如果有人问你：“你会把Redis用在什么场景下？”

我想你大概率会说：“我会把它当作缓存使用，因为它把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中读取数据，响应速度会非常快。”

没错，这确实是Redis的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽视的问题：一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。

我们很容易想到的一个解决方案是，从后端数据库里恢复这些数据，但这种方式存在两个问题：一是，需要频繁访问数据库，会给数据库带来巨大的压力；二是，这些数据是从慢速的数据库里读取出来的，性能肯定比不上从Redis中读取，导致使用这些数据的程序响应变慢。所以，对Redis来说实现数据持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。

目前，Redis的持久化有两大机制，AOF日志和RDB快照。接下来的两节课，我们就分别学习一下吧。这节课重点我们学习下AOF日志。

AOF日志如何实现的？

说到日志，我们比较熟悉的是数据库的写前日志（Write Ahead Log,简称WAL），也就是说，在实际写数据前，先把修改的数据写到日志中，以便故障时进行恢复。不过，AOF日志正好相反，它是写后日志，“写后”的意思是Redis先执行命令把数据写到内存中，然后才记录日志，如下图所示：

那AOF为什么先执行命令再记日志呢？要回答这个问题，我们要先知道AOF里记录了什么内容。

传统数据库的日志，例如：redo log (重做日志)，记录的是修改后的数据，而AOF里记录的是Redis收到的每一条写命令，这些命令是以文本形式保存的。

我们以Redis收到 “set testkey testvalue”命令后记录的日志为例，看看AOF日志的内容。其中，“*3”表示当前命令有3个部分，每部分都是有“$+数字”开头，后面紧跟着具体的命令，键或值。这里，“数字”表示这部分中命令，键或值一共有多少个字节，例如：“$3 set” 表示这部分有3个字节，也就是“set”命令。

但是，为了避免额外的检查开销，Redis向AOF记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。所以，如果先记日志再执行命令的话，日志中就有可能记录了错误的命令，Redis在使用日志恢复数据时，就可能会出错。

而写后日志这种方式，就是先让系统执行命令，只有命令执行成功，才会被记录到日志中，否则，系统就会向客户端报错。所以，Redis使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。

除此之外，AOF还有一个好处：它是在执行命令后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。

不过，AOF也有两个潜在的风险。

首先，如果刚执行完一个命令，还没来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。如果此时Redis是用作缓存，还可以从后端数据库中重新读取数据进行恢复，但是，如果Redis是直接用作数据库的话，此时，因为命令没有记入日志，所以就无法用日志进行恢复了。

其次，AOF虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会对下一个操作命令带来阻塞风险。这是因为，AOF日志也是在主线程中执行的，如果把日志写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。

仔细分析的话，你就会发现，这两个风险都是和AOF写回磁盘时机相关的。这也就意味着，如果我们能够控制一个写命令执行完后AOF日志写回磁盘的时机，这两个风险就解除了。

三种写回策略

其实对于这个问题，AOF机制给我们提供了三个选择，也就是AOF配置项appendfsync的三个可选值。

• Always：同步写回，每个写命令执行完，立马同步地将日志写回磁盘。
• Everysec：每秒写回，每个写命令执行完，只是先把日志写到AOF文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘。
• NO：操作系统控制写回，每个写命令执行完，只是先把日志写到AOF文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区的内容写回磁盘。

针对避免主线程阻塞和避免数据丢失问题，这三种写回策略都无法做到两全其美，我们来分析下其中的原因。

• 同步写回：可以做到基本不丢数据，但是它在每一个写命令后都有一个慢速的落盘操作，不可避免的会影响主线程性能。
• 每秒写回：采用一秒写回一次的频率，避免了“同步写回”的性能开销，虽然减少了对系统性能的影响，但是如果发生宕机，上一秒未落盘的写命令操作仍然会丢失。所以，这只能算是在避免影响主线程性能和避免数据丢失两者间取了个折中。
• 操作系统控制写回：虽然“操作系统控制写回”在写完缓冲区后，就可以继续执行后续的命令，但是落盘的时机已经不在Redis手中了，只要AOF记录没有写回磁盘，一旦宕机数据就会丢失了。

我把这三种策略的写回时机，以及优缺点汇总在了一张表格里，以方便你随时查看。

到这里，我们就可以根据系统对高性能和高可靠性的要求，来选择使用哪种写回策略了。总结一下，想要获得高性能，就选择No策略；如果想要得到高可靠性保证，就选择Always策略；如果允许有一点点数据丢失，又希望性能别受太大影响的话，那么就选择Everysec策略。

