辑
7、Redis数据库常用命令
8、Redis 多数据库常用命令
8.1、多数据库间切换
8.2、多数据库间移动数据
8.3、清除数据库内数据
七、redis性能管理
7.1 、查看redis的内存
7.2 、内存碎片率
7.3 、内存使用率
7.4 、内回收key
八、Redis 高可用
九、Redis持久化
9.1、持久化的功能
9.2、Redis提供两种方式持久化
十、RDB持久化
10.1、触发条件
10.1.1、 手动触发
10.1.2 、自动触发
10.1.3、 其他自动触发机制
10.2、执行流程
10.3、启动时加载
十一、AOF持久化
11.1、开启AOF
11.2、执行流程
11.3、启动时加载
十二、RDB和AOF的优缺点
12.1、RDB持久化
12.2、AOF持久化
一、redis简介
1.1、什么是redis
Redis (远程字典服务器) 是一个开源的、使用c语言编写的NoSQL数据库。
Redis基于内存运行并支持持久化,采用key-value (键值对)的存储形式,支持丰富的数据类型，如：string、list、set、zset(sorted set)、hash，是目前分布式架构中不可或缺的一环。
1.2、redis的优点
1.2.1、具有极高的数据读写速度
(数据读取的速度最高可达到11000次/s，数据写入速度最高可达到81000次/s.
1.2.2、支持丰富的数据类型
支持key-value，strings，lists，hashes，sets以及sorted sets等数据类型
1.2.3、支持数据的持久化
可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以在加载进行使用
1.2.4、原子性
redis 所有的操作都是原子性的。
1.2.5、支持数据备份及master-slave模式的数据备份
1.3、redis应用场景
redis 作为基于内存运行的数据库，缓存是其最常应用的场景之一。除此之外，redis常见应用场景还包括获取最新N个数据的操作，排行榜类应用，计数器应用，存储关系，实时分析系统，日志记录等。
1.4、redis为什么读写速度快
首先无论是NGINX还是redis，优化时都会采用EPOLL+I/O多路复用机制。那么redis是跑在单进程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写等待用户输入或输出都是阻塞的，所以I/O操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的I/O阻塞导致整个进程无法对其他客户提供服务，而I/O多路复用就是为了解决这个问题而出现的。
其次，epoll机制的优势在于，首先epoll没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048，一般来说这个数目和系统内存关系很大，具体数目可以考虑使用“cat /proc/sys/fs/file-max”查看。
第三，效率提升，epoll最大的优点就是在于它只管你活跃的状态或活跃的连接，而跟连接总数无法，因此在实际的网络环境中，EPOLL的效率就会远远高于select和poll，
在此，解释一下select 和poll,首先select的机制是以数组的形式，我们将其称为数模式，查找活跃点时需要先遍历一遍，根据数组的规律，在排队过程中，采取冒泡排序的方式将最活跃的点排在最前面，则整体速度较慢。
第二，poll是select的进阶版，poll其实大体跟select差不多, 但是poll没有最大连接数的限制,因为是用链表实现的.那么什么是链表模式，链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表：顺序表快得多，但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。
区别：因为前者每次调用时都要传递你所要监控的所有socket给select/poll系统调用，这意味着需要将用户态的socket列表copy到内核态，如果以万计的句柄会导致每次都要copy几十几百KB的内存到内核态，非常低效。而我们调用epoll_wait时就相当于以往调用select/poll，但是这时却不用传递socket句柄给内核，因为内核已经在epoll_ctl中拿到了要监控的句柄列表。所以，实际上在你调用epoll_create后，内核就已经在内核态开始准备帮你存储要监控的句柄了，每次调用epoll_ctl只是在往内核的数据结构里塞入新的socket句柄。I/O多路复用就通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪，能够通知程序进行相应的操作。多个socket 会定义为一个fd文件描述符（每有一个新建、打开、修改等“事件”内核就会返回一个fd（可理解为索引）），在每个fd激活时，会进行内核中的回调函数）。
1.5、redis是单进程模型
Redis服务器程序是单进程模型,也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程, Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降;若在同一台服务器上开启多个Redis进程, Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。即:在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些,可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若CPU资源比较紧张,采用单进程即可。
若在服务器上只运行一个Redis进程，当多个客户端同时访问时，服务器的处理能力是会有一定程度的下降; 若在同一台服务器上开启多个Redis进程，Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。
在实际生产环境中，需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些，可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若CPU资源比较紧张，采用单进程即可。
redis 在6.0 之前，都是单线程。一个进程中只有一个线程
1.6、Redis五种数据类型
1.6.1 、String数据类型
概述：String是redis最基本的类型，最大能存储512MB的数据，String类型是二进制安全的，即可以存储任何数据、比如数字、图片、序列化对象等
