redis持久化主要通过rdb和aof两种方式，rdb定期创建内存数据快照到磁盘，恢复速度快，但数据丢失风险高；aof记录所有写操作，保证数据完整性，但会影响性能和导致日志文件增大。两者可混用，兼顾数据安全和性能。
redis内存和磁盘之间的数据交换，说白了就是持久化。这玩意儿，看似简单，实际坑不少，我当年就栽过跟头。 简单来说，Redis主要靠两种方式把内存数据“搬家”到磁盘：RDB快照和AOF日志。
先说RDB。它就像给Redis拍张照片，定期把内存数据整个复制一份到磁盘。这方法简单粗暴，恢复数据也快，但缺点也很明显：数据丢失风险比较大。你要是正好在两次快照之间Redis挂了，那中间的数据就没了。所以，RDB适合对数据一致性要求没那么高的场景，比如一些统计数据。
再看AOF。这货更像个日记本，把每一次写操作都记录下来。这样，即使Redis挂了，也能根据日志把数据恢复回来。数据安全性比RDB高多了，但是写日志会影响性能，而且日志文件会越来越大，管理起来也麻烦。所以，AOF适合对数据完整性要求比较高的场景，比如电商订单系统。
当然，这两种方式也可以混用。这就好比既拍照片又写日记，两手都要抓，两手都要硬。这样既保证了数据安全，又能兼顾性能。但别高兴太早，这中间也有学问。比如，AOF日志文件过大后，如何进行重写，如何配置合适的策略，这些都需要仔细斟酌。
我曾经在一个项目中，只用了RDB，结果因为服务器突然宕机，丢失了几个小时的数据，差点没被老板炒鱿鱼。后来痛定思痛，改用了AOF+RDB的混合模式，并对AOF日志进行了优化，配置了合适的重写策略，再也没出现过类似的问题。
下面，咱们用点代码，模拟一下这两种持久化方式：
# 模拟RDB快照 def rdb_snapshot(data): import pickle with open("rdb.dump", "wb") as f: pickle.dump(data, f) print("RDB snapshot created.") # 模拟AOF日志 def aof_log(data, operation): with open("aof.log", "a") as f: f.write(f"{operation}:{data} ") print(f"AOF log entry added: {operation}:{data}") # 示例数据 data = {"key1": "value1", "key2": "value2"} # 创建RDB快照 rdb_snapshot(data) # 模拟一些写操作并记录AOF日志 aof_log(data, "SET") data["key3"] = "value3" aof_log(data, "SET") # 模拟Redis重启，从RDB或AOF恢复数据 (这里只做模拟，实际恢复需要更复杂的逻辑) # ... (恢复数据代码) ...
这只是个简单的模拟，实际的Redis持久化机制远比这复杂。 要玩转Redis的持久化，你得深入理解操作系统IO，文件系统，甚至一些底层细节。 记住，没有银弹，选择合适的持久化方案，并进行合理的配置和监控，才是王道。别指望一个简单的配置就能解决所有问题，实践出真知，多动手，多踩坑，才能成为真正的Redis高手。
