前言：
除了RDB持久化功能以外，Redis还提供了AOF(Append Only File)持久化功能。与RDB持久化通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态不同，AOF持久化是通过保存Redis所执行的写命令来记录数据库状态的。
AOF持久化的实现
AOF持久化功能的实现可以分为命令追加、文件写入、文件同步三个步骤。
命令追加：
当AOF持久化功能打开时，服务器在执行完一个写命令之后，会以协议格式将被执行的写命令追加到服务器状态的aof_buf缓冲区的末尾。
AOF文件的写入与同步：
每当服务器常规任务函数被执行、 或者事件处理器被执行时， aof.c/flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作：
WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件。
SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。
两个步骤都需要根据一定的条件来执行， 而这些条件由 AOF 所使用的保存模式来决定， 以下小节就来介绍 AOF 所使用的三种保存模式， 以及在这些模式下， 步骤 WRITE 和 SAVE 的调用条件。
Redis 目前支持三种 AOF 保存模式，它们分别是：
AOF_FSYNC_NO ：不保存。
AOF_FSYNC_EVERYSEC ：每一秒钟保存一次。
AOF_FSYNC_ALWAYS ：每执行一个命令保存一次。
不保存
在这种模式下， 每次调用 flushAppendOnlyFile 函数， WRITE 都会被执行， 但 SAVE 会被略过。
在这种模式下， SAVE 只会在以下任意一种情况中被执行：
Redis 被关闭
AOF 功能被关闭
系统的写缓存被刷新（可能是缓存已经被写满，或者定期保存操作被执行）
这三种情况下的 SAVE 操作都会引起 Redis 主进程阻塞。
每一秒钟保存一次
在这种模式中， SAVE 原则上每隔一秒钟就会执行一次， 因为 SAVE 操作是由后台子线程调用的， 所以它不会引起服务器主进程阻塞。
注意， 在上一句的说明里面使用了词语“原则上”， 在实际运行中， 程序在这种模式下对 fsync 或 fdatasync 的调用并不是每秒一次， 它和调用 flushAppendOnlyFile 函数时 Redis 所处的状态有关。
每当 flushAppendOnlyFile 函数被调用时， 可能会出现以下四种情况：
子线程正在执行 SAVE ，并且：
这个 SAVE 的执行时间未超过 2 秒，那么程序直接返回，并不执行 WRITE 或新的 SAVE 。
这个 SAVE 已经执行超过 2 秒，那么程序执行 WRITE ，但不执行新的 SAVE 。注意，因为这时 WRITE 的写入必须等待子线程先完成（旧的） SAVE ，因此这里 WRITE 会比平时阻塞更长时间。
子线程没有在执行 SAVE ，并且：
上次成功执行 SAVE 距今不超过 1 秒，那么程序执行 WRITE ，但不执行 SAVE 。
上次成功执行 SAVE 距今已经超过 1 秒，那么程序执行 WRITE 和 SAVE 。
可以用流程图表示这四种情况：
根据以上说明可以知道， 在“每一秒钟保存一次”模式下， 如果在情况 1 中发生故障停机， 那么用户最多损失小于 2 秒内所产生的所有数据。
如果在情况 2 中发生故障停机， 那么用户损失的数据是可以超过 2 秒的。
Redis 官网上所说的， AOF 在“每一秒钟保存一次”时发生故障， 只丢失 1 秒钟数据的说法， 实际上并不准确。
每执行一个命令保存一次
在这种模式下，每次执行完一个命令之后， WRITE 和 SAVE 都会被执行。
另外，因为 SAVE 是由 Redis 主进程执行的，所以在 SAVE 执行期间，主进程会被阻塞，不能接受命令请求。
AOF 保存模式对性能和安全性的影响
在上一个小节， 我们简短地描述了三种 AOF 保存模式的工作方式， 现在， 是时候研究一下这三个模式在安全性和性能方面的区别了。
对于三种 AOF 保存模式， 它们对服务器主进程的阻塞情况如下：
不保存（AOF_FSYNC_NO）：写入和保存都由主进程执行，两个操作都会阻塞主进程。
每一秒钟保存一次（AOF_FSYNC_EVERYSEC）：写入操作由主进程执行，阻塞主进程。保存操作由子线程执行，不直接阻塞主进程，但保存操作完成的快慢会影响写入操作的阻塞时长。
每执行一个命令保存一次（AOF_FSYNC_ALWAYS）：和模式 1 一样。
因为阻塞操作会让 Redis 主进程无法持续处理请求， 所以一般说来， 阻塞操作执行得越少、完成得越快， Redis 的性能就越好。
模式 1 的保存操作只会在AOF 关闭或 Redis 关闭时执行， 或者由操作系统触发， 在一般情况下， 这种模式只需要为写入阻塞， 因此它的写入性能要比后面两种模式要高， 当然， 这种性能的提高是以降低安全性为代价的： 在这种模式下， 如果运行的中途发生停机， 那么丢失数据的数量由操作系统的缓存冲洗策略决定。
模式 2 在性能方面要优于模式 3 ， 并且在通常情况下， 这种模式最多丢失不多于 2 秒的数据， 所以它的安全性要高于模式 1 ， 这是一种兼顾性能和安全性的保存方案。