1.6.2 、List数据类型
概述：列表的元素类型为string，按照插入顺序排序，在列表的头部或尾部添加元素
1.6.3 、Hash数据类型（散列类型）
概述：hash用于存储对象。可以采用这样的命名方式：对象类别和ID构成键名，使用字段表示对象的属性，而字段值则存储属性值。如：存储ID为2的汽车对象。
如果Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。
1.6.4、 Set数据类型（无序集合）
概述：无序集合，元素类型为String类型，元素具有唯一性，不允许存在重复的成员。多个集合类型之间可以进行并集、交集和差集运算。
应用范围：
1.可以使用Redis的Set数据类型跟踪一些唯一性数据，比如访问某一博客的唯一IP地址信息。对于此场景，我们仅需在每次访问该博客时将访问者的IP存入Redis中，Set数据类型会自动保证IP地址的唯一性。
2.充分利用Set类型的服务端聚合操作方便、高效的特性，可以用于维护数据对象之间的关联关系。比如所有购买某一电子设备的客户ID被存储在一个指定的Set中，而购买另外一种电子产品的客户ID被存储在另外一个Set中，如果此时我们想获取有哪些客户同时购买了这两种商品时，Set的intersections命令就可以充分发挥它的方便和效率的优势了。
1.6.5 、Sorted Set数据类型（zset、有序集合）
概述：有序集合，元素类型为Sting，元素具有唯一性，不能重复。
每个元素都会关联一个double类型的分数score(表示权重)，可以通过权重的大小排序，元素的score可以相同。
应用范围：
1)可以用于一个大型在线游戏的积分排行榜。每当玩家的分数发生变化时，可以执行ZADD命令更新玩家的分数，此后再通过ZRANGE命令获取积分TOP10的用户信息。当然我们也可以利用ZRANK命令通过username来获取玩家的排行信息。最后我们将组合使用ZRANGE和ZRANK命令快速的获取和某个玩家积分相近的其他用户的信息。
2)Sorted-Set类型还可用于构建索引数据。
二、关系数据库和非关系型数据库
2.1、关系型数据库
关系型数据库是一个结构化的数据库，创建在关系模型（二维表格模型）基础上，一般面向于记录。
SQL语句（标准数据查询语言）就是一种基于关系型数据库的语言，用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。
主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2、PostqreSQL 等。
注意：以上数据库在使用共的时候必须先建库建表，设计表结构，然后存储数据的时候按照表结构去存，如果数据与表结构不匹配，就会存储失败。
2.2、非关系型数据库
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是“不仅仅是SQL”，是非关系型数据库的总称
除了主流的关系型数据库外的数据库，都认为是非关系型
不需要预先建库建表定义数据存储表结构，每条记录可以有不同的数据类型和字段个数（如微信群聊中的文字和图片，视频，音乐等）
主流的NoSQL数据库有 Redis ； MongoDB ，Hbase ；Memcached；CouchDB 等
三、关系型数据库和非关系型数据库的区别
3.1、数据存储方式不同
关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。
3.1.1、sql关系型数据
天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。
3.1.2 、nosql非关系型数据库
与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。
注意：数据及其特性是选择数据存储和提取方式 的首要影响因素
3.2、扩展方式不同
SQL和NoSQL数据库最大的差别最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的欲求当然要扩展
3.2.1、sql关系型数据
SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高梳理能力，使用速度更快的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据集存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，这都需要通过提高计算机性能来克服。虽然SQL数据有很大扩展空间，但是最终肯定会达到纵向扩展的上限
3.2.2 、nosql非关系型数据库
NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多的普通的数据库服务器（节点）来分担负载
3.3、对事务性的支持不同
数据操作需要高事务陷阱或者复杂数据查询需要控制执行计划
3.2.1、sql关系型数据
传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。（特别适合高事务性要求和需要控制执行计划的任务）
3.2.2 、nosql非关系型数据库
虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作， 但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。（此处会稍显弱势，其价值点在于高扩展性和大数据量处理方面）
四、非关系型数据库产生背景
可用于应对 Web2.0 纯动态网站类型的三高问题。
（1）Highperformance——对数据库高并发读写需求
（2）Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求
（3）High Scalability && High Availability——对数据库高可扩展性与高可用性需求
关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景，两者的紧密结合将会给web2.0的数据库发展带来新的思略。让关系数据库关注在关系上，非关系型数据库关注在存储上。
例如，在读写分离的MySQL数据库环境中，可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中，提升访问速度。
五、SQL和NoSQL数据的存储过程
5.1 、sql关系型数据库
