你好，我是蒋德钧。
上节课，我们学习了Redis避免数据丢失的AOF方法。这个方法的好处，是每次执行只需要记录操作命令，需要持久化的数据量不大。一般而言，只要你采用的不是always的持久化策略，就不会对性能造成太大影响。
但是，也正因为记录的是操作命令，而不是实际的数据，所以，用AOF方法进行故障恢复的时候，需要逐一把操作日志都执行一遍。如果操作日志非常多，Redis就会恢复得很缓慢，影响到正常使用。这当然不是理想的结果。那么，还有没有既可以保证可靠性，还能在宕机时实现快速恢复的其他方法呢？
当然有了，这就是我们今天要一起学习的另一种持久化方法：内存快照。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。
对Redis来说，它实现类似照片记录效果的方式，就是把某一时刻的状态以文件的形式写到磁盘上，也就是快照。这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。这个快照文件就称为RDB文件，其中，RDB就是Redis DataBase的缩写。
和AOF相比，RDB记录的是某一时刻的数据，并不是操作，所以，在做数据恢复时，我们可以直接把RDB文件读入内存，很快地完成恢复。听起来好像很不错，但内存快照也并不是最优选项。为什么这么说呢？
我们还要考虑两个关键问题：
这么说可能你还不太好理解，我还是拿拍照片来举例子。我们在拍照时，通常要关注两个问题：
你看，这两个问题是不是非常重要呢？那么，接下来，我们就来具体地聊一聊。先说“取景”问题，也就是我们对哪些数据做快照。
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。
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。
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（键值对C’）。然后，主线程在这个数据副本上进行修改。同时，bgsave子进程可以继续把原来的数据（键值对C）写入RDB文件。
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？
对于快照来说，所谓“连拍”就是指连续地做快照。这样一来，快照的间隔时间变得很短，即使某一时刻发生宕机了，因为上一时刻快照刚执行，丢失的数据也不会太多。但是，这其中的快照间隔时间就很关键了。
如下图所示，我们先在T0时刻做了一次快照，然后又在T0+t时刻做了一次快照，在这期间，数据块5和9被修改了。如果在t这段时间内，机器宕机了，那么，只能按照T0时刻的快照进行恢复。此时，数据块5和9的修改值因为没有快照记录，就无法恢复了。
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。
一方面，频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大压力，多个快照竞争有限的磁盘带宽，前一个快照还没有做完，后一个又开始做了，容易造成恶性循环。
另一方面，bgsave子进程需要通过fork操作从主线程创建出来。虽然，子进程在创建后不会再阻塞主线程，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fork出bgsave子进程，这就会频繁阻塞主线程了（所以，在Redis中如果有一个bgsave在运行，就不会再启动第二个bgsave子进程）。那么，有什么其他好方法吗？
此时，我们可以做增量快照，所谓增量快照，就是指，做了一次全量快照后，后续的快照只对修改的数据进行快照记录，这样可以避免每次全量快照的开销。
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：
如果我们对每一个键值对的修改，都做个记录，那么，如果有1万个被修改的键值对，我们就需要有1万条额外的记录。而且，有的时候，键值对非常小，比如只有32字节，而记录它被修改的元数据信息，可能就需要8字节，这样的画，为了“记住”修改，引入的额外空间开销比较大。这对于内存资源宝贵的Redis来说，有些得不偿失。
到这里，你可以发现，虽然跟AOF相比，快照的恢复速度快，但是，快照的频率不好把握，如果频率太低，两次快照间一旦宕机，就可能有比较多的数据丢失。如果频率太高，又会产生额外开销，那么，还有什么方法既能利用RDB的快速恢复，又能以较小的开销做到尽量少丢数据呢？
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。
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。
这节课，我们学习了Redis用于避免数据丢失的内存快照方法。这个方法的优势在于，可以快速恢复数据库，也就是只需要把RDB文件直接读入内存，这就避免了AOF需要顺序、逐一重新执行操作命令带来的低效性能问题。
不过，内存快照也有它的局限性。它拍的是一张内存的“大合影”，不可避免地会耗时耗力。虽然，Redis设计了bgsave和写时复制方式，尽可能减少了内存快照对正常读写的影响，但是，频繁快照仍然是不太能接受的。而混合使用RDB和AOF，正好可以取两者之长，避两者之短，以较小的性能开销保证数据可靠性和性能。
最后，关于AOF和RDB的选择问题，我想再给你提三点建议：
我曾碰到过这么一个场景：我们使用一个2核CPU、4GB内存、500GB磁盘的云主机运行Redis，Redis数据库的数据量大小差不多是2GB，我们使用了RDB做持久化保证。当时Redis的运行负载以修改操作为主，写读比例差不多在8:2左右，也就是说，如果有100个请求，80个请求执行的是修改操作。你觉得，在这个场景下，用RDB做持久化有什么风险吗？你能帮着一起分析分析吗？
到这里，关于持久化我们就讲完了，这块儿内容是熟练掌握Redis的基础，建议你一定好好学习下这两节课。如果你觉得有收获，希望你能帮我分享给更多的人，帮助更多人解决持久化的问题。
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