但是，按照系统的性能要求选定了写回策略，并不是“高枕无忧”了。毕竟，AOF是以文件的形式记录接收到的所有命令。随着接收的命令越来越多，AOF文件会越来越大。这也就意味着，我们一定要小心AOF文件过大带来的性能问题。

这里的“性能问题”主要在于以下三个方面：

• 一是，文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件；
• 二是，如果文件过大，再往里面追加命令的话，效率也会变低。
• 三是，如果发生宕机，AOF中记录的命令要一个个被重新执行，用于故障恢复，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢，这就会影响到Redis的使用。

所以，我们就要采取一定的控制手段，这个时候，AOF重写机制就登场了。

日志文件太大了怎么办？

简单来说，AOF重写机制就是在重写时，Redis根据数据库的现状创建一个新的AOF文件，也就是说，读取数据库中的所有键值对，然后对每一对键值对用一条命令记录它的写入。比如说，当读取了键值对“testkey”:"testvalue“之后，重写机制就会记录set testkey testvalue这条命令。这样，当需要恢复时，可以重新执行该命令，实现”testkey“:”testvalue”的写入。

为什么重写机制会把日志文件变小呢？实际上，重写机制具有“多变一”的功能。所谓“多变一”，也就是说，旧日志文件中的多条命令，在重写后的新日志中变成了一条命令。

我们知道AOF文件是以追加的方式，逐一记录接收到的命令的。当一个键值对被多条命令反复修改时，AOF文件就会记录相应的多条命令。但是，在重写的时候，是根据这条键值对当前最新的状态，为它生成对应的写入命令。这样一来，一个键值对在重写日志中只有一条命令就行了，而且，在日志恢复时，只用执行这条命令，就可以直接完成这个键值对的写入了。

看下面这张图的例子：

不过，虽然AOF重新后日志文件会缩小，但是，要把整个数据库的最新数据操作日志都写回磁盘，仍然是一个非常耗时的过程。这是，我们就要继续关注另一个问题了：重写会不会阻塞主线程？

AOF重写会阻塞吗？

和AOF日志由主线程写回不同，重写过程是由后台子线程 bgwriteaof 来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。

我把重写的过程总结为“一个拷贝，两处日志”。

“一个拷贝”就是指，每次执行重写时，主线程fork出后台的bgwriteaof子进程。此时，fork会把主线程的内存页表拷贝一份给子进程，这里面就包含了数据库的最新的数据地址。然后，bgwriteaof子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把数据写成操作命令，记入到重写日志。

“两处日志”又是什么呢？

因为主线程未阻塞，仍然可以处理新来的操作。此时，如果有写操作，第一处日志就是指正在使用的AOF日志，Redis会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来，即使宕机了，这个AOF日志的操作仍然是齐全的，可以用于恢复。

而第二处日志，就是指新的AOF重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志缓冲区记录的这些操作也会写入新的AOF文件，此时，我们就可以用新的AOF文件替代旧文件了。

总结来说，每次AOF重写时，Redis会先执行一个内存拷贝用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。而且，因为Redis采用额外的进程进行重写，所以这个过程并不会阻塞主线程。

总结

这节课，我向你介绍了 Redis 用于避免数据丢失的 AOF 方法。这个方法通过逐一记录操作命令，在恢复时再逐一执行命令的方式，保证了数据的可靠性。

这个方法看似“简单”，但也是充分考虑了对 Redis 性能的影响。总结来说，它提供了 AOF 日志的三种写回策略，分别是 Always、Everysec 和 No，这三种策略在可靠性上是从高到低，而在性能上则是从低到高。

此外，为了避免日志文件过大，Redis 还提供了 AOF 重写机制，直接根据数据库里数据的最新状态，生成这些数据的插入命令，作为新日志。这个过程通过后台线程完成，避免了对主线程的阻塞。

其中，三种写回策略体现了系统设计中的一个重要原则 ，即 trade-off，或者称为“取舍”，指的就是在性能和可靠性保证之间做取舍。我认为，这是做系统设计和开发的一个关键哲学，我也非常希望，你能充分地理解这个原则，并在日常开发中加以应用。

不过，你可能也注意到了，落盘时机和重写机制都是在“记日志”这一过程中发挥作用的。例如，落盘时机的选择可以避免记日志时阻塞主线程，重写可以避免日志文件过大。但是，在“用日志”的过程中，也就是使用 AOF 进行故障恢复时，我们仍然需要把所有的操作记录都运行一遍。再加上 Redis 的单线程设计，这些命令操作只能一条一条按顺序执行，这个“重放”的过程就会很慢了。

那么，有没有既能避免数据丢失，又能更快地恢复的方法呢？当然有，那就是 RDB 快照了。下节课，我们就一起学习一下，敬请期待。

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