1、關於redis持久化問題，看看官網文檔：

註：redis提供了多種不同方式的持久化選項：

RDB（即 redis database）持久化表現在特定的時間間隔內某一個時間點的快照。可以理解為，在指定時間間隔內將內存中的數據集快照寫入磁盤，也就是常說的snapshot快照，它恢復時是將快照文件直接讀入內存中。

AOF持久性地記錄在服務器中的所有寫操作命令，並且在服務器重新啟動時執行這些操作命令。（關於AOF會在下一篇博文中介紹。）

補充說明:（redis設置連接數據庫密碼的操作命令）

註：使用 config set requirepass "密碼" 可以設置或者修改連接密碼，可以看到，設置連接密碼後，立即生效，在下次操作數據庫時，需要輸入連接密碼（auth 連接密碼）

2、RDB 的詳細說明：

Redis 首先會創建一個子程序（fork）來進行持久化，會先將數據寫入到一個臨時文件中，待持久化過程結束後，在用這個臨時文件替換上次持久化好的文件。在整個過程中，主進程是不會進行任何IO操作的，這就確保了極高的性能。

如果需要進行大規模數據的恢復，且對於數據恢復的完整行不是很樂觀，那RDB方式需要進行大規模數據的恢復，且對於數據恢復的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺點是最後一次持久化後的數據可能會丟失。

fork的作用： 復制一個與當前進程一樣的進程。新進程的所有數據（變量、環境變量、程序計數器等）數值都和原進程一致，但是是一個全新的進程，並作為原進程的子進程。

概念說了這麽多，來看看操作:（註意要開兩個終端分別操作）

a、在 redis.conf 配置信息 的那篇博文中已經說到過 save的問題，這裏在補充說明一下。 SNAPSHOTTING 為快照，可以看到，當設置為 save "" ,是不進行快照的。（圖示中被註釋了）如果設置為 save 120 10，意味著在120秒鐘內，如果有10個 key 被刪除、修改或者新增，redis會自動把 DB 保存到磁盤中。

b、 可以看到，在 2分鐘內，我保存了14個key,redis在2分鐘後，自動在指定目錄下生成一個 dump.rdb文件。

註意：（自己犯的一個錯誤）因為在 path 路徑下配置了 redis ,所以在那一個目錄中啟動 redis 都是沒有問題的。DB 默認保存的 文件名為 dump.rdb，它會被保存在你所啟動 redis 後臺服務器的目錄下。如圖示，如果在輸入 su - 命令後啟動，就直接在 /root 目錄下。

c、這裏進行數據的備份，將dump.rdb備份，改名為dump_db.rdb

d、然後在 redis 中進行清空操作，再關閉服務

註: 在操作中發現，fluahsall之後，dump.rdb的創建時間發生改變，也就是說，redis用一個空 dump.rdb 文件覆蓋了源文件。

e、重新啟動redis,使用 keys *,發現原數據並不存在。（也可以理解，在flushall之後，dump.rdb文件已經被覆蓋，redis 從磁盤中讀取到內存中的是一個空文檔）。

f、再次關閉redis,使用 cp命令拷貝dump_db.rdb 覆蓋 dump.rdb 文件,再次啟動redis,發現數據已經存在。

註: 這裏只找回了10 條數據，和配置文件中的 save 配置一致，也就是說，使用RDB在發生異常時，可能會導致在最後一次保存到磁盤中時數據可能會部分丟失。

附: 在執行 save 操作時，dump.rdb文件也會被覆蓋。

bgsave 操作與 save 操作的區別在於:

save 時只管保存，其他不管，全部阻塞。

而basave,redis會在後臺異步進行快照操作，快照同時還可以響應客戶端請求。使用lastsave 命令還可以獲得最後成功執行快照的時間。

3、補充關於 RDB 在 redis.conf 配置文件上的相關信息:

a、Stop-writes-on-bgsave-error: 在 savebg操作失敗時，停止寫操作。如果配置為no，表示你不在乎數據的一致性或者有其他方式解決這一問題。

b、rdbcompression: 對於存儲在磁盤中的快照，是否進行壓縮保存。如果是，使用 LZF 算法進行壓縮保存。如果你不想消耗 CPU 來進行此操作，可以關閉該功能。

c、rdbchecksum: 在存儲快照後，還可以讓redis使用CRC64算法來進行數據校驗，但是這樣做會增加大約10%的性能消耗，如果希望獲取到最大的性能提升，可以關閉該功能。

4、RDB 性能總結:

優勢: 1、適合大規模的數據恢復

2、對數據完整性和一致性要求不高

劣勢: 1、在一定時間間隔做數據備份，如果redis意外蕩機，就會丟失最後一次快照後的所有修改。

2、Fork的時候，內存中的數據被克隆了一遍，大致2倍的膨脹性需要考慮。

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Redis Persistence 之 redis database