redis 提供持久化功能，把数据以文件的方式持久化到硬盘中，但是目前大多都是redis配合关系数据库使用，持久化仍然由关系数据完成，redis自身的持久化用于保证数据的安全性，以保证存放在redis的内存数据在没有被全部被持久化到关系中如果redis服务器发生灾难数据的完整性。下面介绍redis两种持久化方式。
1.Snapshotting即快照方式，存储方式在redis.conf中的配置为 save 900 1 #当有一条Keys数据被改变时，900秒刷新到Disk一次
save 300 10 #当有10条Keys数据被改变时，300秒刷新到Disk一次
save 60 10000 #当有10000条Keys数据被改变时，60秒刷新到Disk一次 可根据需求修改，当内存数据的变动满足如上配置时，redis会给但是内存数据做snapshot，完整保存当时内存数据状态，文件存储在dump.rdb中，当做一次新的snapshot时，进程会把此时的内存的snapshot写在一个临时文件中，当临时文件写完，用新写的临时文件替换原有的dump.rdb文件，并删除旧的 RDB 文件。。每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不是增量的只同步脏数据。如果数据量大的话，而且写操作比较多，必然会引起大量的磁盘io操作，可能会严重影响性能。
另外由于快照方式是在一定间隔时间做一次的，所以如果redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。
2.aof方式，aof方式是以日志的方式来存储数据，即它将记录每次对于redis的操作，每一次操作都有一条相应的记录，因此aof方式产生的文件比snapshot方式要大。比如set test 1然后调用 100次 incr test，则aof方式会存储这100次操作，但是对于客户端有用的却只是最后一次修改后的值，如果此时做了snapshot，则dump.rdb文件只是保存了最后一次操作后的值，而appendonly.aof则保存了每一次操作的记录。aof方式在配置文件中的体现
appendonly yes #打开aof方式
# appendfsync always //每次收到写命令就立即强制写入磁盘，最慢的，但是保证完全的持久化，不推荐使用
appendfsync everysec //每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做了很好的折中，推荐
# appendfsync no //完全依赖os，性能最好,持久化没保证
因为aof的追加方式会产生冗余，为了压缩aof的持久化文件。redis提供了bgrewriteaof命令。收到此命令redis将使用与快照类似的方式将内存中的数据 以命令的方式保存到临时文件中，最后替换原来的文件。具体过程如下
1. redis调用fork ，现在有父子两个进程
2. 子进程根据内存中的数据库快照，往临时文件中写入重建数据库状态的命令
3.父进程继续处理client请求，除了把写命令写入到原来的aof文件中。同时把收到的写命令缓存起来。这样就能保证如果子进程重写失败的话并不会出问题。
4.当子进程把快照内容写入已命令方式写到临时文件中后，子进程发信号通知父进程。然后父进程把缓存的写命令也写入到临时文件。
5.现在父进程可以使用临时文件替换老的aof文件，并重命名，后面收到的写命令也开始往新的aof文件中追加。
需要注意到是重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件,这点和快照有点类似。
RDB 的优点
RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。 这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。
RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。
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 I/O 操作。
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
RDB 的缺点
如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。
每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 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。 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，数据的耐久性都不会有任何损失。
鉴于RDB的缺点对于我们项目的应用来说是致命的，因此不考虑使用此种方式。
AOF 的优点
使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，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）。
AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
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，会继续将命令追加到现有的 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 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， 如果你不小心执行了 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 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。
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）。
RDB 和 AOF ，我应该用哪一个？
一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。
如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。
有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快