当服务器宕机后，数据全部丢失：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，这些数据是从慢速数据库中读取出来的，性能肯定比不上从 Redis 中读取，导致使用这些数据的应用程序响应变慢。所以，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至
关重要的。
目前，Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF 日志和 RDB 快照。
AOF 日志是如何实现的？
说到日志，我们比较熟悉的是数据库的写前日志（Write Ahead Log, WAL），也就是
说，在实际写数据前，先把修改的数据记到日志文件中，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 是先执行命令，把数据写入
内存，然后才记录日志，如下图所示：
那 AOF 为什么要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”表示当前命令有三个部分，每部分都是由“$+数字”开头，后面紧跟着
具体的命令、键或值。这里，“数字”表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。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 在向 AOF 里面记录日志的时候，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，只有命令能执行成功，才会被记录到日志
中，否则，系统就会直接向客户端报错。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：它是在命令执行后才记录日志，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，还没有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重新读入数据进行恢复，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，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因
为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，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
其次，AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因
为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，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
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，操作系统控制的写回：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内容写回磁盘
针对避免主线程阻塞和减少数据丢失问题，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，不可避免地会影响主线程性能；
虽然“操作系统控制的写回”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，一旦宕机对应的数据就
丢失了；
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，上一秒内未落盘的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。
三种写回策略的优缺点：
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
但是，按照系统的性能需求选定了写回策略，并不是“高枕无忧”了。毕竟，AOF 是以文
件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多，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，如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，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 的正常使用。
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，然后对每一个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。
为什么重写机制可以把日志文件变小呢? 实际上，重写机制具有“多变一”功能。所谓
的“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，逐一记录接收到的写命令的。当一个键值对被多条
写命令反复修改时，AOF 文件会记录相应的多条命令。但是，在重写的时候，是根据这个
键值对当前的最新状态，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
只用一条命令就行了，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。
下面这张图就是一个例子：
当我们对一个列表先后做了 6 次修改操作后，列表的最后状态是[“D”, “C”, “N”]，
此时，只用 LPUSH u:list “N”, “C”, "D"这一条命令就能实现该数据的恢复，这就节省
了五条命令的空间。对于被修改过成百上千次的键值对来说，重写能节省的空间当然就更
大了。
不过，虽然 AOF 重写后，日志文件会缩小，但是，要把整个数据库的最新数据的操作日志
都写回磁盘，仍然是一个非常耗时的过程。这时，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，重写过程是由后台线程 bgrewriteaof 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 bgrewriteaof 子进程。此
时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的
最新数据。然后，bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把拷贝的数
据写成操作，记入重写日志。
“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
志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。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 采用额外的线程进行
数据重写，所以，这个过程并不会阻塞主线程。
问题的提出
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。
AOF 日志重写的时候，是由 bgrewriteaof 子进程来完成的，不用主线程参与，我们今
天说的非阻塞也是指子进程的执行不阻塞主线程。但是，你觉得，这个重写过程有没有
其他潜在的阻塞风险呢？如果有的话，会在哪里阻塞？
AOF 重写也有一个重写日志，为什么它不共享使用 AOF 本身的日志呢？
学习就是这样你会发现，你学着学着就会发现很多问题