实例-->数据库-->表（table）-->记录行（row）、数据字段（column）
5.2 、mosql非关系型数据库
实例-->数据库-->集合（collection）-->键值对（key-value）、文档、图结构
非关系型数据库不需要手动建数据库和集合（表）。
六、Redis 部署及相关命令
6.1、redis的部署
6.1.1、 关闭防火墙和SElinux
6.1.2 、安装gcc gcc-c++ 编译器
6.1.3 、将redis-5.0.7.tar.gz压缩包上传到/opt目录中，解压，并编译安装
由于Redis源码包中直接提供了Makefile文件，所以在解压完软件包后，不用先执行./configure进行配置，可直接执行make与make install命令进行安装
6.1.4 、执行软件包提供的installserver.sh脚本文件设置Redis服务所需要的相关配置文件
Selected config:
Port : 6379 #默认侦听端口为6379
Config file : /etc/redis/6379.conf #配置文件路径
Log file : /var/log/redis_6379.log #日志文件路径
Data dir : /var/lib/redis/6379 #数据文件路径
Executable : /usr/local/redis/bin/redis-server #可执行文件路径
Cli Executable : /usr/local/bin/redis-cli #客户端命令工具
6.1.5 、把redis的可执行程序文件放入路径环境变量的目录中便于系统识别
当install_server.sh 脚本运行完毕，Redis 服务就已经启动，默认侦听端口为6379
6.1.6、Redis服务控制
/etc/init.d/redis_6379 stop
#停止
/etc/init.d/redis_6379 start
#启动
/etc/init.d/redis_6379 restart
#重启
/etc/init.d/redis_6379 status
#状态
chmod +x /etc/init.d/redis_6379 #加入全局系统环境，使用systemctl命令管理
chkconfig --add /etc/init.d/redis_6379
systemctl stop redis_6379.service
6.1.7、 修改配置/etc/redis/6379.conf参数
vim /etc/redis/6379.conf
bind 127.0.0.1 192.168.160.60
#70行，添加监听的主机地址
port 6379
#93行，Redis默认的监听端口
daemonize yes
#137行，启用守护进程
pidfile /var/run/redis_6379.pid
#159行，指定PID文件
loglevel notice
#167行，日志级别
logfile /var/log/redis_6379.log
#172行，指定日志文件
/etc/init.d/redis_6379 restart
6.2、Redis命令工具
redis-server 用于启动 Redis 的工具
redis-benchmark 用于检测 Redis 在本机的运行效率
redis-check-aof 修复 AOF 持久化文件
redis-check-rdb 修复 RDB 持久化文件
redis-cli Redis命令行工具
rdb和aof是redis服务中持久化功能的两种形式RDB AOF
redis-cli 常用于登陆至redis数据库
redis 的bin目录下一共有6个文件。除去一个redis-sentinel 是redis-server的软连接外，其余的5个都是可执行文件
6.3、redis-cli命令行工具（远程登录）
命令格式: redis-cli -h host -p port -a password
选项：
-h :指定远程主机
-p :指定Redis 服务的端口号
-a :指定密码，未设置数据库密码可以省略-a选项
若不添加任何选项表示，则使用127.0.0.1:6379 连接本机上的 Redis 数据库，
6.4、redis-benchmark 测试工具
redis-benchmark 是官方自带的 Redis 性能测试工具，可以有效的测试 Redis 服务的性能。
-h：指定服务器主机名
-p：指定服务器端口
-s：指定服务器 socket
-c：指定并发连接数
-n：指定请求数
-d：以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小
-k：1=keep alive 0=reconnect
-r: SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值
-P：通过管道传输
-q：强制退出 redis。仅显示 query/sec 值
–csv：以 CSV 格式输出
-l：生成循环，永久执行测试
-t：仅运行以逗号分隔的测试命令列表
-I：Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待
6.4.1、请求测试性能——向 IP 地址为 192.168.226.20、端口为 6379 的 Redis 服务器发送 100 个并发连接与 100000 个请求6.4.2、测试存取大小为 100 字节的数据包的性能
6.4.3、测试本机上 Redis 服务在进行 set 与 lpush 操作时的性能
7、Redis数据库常用命令
命令解释set [key] [value]存放数据get [key]获取某个key的数据keys [*/?]查找符合的键值列表，可搭配（*）、（？）使用exists key [key...]判断键值是否存在，返回0为不存在，1为存在del key [key ...]删除指定的keytype [key]查看key对应的value值类型rename 源key 目标key对已有的key进行重命名，改名后会覆盖同名的key的值renamenx源key目标key对已有的key进行重命名，但会判断新名字是否存在，存在则不执行dbszie查看当前数据库key的数目config set requirepass [密码]设置密码auth [密码]设置密码后需要验证否则无法进行任何操作config get requirepass查看密码config set requirepass ''删除密码（即设置空密码）
注意：
使用rename命令进行重命名时，无论目标key是否存在都进行重命名，且源key的值会覆盖目标key的值。
