那天，我Bug了，数据全没了，我崩溃了。
我是如何应对崩溃的
有一天，发生了一件糟糕的事情——我，Redis，突然崩溃了！这一下子，所有的请求又回到了 MySQL 身上。MySQL 被搞得手忙脚乱：“你怎么又不帮忙了，数据都丢了！” 这时我才意识到，虽然我是基于内存工作的，速度非常快，但一旦我崩溃，所有数据也随之消失。MySQL 问我：“你难道没做持久化吗？”
我当时脑袋一片空白，突然醒悟过来，我是以内存为主，数据确实没有保存到磁盘上。这可不行！于是，我决定开始研究如何解决这个问题。
RDB（Redis DataBase）持久化
首先，我想到了一个方案，我称之为 RDB 持久化。我的想法很简单：定期把数据快照保存到磁盘中。当我崩溃或重启时，可以从这个快照中恢复数据。我的具体做法是：我会在后台遍历所有数据，然后把它们写入一个二进制文件。这种方式简单直接，数据全部保存一次。
不过，我很快发现了一个问题：数据量大的时候，我每次都得遍历整个数据集，写入的文件也会变得很大。而且，因为我是定期保存数据，这意味着在我保存快照的时间间隔内，如果有新的数据修改，我是无法立刻捕捉到的。如果崩溃发生在保存之间的间隔，那些最新的数据就会丢失。
为了提高效率，我决定采用子进程来执行这个保存操作，这样可以避免影响我日常处理请求的速度。即便如此，MySQL 对我的方案并不满意。他告诉我：“你这样做不行啊，周期性保存的数据虽然能避免一些问题，但时间间隔太长了！我们处理的请求都是秒级的，你的分钟级保存根本不够用，可能会导致数据不一致。”
AOF（Append Only File）持久化
听了 MySQL 的意见，我陷入了思考。我开始觉得，或许我们不应该只保存最终的全量数据，而是像 MySQL 那样，把每一次操作记录下来。这样一来，就算发生崩溃，我也可以从头执行这些操作，恢复到最新的数据状态。
于是，我提出了一个新的方案，叫做 AOF（Append Only File）持久化。这次，我会把每一条写入命令记录下来，并保存到一个日志文件中。为了提高效率，我还设置了一个缓冲区 aof_buf，让写入的命令先暂存在内存里，定期批量写入到磁盘。这种方式让我可以更频繁地保存数据，避免像 RDB 那样长时间内没有数据备份的问题。
但是，用了一段时间后，我发现 AOF 文件越来越大。随着操作的不断增加，日志文件变得臃肿，恢复速度变慢，甚至占用了大量磁盘空间。每次崩溃重启时，我都要从头读取所有日志文件，重新执行这些操作，简直太耗时了。
AOF 重写：瘦身计划
为了应对这个问题，我想到了一个优化方案，叫做 AOF 重写。我的思路是：并不需要每次都保存所有的历史操作记录，因为很多操作可以合并。我可以通过定期对 AOF 文件进行“瘦身”，把一些重复或不必要的命令去掉，只保留最终的数据状态。
比如，一个键在一段时间内可能被多次更新，我只需要保留最后一次更新的结果就行。这样一来，AOF 文件会变得更小，恢复速度也大幅提高。为了防止影响日常工作，我再次启用了子进程来完成这个任务。同时，我为新写入的命令准备了一个aof 重写缓冲区 aof_rewrite_buf，这样在子进程重写期间，我可以继续处理新的操作。等到子进程重写完成后，我再把缓冲区里的命令一起写入到新的 AOF 文件中，最后把新文件重命名为正式的 AOF 文件。
这个方案得到了 MySQL 的肯定。他夸奖我：“不错，这样一来，你的数据持久化变得既高效又灵活了！”
RDB 和 AOF：如何取舍？
但随后，MySQL 又问了我一个有趣的问题：“既然你有了 AOF，这么灵活又能实时保存数据，那你是不是可以放弃 RDB 了？”
这个问题让我陷入了沉思。确实，AOF 在数据持久化方面有明显的优势，尤其是在数据一致性方面。它可以记录每一次操作，确保即便在短时间内崩溃，也能快速恢复到最新状态。而 RDB 的全量保存，虽然简单，但有可能会丢失一些更新的数据。
然而，RDB 也有它的优势。RDB 文件非常小，并且恢复速度很快。如果在某些场景下我们更注重数据恢复的速度而不是一致性，RDB 就显得更合适。而 AOF 文件，随着操作的增多，文件可能会变得很大，恢复时间相对较长。
于是，我决定，RDB 和 AOF 都有各自的优缺点。为了保证系统的健壮性，我还是保留了两种持久化机制，并允许用户自行选择要开启哪一种，甚至可以同时使用两者，达到数据持久化的最佳平衡。
总结
我是 Redis，一个高速的内存数据库。但即便我再快，也需要有数据持久化方案，来应对系统崩溃后的数据恢复。通过RDB 持久化，我能定期保存数据快照，快速恢复数据；而通过AOF 持久化，我可以记录每一个操作，确保数据的一致性。
最终，我实现了RDB和AOF的结合，为了确保我的数据持久性和系统高效性，我设计了AOF 重写机制来优化性能。这些努力，让我在崩溃后依然能够保证数据的安全和完整性。