目录

1.前置知识

1.1 Redis键（key）

2.Redis中5大数据类型详解

2.1 Redis字符串(String)

2.1.1 使用场景

2.1.2 常用命令

2.1.3 数据结构

2.2. Redis列表（List）

2.2.1 应用场景

2.2.2 常用命令

2.2.3 数据结构

2.3. Redis 集合(set)

2.3.1 应用场景

2.3.2 常用命令

2.3.3 数据结构

2.4. Redis 哈希(Hash)

2.4.1 应用场景

2.4.2 常用命令

2.4.3 数据结构

2.5. Redis 有序集合 Zset(sorted set)

2.5.1 应用场景

2.5.2  常用命令

2.5.3 数据结构

2.5.4. 跳跃表

3. 三大特殊数据类型

3.1 Geospatial

3.1.1 常用命令

3.2 HyperLogLog

3.3 BitMaps

4. 事务

5. Jedis

5.1 Jedis常用Api使用

5.2  jedis操作事务

6. SpringBoot整合

7. Redis持久化

7.1 RDB（Redis DataBase）

​编辑

7.2 AOF操作（Append Only File）

7.3 总结

8. Redis 发布订阅

9.Redis 哨兵模式

10. 缓存穿透和雪崩

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1.前置知识

Redis端口：6379

Redis五大数据类型

1.1 Redis键（key）

• keys *查看当前库所有key    (匹配：keys *1)
• exists key判断某个key是否存在
• type key 查看你的key是什么类型
• del key       删除指定的key数据
• unlink key   根据value选择非阻塞删除
• 仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
• expire key 10   10秒钟：为给定的key设置过期时间
• ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
• select命令切换数据库
• dbsize查看当前数据库的key的数量
• flushdb清空当前库

• 2.Redis中5大数据类型详解

• 2.1 Redis字符串(String)

• 2.1.1 使用场景

• String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

2.1.2 常用命令

1. set   <key><value>添加键值对

*NX	*XX	*EX	*PX
当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库	当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥	key的超时秒数	key的超时毫秒数，与EX互斥

2. get   <key>查询对应键值

3. append  <key><value>将给定的<value> 追加到原值的末尾

4. strlen  <key>获得值的长度

5. setnx  <key><value>只有在 key 不存在时    设置 key 的值

6. incr  <key> 将 key 中储存的数字值增1（具有原子性,不可被打断） ，只能对数字值操作，如果为空，新增值为1

7. decr  <key> 将 key 中储存的数字值减1 （具有原子性,不可被打断）只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1

8. incrby / decrby  <key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。

9. mset  <key1><value1><key2><value2>  .....

同时设置一个或多个 key-value对

10. mget  <key1><key2><key3> .....

同时获取一个或多个 value

11. msetnx <key1><value1><key2><value2>  .....

同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。

原子性，有一个失败则都失败

12. getrange  <key><起始位置><结束位置>

获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包

13. setrange  <key><起始位置><value>

用 <value>  覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。

14. setex  <key><过期时间><value>

设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。

15. getset <key><value>

以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

2.1.3 数据结构

String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

2.2. Redis列表（List）

单键多值

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

2.2.1 应用场景

1、消息队列
l如下图所示，Redis的lpush + brpop命令组合即可实现阻塞队列，生产者客户端使用lpush从列表左侧插入元素，多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的争抢列表尾部的元素，多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用；

2、最新列表
list类型的lpush命令和lrange命令能实现最新列表的功能，每次通过lpush命令往列表里插入新的元素，然后通过lrange命令读取最新的元素列表，如朋友圈的点赞列表、评论列表。

但是，并不是所有的最新列表都能用list类型实现，因为对于频繁更新的列表，list类型的分页可能导致列表元素重复或漏掉，举个例子，当前列表里由表头到表尾依次有（E，D，C，B，A）五个元素，每页获取3个元素，用户第一次获取到（E，D，C）三个元素，然后表头新增了一个元素F，列表变成了（F，E，D，C，B，A），此时用户取第二页拿到（C，B，A），元素C重复了。只有不需要分页（比如每次都只取列表的前5个元素）或者更新频率低（比如每天凌晨更新一次）的列表才适合用list类型实现。对于需要分页并且会频繁更新的列表，需用使用有序集合sorted set类型实现。另外，需要通过时间范围查找的最新列表，list类型也实现不了，也需要通过有序集合sorted set类型实现，如以成交时间范围作为条件来查询的订单列表。之后在介绍有序集合sorted set类型的应用场景时会详细介绍sorted set类型如何实现最新列表。