在实际使用过程中，建议先用 exists命令查看目标key是否存在，然后再决定是否执行rename命令，以避免覆盖重要数据。
8、Redis 多数据库常用命令
Redis支持多数据库，Redis 默认情况下包含16个数据库，数据库名称是用数字0-15 来依次命名的
多数据库相互独立，互不干扰
8.1、多数据库间切换
命令格式: select 序号
使用 redis-cli 连接Redis数据库后，默认使用的是序号为 0 的数据库。
8.2、多数据库间移动数据
命令格式: move 键值 序号
8.3、清除数据库内数据
FLUSHDB :清空当前数据库数据
FLUSHALL :清空所有数据库的数据，慎用!!!
七、redis性能管理
7.1 、查看redis的内存
可以进入数据库中查看，也可以在linux 命令行中直接查看
进入数据库执行info memory 查看：
[root@mysql1 ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> info memory
直接在linux命令行查看
[root@mysql1 ~]# redis-cli info memory
查询到的信息详解
指标含义used_memory由 Redis 分配器分配的内存总量，包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存，以字节（byte）为单位，即当前redis使用内存大小。used_memory_human已更直观的单位展示分配的内存总量。used_memory_rss向操作系统申请的内存大小，与 top 、 ps等命令的输出一致，即redis使用的物理内存大小。used_memory_rss_human已更直观的单位展示向操作系统申请的内存大小。used_memory_peakredis的内存消耗峰值(以字节为单位)，即历史使用记录中redis使用内存峰值。used_memory_peak_human以更直观的格式返回redis的内存消耗峰值used_memory_peak_perc使用内存达到峰值内存的百分比，used_memory/ used_memory_peak) 100%，即当前redis使用内存/历史使用记录中redis使用内存峰值100%used_memory_overheadRedis为了维护数据集的内部机制所需的内存开销，包括所有客户端输出缓冲区、查询缓冲区、AOF重写缓冲区和主从复制的backlog。used_memory_startupRedis服务器启动时消耗的内存used_memory_dataset数据实际占用的内存大小，即used_memory-used_memory_overheadused_memory_dataset_perc数据占用的内存大小的百分比，100%*(used_memory_dataset/(used_memory-used_memory_startup))total_system_memory整个系统内存total_system_memory_human以更直观的格式显示整个系统内存used_memory_luaLua脚本存储占用的内存used_memory_lua_human以更直观的格式显示Lua脚本存储占用的内存maxmemoryRedis实例的最大内存配置maxmemory_human以更直观的格式显示Redis实例的最大内存配置maxmemory_policy当达到maxmemory时的淘汰策略mem_fragmentation_ratio碎片率，used_memory_rss/ used_memory。ratio指数>1表明有内存碎片，越大表明越多，<1表明正在使用虚拟内存，虚拟内存其实就是硬盘，性能比内存低得多，这是应该增强机器的内存以提高性能。一般来说，mem_fragmentation_ratio的数值在1 ~ 1.5之间是比较健康的。详解mem_allocator内存分配器active_defrag_running表示没有活动的defrag任务正在运行，1表示有活动的defrag任务正在运行（defrag:表示内存碎片整理）详解lazyfree_pending_objects0表示不存在延迟释放的挂起对象
7.2 、内存碎片率
查看Redis内存使用
127.0.0.1:6379> info memory
----内存碎片率 --------
操作系统分配的内存值used_memory_rss除以Redis使用的内存值used_memoryit算得出
内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的(不连续的物理内存分配)
跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的:
内存碎片率稍大于1是合理的,这个值表示内存碎片率比较低·
内存碎片率超过1.5,说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%,其中50%是内存碎片率。需要在redis-cli工具上输入shutdown save命令,并重启Redis服务器。
内存碎片率低于1的,说明Redis内存分配超出了物理内存,操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少Redis内存占用。
7.3 、内存使用率
----内存使用率----
redis实例的内存使用率超过可用最大内存,操作系统将开始进行内存与swap空间交换。
避免内存交换发生的方法:
针对缓存数据大小选择安装Redis实例
尽可能的使用Hash数据结构存储
设置key的过期时间
7.4 、内回收key
----内回收key--
内存清理策略,保证合理分配redis有限的内存资源。
当达到设置的最大阀值时,需选择一种key的回收策略,默认情况下回收策略是禁止删除。
配置文件中修改maxmemory-policy属性值:
vim /etc/redis/6379.conf
--598--
maxmemory-policy noeviction
策略：
volatile-lru:使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据(移除最近最少使用的key,针对设置了TTL的key)
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰(移除最近过期的key)
volatile-random:从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰(在设置了TTL的key里随机移除)
