AOF 记录的是操作命令，而不是实际的数据，所以使用 AOF 方法进行故障恢复的时候，需要逐一把操作日志都执行一遍。如果操作日志非常多，redis 就会恢复得很缓慢，影响到正常使用。所以，redis 的另一种持久化方法：RDB 内存快照。内存快照是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录，它是以文件的形式写到磁盘上，这样即使宕机了，快照文件也不会丢失，可靠性也就得到了保证。
但引入 RDB 也会有问题：
- 对哪些数据做快照？这会关系到快照的执行效率问题；
- 做快照时，数据还能被增删改吗？这会关系到 redis 是否被阻塞，能否同时正常处理请求。
给哪些内存数据做快照？
redis 的数据都在内存中，为了提供所有数据的可靠性保证，它执行的是全量快照，就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。但是，随着全量数据越多，RDB 文件就越大，往磁盘上写数据的时间开销就越大。
由于 redis 单线程模型，我们要尽量避免所有会阻塞主线程的操作。redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave。
- save：在主线程中执行，会导致阻塞；
- bgsave：创建一个子进程，专门用于写入 RDB 文件，避免了主线程的阻塞，这也是 redis RDB 文件生成的默认配置。
快照时数据能修改吗？
理想情况下，生成快照时数据最好不要“动”，不能被修改。但是如果 redis 不能对数据进行写操作，那就会给业务造成巨大的影响。虽然 bgsave 是在后台执行，能避免阻塞，但避免阻塞和正常处理写操作不是一回事。 此时的主线程确实没有阻塞，但它只能接收读操作，因为不能修改正在执行快照的数据。
如果为了快照而暂停写操作，这是不能接受，所以 redis 借助了操作系统提供的写时复制技术（copy-on-write，cow），在执行快照的同时，能正常处理写操作。
bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时如果主线程对这些数据也是读操作，那么主线程和 bgsave 子进程互不影响。但是如果主线程想要修改一块数据，那么这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本，然后主线程对这个数据副本进行修改。同时 bgsave 子进程可以继续把原来的数据写入 RDB 文件。
这既保证了快照的完整性，也允许主线程同时对数据进行修改，避免了对正常业务的影响。
多久做一次快照？
比如，T0 时刻做了一次快照，T0 + t 时刻又做了一次快照。如果在 t 这段时间内，机器宕机了，那么只能 T0 时刻的快照进行恢复。此时就存在数据的丢失。要想尽可能恢复数据，t 就要尽可能小。但如果频繁地执行全量快照，也会带来开销：
- 一方面，频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大的压力，前一个快照还没做完，后一个快照就开始了，造成恶性循环；
- 另一方面，bgsave 子进程需要通过 fork 操作从主线程创建出来。虽然，子进程创建后不会阻塞主线程，但是，fork 这个创建过程本身会阻塞主线程，而主线程内存越大，阻塞时间越长。如果频繁 fork ，这就会阻塞主线程了。（所以在 redis 中如果有一个 bgsave 运行，就不会再启动第二个 bgsave 子进程）
此时，可以做增量快照，就是做了一次全量快照后，后续的快照只是对修改的数据进行快照记录，这样可以避免每次全量快照的开销。如下图所示：
但这需要我们使用额外的元数据信息去记录哪些数据被修改了，这会带来额外的空间开销。为了“记住”修改，引入额外的空间开销比较大，这对内存资源宝贵的 redis 来说，得不偿失。
那还有什么方法既能利用 RDB 的快速恢复，又能以较小的开销做到尽量少丢数据？
redis4.0 中提出了混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间，使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。
这样，快照就不用频繁的执行，避免了频繁 fork 对主线程对影响。而且 AOF 只用记录两次快照间的操作，不需要记录所有操作，就不会出现文件过大的情况，避免重写开销。如下图所示：
T1 和 T2 时刻的修改，用 AOF 日志记录，等到第二次全量快照时，就可以清空 AOF 日志，此时的修改都记录到了快照，恢复时就不用日志了。
这个方法既能享受 RDB 快照快速恢复到好处，又能享受 AOF 只记录操作命令的简单优势。