3、排行榜
 list类型的lrange命令可以分页查看队列中的数据。可将每隔一段时间计算一次的排行榜存储在list类型中，如京东每日的手机销量排行、学校每次月考学生的成绩排名、斗鱼年终盛典主播排名等，下图是酷狗音乐“K歌擂台赛”的昨日打擂金曲排行榜，每日计算一次，存储在list类型中，接口访问时，通过page和size分页获取打擂金曲。

但是，并不是所有的排行榜都能用list类型实现，只有定时计算的排行榜才适合使用list类型存储，与定时计算的排行榜相对应的是实时计算的排行榜，list类型不能支持实时计算的排行榜，之后在介绍有序集合sorted set的应用场景时会详细介绍实时计算的排行榜的实现。
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42119753/article/details/102422068

2.2.2 常用命令

1. lpush/rpush  <key><value1><value2><value3> .... 从左边/右边插入一个或多个值。

2. lpop/rpop  <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。

3. rpoplpush  <key1><key2>从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。

4. lrange <key><start><stop> 按照索引下标获得元素(从左到右)

lrange mylist 0 -1        0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）

5. lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)

6. llen <key>获得列表长度

7. linsert <key>  before <value><newvalue>在<value>的后面插入<newvalue>插入值

8. lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)

9. lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value

2.2.3 数据结构

List的数据结构为快速链表quickList。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

2.3. Redis 集合(set)

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

2.3.1 应用场景

redis set是集合类型的数据结构，那么集合类型就比较适合用于聚合分类。

1、标签：比如我们博客网站常常使用到的兴趣标签，把一个个有着相同爱好，关注类似内容的用户利用一个标签把他们进行归并。

2、共同好友功能，共同喜好，或者可以引申到二度好友之类的扩展应用。

3、统计网站的独立IP。利用set集合当中元素不唯一性，可以快速实时统计访问网站的独立IP。
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34861341/article/details/123130020s

2.3.2 常用命令

1. sadd <key><value1><value2> ..... 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略

2. smembers <key>取出该集合的所有值。

3. sismember <key><value>判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0

4. scard<key>返回该集合的元素个数。

5. srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。

6. spop <key>随机从该集合中吐出一个值。

7. srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。

8. smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合

9. sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。

10. sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。

11. sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)

2.3.3 数据结构

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。

2.4. Redis 哈希(Hash)

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

类似Java里面的Map<String,Object>

用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储

主要有以下2种存储方式：

2.4.1 应用场景

2.4.2 常用命令

1. hset <key><field><value>给<key>集合中的  <field>键赋值<value>

2. hget <key1><field>从<key1>集合<field>取出 value

3. hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置hash的值

4. hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。

5. hkeys <key>列出该hash集合的所有field

6. hvals <key>列出该hash集合的所有value

7. hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1   -1

8. hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .

2.4.3 数据结构

Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。

一、购物车
购物车功能主要是通过用户点击商品添加到购物车，前端会传递商品id以及用于需要购买的数据到后端，php 通过前端传递的参数进而完成购物车的添加，增加或者减少购物车购买数量，删除或者清空购物车等功能。

如果说是使用redis来做我们可以以用户 id 为 key，商品 id 为 field，商品数量为 value，恰好构成了购物车的3个要素。

如：

             [命令] [购物车用户:ID] [产品：ID] [数量]
127.0.0.1:6379> hmset shopcartuser:1 product:1 2
OK
127.0.0.1:6379> hmget shopcartuser:1 product:1
1) "2"
127.0.0.1:6379>

二、存储对象
hash 类型的 (key, field, value) 的结构与对象的(对象id, 属性, 值)的结构相似，也可以用来存储对象。

在介绍string类型的应用场景时有所介绍，string + json 也是存储对象的一种方式，那么存储对象时，到底用 string + json 还是用 hash 呢？

两种存储方式的对比如下表所示：

当对象的某个属性需要频繁修改时，不适合用 string+json，因为它不够灵活，每次修改都需要重新将整个对象序列化并赋值，如果使用 hash 类型，则可以针对某个属性单独修改，没有序列化，也不需要修改整个对象。比如，商品的价格、销量、关注数、评价数等可能经常发生变化的属性，就适合存储在hash类型里。

当然，不常变化的属性存储在 hash 类型里也没有问题，比如商品名称、商品描述、上市日期等。但是，当对象的某个属性不是基本类型或字符串时，使用 hash 类型就必须手动进行复杂序列化，比如，商品的标签是一个标签对象的列表，商品可领取的优惠券是一个优惠券对象的列表等，即使以 coupons（优惠券）作为 field，value 想存储优惠券对象列表也还是要使用 json 来序列化，这样的话序列化工作就太繁琐了，不如直接用 string + json 的方式存储商品信息来的简单。

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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39408664/article/details/120163853

