redis默认持久化是否开启
Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。
Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。
由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。那么这两种持久化方式有什么区别呢，改如何选择呢？网上看了大多数都是介绍这两种方式怎么配置，怎么使用，就是没有介绍二者的区别，在什么应用场景下使用。
2、二者的区别
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。
众所周知，redis是内存数据库，它把数据存储在内存中，这样在加快读取速度的同时也对数据安全性产生了新的问题，即当redis所在服务器发生宕机后，redis数据库里的所有数据将会全部丢失。
为了解决这个问题，redis提供了持久化功能。通俗的讲就是将内存中的数据写入硬盘中。
Redis 提供了多种不同级别的持久化方式：
1、RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。
2、AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存，新命令会被追加到文件的末尾。Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写（rewrite），使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。
3、Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。在这种情况下， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集， 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。
4、关闭持久化功能，。让数据只存在内存里面，重启就没了。
Redis的RDB持久化（RDB默认是启动的）
1.Snapshotting：
缺省情况下，Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外，我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率，在打开redis.conf文件之后，我们搜索save，可以看到下面的配置信息：
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。
save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。
save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。
2. Dump快照的机制：
1). Redis先fork子进程。
2). 子进程将快照数据写入到临时RDB文件中。
3). 当子进程完成数据写入操作后，再用临时文件替换老的文件。
4、常用配置
RDB持久化配置
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外，我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率，在打开6379.conf文件之后，我们搜索save，可以看到下面的配置信息：
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。
save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。
save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。
AOF持久化配置
在Redis的配置文件中存在三种同步方式，它们分别是：
appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。
appendfsync everysec #每秒钟同步一次，该策略为AOF的缺省策略。
appendfsync no #从不同步。高效但是数据不会被持久化。