模式 3 的安全性是最高的， 但性能也是最差的， 因为服务器必须阻塞直到命令信息被写入并保存到磁盘之后， 才能继续处理请求。
综合起来，三种 AOF 模式的操作特性可以总结如下：
AOF 文件的读取和数据还原
AOF 文件保存了 Redis 的数据库状态， 而文件里面包含的都是符合 Redis 通讯协议格式的命令文本。
这也就是说， 只要根据 AOF 文件里的协议， 重新执行一遍里面指示的所有命令， 就可以还原 Redis 的数据库状态了。
Redis 读取 AOF 文件并还原数据库的详细步骤如下：
1.创建一个不带网络连接的伪客户端（fake client）。
2.读取 AOF 所保存的文本，并根据内容还原出命令、命令的参数以及命令的个数。
3.根据命令、命令的参数和命令的个数，使用伪客户端执行该命令。
4.执行 2 和 3 ，直到 AOF 文件中的所有命令执行完毕。
完成第 4 步之后， AOF 文件所保存的数据库就会被完整地还原出来。
注意， 因为 Redis 的命令只能在客户端的上下文中被执行， 而 AOF 还原时所使用的命令来自于 AOF 文件， 而不是网络， 所以程序使用了一个没有网络连接的伪客户端来执行命令。 伪客户端执行命令的效果， 和带网络连接的客户端执行命令的效果， 完全一样。
AOF重写
因为AOF持久化是通过保存被执行的写命令来记录数据库状态的，所以随着服务器运行时间的流逝，AOF文件中的内容越来越多，文件体积越来越大，如果不加以控制，会对redis服务器甚至宿主计算器造成影响。
所谓的“重写”其实是一个有歧义的词语， 实际上， AOF 重写并不需要对原有的 AOF 文件进行任何写入和读取， 它针对的是数据库中键的当前值。
考虑这样一个情况， 如果服务器对键 list 执行了以下四条命令：
RPUSHlist1234// [1, 2, 3, 4]
RPOPlist// [1, 2, 3]
LPOPlist// [2, 3]
LPUSHlist1// [1, 2, 3]
那么当前列表键 list 在数据库中的值就为 [1, 2, 3] 。
如果我们要保存这个列表的当前状态， 并且尽量减少所使用的命令数， 那么最简单的方式不是去 AOF 文件上分析前面执行的四条命令， 而是直接读取 list 键在数据库的当前值， 然后用一条 RPUSH 1 2 3 命令来代替前面的四条命令。
再考虑这样一个例子， 如果服务器对集合键 animal 执行了以下命令：
SADDanimalcat// {cat}
SADDanimaldogpandatiger// {cat, dog, panda, tiger}
SREManimalcat// {dog, panda, tiger}
SADDanimalcatlion// {cat, lion, dog, panda, tiger}
那么使用一条 SADD animal cat lion dog panda tiger 命令， 就可以还原 animal 集合的状态， 这比之前的四条命令调用要大大减少。
除了列表和集合之外， 字符串、有序集、哈希表等键也可以用类似的方法来保存状态， 并且保存这些状态所使用的命令数量， 比起之前建立这些键的状态所使用命令的数量要大大减少。
AOF重写程序aof_rewrite函数可以很好完成创建一个新AOF文件的任务，但是这个函数会进行大量写入操作，会长时间阻塞，所以Redis将AOF重写程序放到子进程里执行，这样做达到两个目的：
·子进程AOF重写期间，服务器进程可以继续处理命令请求。
·子进程带有数据库进程的数据副本，使用子进程而不是线程，可以避免使用锁的情况下保证数据安全。
不过，使用子进程也有一个问题需要解决，就是AOF重写期间如果有新的写命令进来，不能漏掉，那样会数据不一致。
于是Redis服务器设置了一个AOF重写缓冲区
最后流程变为：
1.执行客户端发来的命令
2.将执行的写命令追加到AOF缓冲区
3.将执行后的写命令追加到AOF重写缓冲区
如上图。
这样一来可以保证：
·AOF缓冲区的内容会定期被写入和同步到AOF文件，对现有AOF文件的处理工作会照常进行。
·从创建子进程开始，服务器执行的所有写命令会被记录到AOF重写缓冲区里面
当子进程完成AOF重写工作之后，它会向父进程发送一个信号，父进程收到信号后，会调用一个信号处理函数，并执行以下工作：
1.将AOF重写缓冲区中的所有内容写入新的AOF文件中，这时新AOF文件锁保存的数据库状态和服务器当前状态一致
2.对新的AOF文件进行改名，原子性操作地覆盖现有的AOF文件，完成新旧AOF文件的替换。
这个信号函数执行完毕以后，父进程就可以继续像往常一样接受命令请求了，在整个AOF后台重写过程中，只有信号处理函数执行时会对服务器进程造成阻塞，其他时候都可以继续处理请求，这样AOF重写对服务器性能造成的影响降到了最低。
以上就是AOF后台重写，也即是BGREWRITEAOF命令的实现原理。
AOF的缺点
·对于相同的数据集来说，AOF文件的体积通常要大于 RDB文件的体积。
·根据所使用的Fsync策略，AOF的速度可能会慢于 RDB。在一般情况下，每秒Fsync的性能依然非常高，而关闭 Fsync可以让 AOF的速度和 RDB一样快，即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时，RDB可以提供更有保证的最大延迟时间(Latency)。