2.5. Redis 有序集合 Zset(sorted set)

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。

不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。

因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。

访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

2.5.1 应用场景

排行榜

有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单维护可能是多方面：按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。

2.5.2  常用命令

zadd  <key><score1><value1><score2><value2>…

将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。

zrange <key><start><stop>  [WITHSCORES]  

返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素

带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。

zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]

返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。

zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]

同上，改为从大到小排列。

zincrby <key><increment><value>      为元素的score加上增量

zrem  <key><value>删除该集合下，指定值的元素

zcount <key><min><max>统计该集合，分数区间内的元素个数

zrank <key><value>返回该值在集合中的排名，从0开始。

案例：如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜？

2.5.3 数据结构

SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构

（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。

（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。

2.5.4. 跳跃表

有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。

2、实例

对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出51

1. 有序链表

要查找值为51的元素，需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。

1. 跳跃表

从第2层开始，1节点比51节点小，向后比较。

21节点比51节点小，继续向后比较，后面就是NULL了，所以从21节点向下到第1层

在第1层，41节点比51节点小，继续向后，61节点比51节点大，所以从41向下

在第0层，51节点为要查找的节点，节点被找到，共查找4次。

从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高

3. 三大特殊数据类型

3.1 Geospatial

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

3.1.1 常用命令

1、geoadd

（1）格式

geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...]   添加地理位置（经度，纬度，名称）

（2）实例

geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai

geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing

两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。

当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

2、geopos

（1）格式

geopos  <key><member> [member...]  获得指定地区的坐标值

（2）实例

3、geodist

（1）格式

geodist<key><member1><member2>  [m|km|ft|mi ]  获取两个位置之间的直线距离

（2）实例

获取两个位置之间的直线距离

单位：

m 表示单位为米[默认值]。

km 表示单位为千米。

mi 表示单位为英里。

ft 表示单位为英尺。

如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

4、georadius

（1）格式

georadius<key>< longitude><latitude>radius  m|km|ft|mi   以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

经度 纬度 距离 单位

（2）实例

3.2 HyperLogLog

3.3 BitMaps

位存储

统计疫情感染人数，0 1 0 1 1 0，1表示感染，0表示未感染

统计用户信息，0活跃，1不活跃，0登录，1未登录，打卡，365打卡！两个状态的，都可以使用Bitmaps位图，数据结构！都是操作二进制位来进行记录，就只有0和1两个状态！

365天=365bit 1字节=8bit 46字节左右！

测试

4. 事务

Redis的事务不具有原子性，只具有一次性，顺序性，排他性

-----------队列 set set get hset 执行--------

Redis事务没有隔离级别的概念！

所有的命令在事务中，并没有直接被执行！只是发起执行命令的时候才会执行！Exec

Redis单条命令是保存原子性的，但是事务不保证原子性！

redis的事务：

• 开启事务（multi）
• 命令入队（........）
• 执行事务（exec）

正常执行事务！

放弃事务！

编译型异常（代码有问题！命令有错！），事务中所有的命令都不会执行！

运行时异常（1/0），如果事务队列中存在语法性，那么执行命令时，其他命令可以正常执行，错误命令抛出异常！

监控！Watch

 悲观锁：

• 很悲观，认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！

 乐观锁：

• 很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会上锁！更新数据的时候去判断一下，在此期间是否有人修改过这个数据
• 获取version
• 更新的时候比较version

Redis监视测试

正常执行成功！

测试多线程修改值，使用watch可以当做redis乐观锁操作！

如果修改失败，就去unwatch解锁，再去watch money就好

5. Jedis

我们要使用Java来操作Redis ------------>类似于Java使用JDBC操作Mysql

什么是Jedis 是官方推荐的java连接开发工具！使用Java操作Redis中间件！如果你要使用java操作redis，那么一定要对Jedis十分熟悉！

5.1 Jedis常用Api使用

public class TestPing {public static void main(String[] args) {//1.new Jedis对象即可Jedis jedis = new Jedis("192.168.10.129",6379);//jedis 所有的命令就是我们之前学习的所有指令//System.out.println(jedis.ping());System.out.println("清空数据"+jedis.flushDB());System.out.println("判断某个键是否存在："+jedis.exists("username"));System.out.println("新增<'username','kuangshen'>"+jedis.set("username","kuangshen"));System.out.println("新增<'password','password'>的键值对："+jedis.set("password","password"));System.out.println("系统中所有的键如下：");Set<String> keys = jedis.keys("*");System.out.println(keys);System.out.println("删除键password："+jedis.del("password"));System.out.println("判断键password是否存在："+jedis.exists("password"));System.out.println("查看键username所存储的值的类型："+jedis.type("username"));System.out.println("随机返回key空间的一个："+jedis.randomKey());System.out.println("重命名key："+jedis.get("name"));System.out.println("按索引查询："+jedis.select(0));System.out.println("删除当前选择数据库中的所有key："+jedis.flushDB());System.out.println("返回当前数据库中的key的数目："+jedis.dbSize());System.out.println("删除当前数据库中所有的key"+ jedis.flushAll());}}

