对比redis的RDB、AOF模式的优缺点
一、RDB模式
1.1 工作原理
RDB(Redis DataBase)：基于时间的快照，其默认只保留当前最新的一次快照，特点是执行速度比较快，缺点是可
能会丢失从上次快照到当前时间点之间未做快照的数据。
RDB bgsave 实现快照的具体过程：
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Redis从master主进程先fork出一个子进程，使用写时复制机制，将内存的数据保存为一个临时文件，比如:tmp.rdb。当数据保存完成之后再将上一次保存的RDB文件替换掉，然后关闭子进程，这样可以保证每一次做RDB快照保存的数据都是完整的。
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因为直接替换RDB文件的时候，可能会出现突然断电等问题，而导致RDB文件还没有保存完整就因为突然关机停止保存，而导致数据丢失的情况。后续可以手动将每次生成的RDB文件进行备份，这样可以最大化保存历史数据。
1.2 RDB优点
- RDB是基于时间的快照，即保存了某个时间点的数据。很适合备份,可以根据自身的业务需求灵活调整备份频率。并且此文件格式也支持有不少第三方工具可以进行后续的数据分析。即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。
- RDB可以最大化Redis的性能，父进程在保存RDB文件时唯一要做的就是fork出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘工/0操作。
- RDB在大量数据,比如几个G的数据，恢复的速度比AOF的快
1.3 RDB缺点
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RDB本身的备份机制决定了不能实时保存数据，因此一般会超过5分钟以上才保存一次RDB文件。在这种情况下，一旦发生故障停机，就可能会丢失好几分钟的数据。
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当数据量非常大的时候，从父进程fork子进程进行保存至RDB文件时需要一点时间，可能是毫秒或者秒，取决于磁盘IO性能。在数据集比较庞大时，fork()可能会非常耗时，造成服务器在一定时间内停止处理客户端﹔如果数据集非常巨大，并且CPU时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒或更久。虽然 AOF重写也需要进行fork()，但无论AOF重写的执行间隔有多长，数据的持久性都不会有任何损失。
二、AOF模式
2.1 工作原理
AOF：AppendOnylFile：按照操作顺序依次将操作追加到指定的日志文件末尾。
AOF和RDB一样使用了写时复制机制，AOF默认为每秒钟 fsync一次，即将执行的命令保存到AOF文件当中，这样即使redis服务器发生故障的话最多只丢失1秒钟之内的数据，也可以设置不同的fsync策略always，即设置每次执行命令的时候执行fsync，fsync会在后台执行线程，所以主线程可以继续处理用户的正常请求而不受到写入AOF文件的I/O影响。。
2.2 AOF优点
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数据安全性相对较高，根据所使用的fsync策略(fsync是同步内存中redis所有已经修改的文件到存
储设备)，默认是appendfsync everysec，即每秒执行一次 fsync,在这种配置下，Redis 仍然可以保
持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据( fsync会在后台线程执行，
所以主线程可以继续努力地处理命令请求) -
由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中不需要seek, 即使出现
宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果本次操作只是写入了一半数据就出现
了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，可以通过 redis-check-aof 工具来解决数据
一致性的问题。 -
Redis可以在 AOF文件体积变得过大时，自动地在后台对AOF进行重写,重写后的新AOF文件包含了
恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的，因为Redis在创建新 AOF文件
的过程中，append模式不断的将修改数据追加到现有的 AOF文件里面，即使重写过程中发生停
机，现有的 AOF文件也不会丢失。而一旦新AOF文件创建完毕，Redis就会从旧AOF文件切换到新
AOF文件，并开始对新AOF文件进行追加操作。 -
AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，也可以通过该文
件完成数据的重建。 -
AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作，这些写入操作以Redis协议的格式保存，因
此 AOF文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析(parse)也很轻松。导出（export)AOF文件
也非常简单:举个例子，如果不小心执行了FLUSHALL.命令，但只要AOF文件未被重写，那么只要停
止服务器，移除 AOF文件末尾的FLUSHAL命令，并重启Redis ,就可以将数据集恢复到FLUSHALL执
行之前的状态
2.3 AOF缺点
- 即使有些操作是重复的也会全部记录，AOF 的文件大小要大于 RDB 格式的文件
- AOF 在恢复大数据集时的速度比 RDB 的恢复速度要慢
- 根据fsync策略不同,AOF速度可能会慢于RDB
- bug 出现的可能性更多