allkeys-lru:使用IRU算法从所有数据集合中淘汰数据(移除最少使用的key,针对所有的key)
allkeys-random:从数据集合中任意选择数据淘汰(随机移除key)
noeviction:禁止淘汰数据(不删除直到写满时报错)
八、Redis 高可用
在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。
但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需要考虑数据容量的扩展，数据安全不会丢失等。
在Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和集群，作用如下：
持久化 :持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
主从复制 :主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。
缺陷:故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
哨兵 :在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。
缺陷 :写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
集群 : 通过集群， Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善 的高可用方案。
九、Redis持久化
9.1、持久化的功能
Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式( 数据或命令)从内存保存到硬盘;当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。
除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置（NFS）
9.2、Redis提供两种方式持久化
• RDB持久化 : 原理是将Reids在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上
• AOF持久化(append only file) : 原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件，类似于MySQL的binlog
由于AOF持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少，因此AOF是目前主流的持久化方式，不过RDB持久化仍然有其用武之地
十、RDB持久化
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化)，用二进制压缩存储，保存的文件后缀是rdb；当Redis重新启动时，可以读取快照文件恢复数据
10.1、触发条件
RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种
10.1.1、 手动触发
save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件
save命令会阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕为止，在Redis服务器阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求
而bgsave命令会创建一个子进程，由子进程来负责创建RDB文件，父进程 (即Redis主进程) 则继续处理请求
bgsave命令执行过程中，只有fork 子进程时会阻塞服务器，而对于save命令，整个过程都会阻塞服务器，因此save已基本被废弃，线上环境要杜绝save的使用！！！
往往生产环境 bgsave 依然不允许轻易使用
10.1.2 、自动触发
在自动触发RDB持久化时，Redis也 会选择bgsave而不是save来进行持久化
save m n
自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n，指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave
#通过配置设置触发
save m n
#自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n，指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave。
vim /etc/redis/6379.conf
-----219行--以下三个save条件满足任意一个时，都会引起bgsave的调用
save 900 1 :当时间到900秒时，如果redis数据发生了至少1次变化，则执行bgsave
save 300 10 :当时间到300秒时， 如果redis数据发生了至少10次变化，则执行bgsave
save 60 10000 :当时间到60秒时，如果redis数据发生了至少10000次变化， 则执行bgsave
-----242行--是否开启RDB文件压缩
rdbcompression yes
-----254行--指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb
-----264行--指定RDB文件和AOF文件所在目录
dir /var/lib/redis/6379
10.1.3、 其他自动触发机制
除了 savemn 以外，还有一些其他情况会触发bgsave：
在主从复制场景下，如果从节点执行全量复制操作，则主节点会执行bgsave命令，并将rdb文件发送给从节点。
执行shutdown命令时，自动执行rdb持久化。
10.2、执行流程
Redis父进程首先判断 :当前是否在执行save，或bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果在执行则bgsave命令直接返回。bgsave/bgrewriteaof 的子进程不能同时执行，主要是基于性能方面的考虑:两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作，可能引起严重的性能问题。
父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的，Redis不能执行来自客户端的任何命令