5.2  jedis操作事务

public class TestX {public static void main(String[] args) {Jedis jedis = new Jedis("192.168.10.129",6379);JSONObject jsonObject = new JSONObject();jsonObject.put("hello", "world");jsonObject.put("name","kuangshen");//开启事务Transaction multi = jedis.multi();String result = jsonObject.toJSONString();try {multi.set("user1",result);int i = 1/0;multi.set("user2",result);multi.exec();//执行事务} catch (Exception e) {multi.discard();//放弃事务throw new RuntimeException(e);} finally {System.out.println(jedis.get("user1"));System.out.println(jedis.get("user2"));jedis.close();//关闭连接}}
}

6. SpringBoot整合

SpringBoot操作数据：spring-data jpa jdbc mongodb redis!

SpringData也是和SpringBoot齐名的项目！

说明：在Springboot2.x之后，原来使用的jedis被替换为了lettuce

jedis：采用的直连,多个线程操作的话，是不安全的，如果想要避免不安全的，使用jedis pool连接池！更像 BIO模式

lettuce：采用Netty，实例可以再多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！更像NiO模式

！！强烈建议看：如何用SpringBoot整合Redis（详细讲解~）_我是一棵卷心菜的博客-CSDN博客

7. Redis持久化

7.1 RDB（Redis DataBase）

什么是RDB

在主从复制中，rdb就是备用的！从机上面！

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。

Redis会单独创建 （ fork )一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文“件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的。这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复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的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。我们默认的就是RDB，一般情况不需要修改这个配置！

rdb保存的文件是dump.rdb 都是在我们的配置文件中快照中进行配置的！

触发机制

1. save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则

2.执行flushall命令，也会触发我们的rdb规则

3.退出redis，也会产生rdb文件！

备份就自动生成一个dump.rdb

如何恢复rdb文件！

1.只需要将rdb文件放到我们redis目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb 恢复其中的数据！

2.查看需要存在的位置

127.0.0.1：6379> config get dir
1) "dir"
2) "usr/local/bin" #如果在这个目录下存在 dump.rdb 文件,启动就会自动恢复其中的数据

优点：

1. 适合大规模的数据恢复
2. 对数据的完整性要求不高

缺点：

1. 需要一定时间间隔进程操作！如果redis意外宕机了，这个追后一次修改数据就没有了！
2. fork进程的时候，会占用一定的内容空间

7.2 AOF操作（Append Only File）

将我们的所有命令都记录下来,history,恢复的时候就把这个文件全部执行一遍！

是什么

以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

AOF保存的是appendonly.aof文件

append

默认是不开启的，需要手动打开配置！我们只需要将append改为yes就开启了AOF

重启，redis就可以生效了！

如果这个aof文件有错位，这时候redis是启动不起来的吗，我们需要修复这个aof文件

redis给我们提供了一个工具redis-check-aof --fix

如果文件正常，重启就可以直接恢复了！

重写规则说明

aof默认就是文件的无限追加，文件会越来越大

如果aof文件大于64m，太大了！fork一个新的进程来将我们的文件进行重写！

优点和缺点！

appendonly no  #默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，rdb完全够用!
appendfilename "appendonly.aof"  #持久化的文件的名字#appendfsync always  #每次修改都会sync。消耗性能
appendsync everysec  #每秒执行一次 sync，可能会丢失这1s的数据
#appendfsync no      #不执行sync，这个时候操作系统自己同步数据，速度最快!#rewrite  重写;

优点：

1. 每一次修改都同步，文件的完整性会更加好！

2.每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据

3.从不同步，效率最高的！

缺点：

1.相对数据文件来说，aof远远大于rdb，修复的速度也比rdb慢！

2.AOF运行效率也要比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化！

7.3 总结

1、RDB持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储
2、AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重写，使得AOF文件的体积不至于过大。
3、只做缓存，如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化
4、同时开启两种持久化方式

• 在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
• RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件，那要不要只使用AOF呢?作者建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库(（AOF在不断变化不好备份），快速重启，而且不会有AOF可能潜在的Bug，留着作为一个万一的手段。

5、性能建议

• 因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留save 9001这条规则。
• 如果Enable AOF，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了，代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上，默认超过原大小100%大小重写可以改到适当的数值。
• 如果不Enable AOF，仅靠Master-Slave Repllcation实现高可用性也可以，能省掉一大笔lO，也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果MasterlSlave同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个Master/Slave 中的RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构。

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