2. AOF持久化
我们从上面的介绍知道，RDB 持久化通过保存数据库状态来持久化。而 AOF 与之不同，它是通过保存对数据库的写命令来记录数据库状态。
比如执行了 set key 123,Redis 就会将这条写命令保存到 AOF 文件中。
在服务器下次启动时，就可以通过载入和执行 AOF 文件中保存的命令，来还原服务器关闭前的数据库状态了。
总体流程和 RDB 持久化一样 —— 都是创建一个 xxx 文件、在服务器下次启动时就载入这个文件来还原数据
那么，AOF 持久化具体是怎么实现的呢？
2.1 AOF 持久化实现
AOF 持久化功能的实现可以分为 3 个步骤：命令追加、文件写入、文件同步
其中命令追加很好理解，就是将写命令追加到 AOF 缓冲区的末尾。
那文件写入和文件同步怎么理解呢？刚开始我也一脸懵逼，终于在网上找到了答案，参考见文末，有兴趣的读者可以去看看。
先不卖关子了，简单一句话解释就是：前者是缓冲区内容写到 AOF 文件，后者是将 AOF 文件保存到磁盘。
ok，明白什么意思之后，我们稍微详细看下这两个东西是什么鬼。
在《Redis设计与实现》中提到，Redis 服务器进程就是一个事件循环，这个循环中的文件事件（socket 的可读可写事件）负责接收客户端的命令请求，以及向客户端发送命令结果。
因为服务器在处理文件事件时，可能会发生写操作，使得一些内容会被追加到 AOF 缓冲区末尾。所以，在服务器每次结束一个事件循环之前 ，都会调用 flushAppendOnlyFile 方法。
这个方法执行以下两个工作：
WRITE：根据条件，将缓冲区内容写入到 AOF 文件。
SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。
两个步骤都需要根据一定的条件来执行，而这些条件由 Redis 配置文件中的 appendfsync 选项来决定的，一共有三个选择：
1. appendfsync always：每执行一个命令保存一次
2. appendfsync everysec（默认，推荐）：每一秒钟保存一次
3. appendfsync no：不保存
下面说下三个的区别：
appendfsync always：每次执行完一个命令之后， WRITE 和 SAVE 都会被执行
appendfsync everysec：SAVE 原则上每隔一秒钟就会执行一次。
appendfsync no：每次执行完一个命令之后， WRITE 会执行，SAVE 都会被忽略，只会在以下任意一种情况中被执行：
Redis 被关闭
AOF 功能被关闭
系统的写缓存被刷新（可能是缓存已经被写满，或者定期保存操作被执行。完成依赖 OS 的写入，一般为 30 秒左右一次）
而对于操作特性来分析的话，则是如下情况：
既然 AOF 持久化是通过保存写命令到文件的，那随着时间的推移，这个 AOF 文件记录的内容就越来越多，文件体积也就越来越大，对其进行数据还原的时间也就越来越久。
针对这个问题，Redis 提供了 AOF 文件重写功能。
2.2 AOF重写
通过该功能来创建一个新的 AOF 文件来代替旧文件。并且两个文件所保存的数据库状态一样，但新文件不会包含任何冗余命令，所以新文件要比旧文件小得多。
而为什么新文件不会包含任何冗余命令呢？
那是因为这个重写功能是通过读取服务器当前的数据库状态来实现的。虽然叫做「重写」，但实际上并没有对旧文件进行任何读取修改。
比如旧文件保存了对某个 key 有 4 个 set 命令，经过重写之后，新文件只会记录最后一次对该 key 的 set 命令。因此说新文件不会包含任何冗余命令
因为重写涉及到大量 IO 操作，所以 Redis 是用子进程来实现这个功能的，否则将会阻塞主进程。该子进程拥有父进程的数据副本，可以避免在使用锁的情况下，保证数据的安全性。
那么这里又会存在一个问题，子进程在重写过程中，服务器还在继续处理命令请求，新命令可能会对数据库进行修改，这会导致当前数据库状态和重写后的 AOF 文件，所保存的数据库状态不一致。
为了解决这个问题，Redis 设置了一个 AOF 重写缓冲区。在子进程执行 AOF 重写期间，主进程需要执行以下三个步骤：
1. 执行客户端的请求命令
2. 将执行后的写命令追加到 AOF 缓冲区
3. 将执行后的写命令追加到 AOF 重写缓冲区
当子进程结束重写后，会向主进程发送一个信号，主进程接收到之后会调用信号处理函数执行以下步骤：
1. 将 AOF 重写缓冲区内容写入新的 AOF 文件中。此时新文件所保存的数据库状态就和当前数据库状态一致了2. 对新文件进行改名，原子地覆盖现有 AOF 文件，完成新旧文件的替换。
当函数执行完成后，主进程就继续处理客户端命令。
小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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