父进程fork后，bgsave 命令返回”Background saving started" 信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令
子进程创建RDB文件，根据父进程内存快照生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换
子进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息
10.3、启动时加载
RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的，并没有专门的命令。但是由于A0F的优先级更高，因此当AOF开启时，Redis会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当A0F关闭时，才会在Redis服务器启动时检测RDB文件，并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态，直到载入完成为止。
Redis载入RDB文件时，会对RDB文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。
十一、AOF持久化
RDB持久化是将进程数据写入文件，而AOF持久化，则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中，查询操作不会记录; 当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。
与RDB相比，AOF的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案
11.1、开启AOF
Redis服务器默认开启RDB，关闭AOF: 要开启AOF，需要在配置文件中配置:
vim /etc/redis/6379.conf
- 700行--修改， 开启AOF
appendonly yes
--704行--指定A0F文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
--796行--是否忽略最后一条可能存在问题的指令
aof-load-truncated yes
/etc/init.d/redis_6379 restart
11.2、执行流程
由于需要记录Redis的每条写命令，因此A0F不需要触发，AOF的执行流程如下：
11.2.1、AOF的执行流程包括:
1、命令追加(append): 将Redis的写命令追加到缓冲区aof_ buf;
Redis先将写命令追加到缓冲区，而不是直接写入文件，主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘，导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式，它是一种纯文本格式，具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在A0F文件中，除了用于指定数据库的select命令 (如select0为选中0号数据库) 是由Redis添加的，其他都是客户端发送来的写命令
2、文件写入(write)和文件同步(sync):根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘;
Redis 提供了多种AOF缓存区的同步文件策略，策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数，说明如下:
为了提高文件写入效率，在现代操作系统中，当用户调用write函数将数据写入文件时，操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里，当缓冲区被填满或超过了指定时限后，才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率，但也带来了安全问题:如果计算机停机，内存缓冲区中的数据会丢失;因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数，可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里，从而确保数据的安全性
AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式，它们分别是
vim /etc/redis/6379.conf
---729---
● appendfsync always:
解释：命令写入aof_ buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件，fsync完成后线程返回。
这种情况下，每次有写命令都要同步到AOF文件，硬盘IO成为性能瓶颈，Redis只能支持大约几百TPS写入，
严重降低了Redis的性能；即便是使用固态硬盘(SSD)，每秒大约也只能处理几万个命令，而且会大大降低SSD的寿命。
● appendfsync no:
解释：命令写入aof_ buf后调用系统write操作，不对AOF文件做fsync同步;
同步由操作系统负责，通常同步周期为30秒。这种情况下，文件同步的时间不可控，
且缓冲区中堆积的数据会很多，数据安全性无法保证。
● appendfsynceverysec:
解释：命令写入aof_ buf后调用系统write操作，write完成后线程返回;
fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。
everysec是前述两种策略的折中，是性能和数据安全性的平衡，
因此是Redis的默认配置，也是我们推荐的配置。
3、文件重写(rewrite): 定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
随着时间流逝，Redis服务器执行的写命令越来越多，AOF文件也会越来越大：过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行，也会导致数据恢复需要的时间过长。
文件重写是指定期重写AOF文件，减小AOF文件的体积。需要注意的是，AOF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令，同步到新的AOF文件；不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作!
关于文件重写需要注意的另一点是：对于AOF持久化来说，文件重写虽然是强烈推荐的，但并不是必须的；即使没有文件重写，数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入：因此在一些实现中，会关闭自动的文件重写，然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行
文件重写之所以能够压缩AOF文件，原因在于：
过期的数据不再写入文件
无效的命令不再写入文件：如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(sadd myset v1, del myset) 等。
多条命令可以合并为一个：如sadd myset v1, sadd myset v2， sadd myset v3可以合并为sadd myset v1 v2 v3。
通过上述内容可以看出，由于重写后AOF执行的命令减少了，文件重写既可以减少文件占用的空间，也可以加快恢复速度
手动触发：直接调用bgrewriteaof命令，该命令的执行与bgsave有些类似：都是fork子进程进行具体的工作，且都只有在fork时阻塞
自动触发：通过设置auto-aof - rewrite-min-size选项和auto- aof - rewrite- percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF
只有当auto-aof- rewrite- -min-size和auto-aof -rewrite-percentage两个选项同时满足时，才会自动触发AOF重写，即bgrewriteaof操作
vim /etc/redis/ 6379. conf
----729----
● auto-aof- rewrite-percentage 100
：当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时，发生BGREWRITEAOF操作
● auto-aof - rewrite-min-size 64mb
：当前A0F文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值，避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF
关于文件重写的流程，有两点需要特别注意：
重写由父进程fork子进程进行; 重写期间Redis执行的写命令，需要追加到新的AOF文件中，为此Redis引入了aof_ rewrite_buf缓存
文件重写的流程如下：
(1) Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果存在则bgrewriteaof命令直接返回，如果存在bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行
(2) 父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的
(3.1) 父进程fork后，bgrewriteaof 命令返回"Background append only file rewrite started" 信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区，并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有A0F机制的正确
(3.2) 由于fork操作使用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令，因此Redis使用AOF重写缓冲区(aof_ rewrite_buf) 保存这部分数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说，bgrewriteaof执行 期间，Redis的写 命令同时追加到aof_ buf和aof_ rewirte_ buf两个缓冲区
(4) 子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件
(5.1) 子进程写完新的AOF文件后，向父进程发信号，父进程更新统计信息，具体可以通过info persistence查看
(5.2) 父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件，这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致
(5.3) 使用新的AOF文件替换老文件，完成AOF重写
11.3、启动时加载
当AOF开启时，Redis启 动时会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时，才会载入RDB文件恢复数据
当AOF开启，但AOF文件不存在时，即使RDB文件存在也不会加载
Redis载入AOF文件时，会对AOF文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整 (机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整)，且aof-load- truncated参数开启，则日志中会输出警告，Redis 忽略掉AOF文件的尾部，启动成功
aof-load-truncated参数默认是开启的
十二、RDB和AOF的优缺点
12.1、RDB持久化
优点： RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制;恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比， RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小
缺点： RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。此外，RDB文件需要满足特定格式，兼容性差(如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件)
对于RDB持久化，一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞，另一方面，子进程向硬盘写数据也会带来IO压力
12.2、AOF持久化
与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大
对于AOF持久化，向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级)，IO压力更大，甚至可能造成AOF追加阻塞问题
AOF文件的重写与RDB的bgsave类似，会有fork时的阻塞和子进程的I0压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对Redis主进程性能的影响会更大
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