Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF
下面，我们来看看上述两者的底层实现原理。
一、RDB持久化
1.RDB文件的创建与载入
在Redis中，有两种方式可以生成RDB文件，一个是SAVE，另一个是BGSAVE
两者的主要区别是：SAVE命令在进行持久化操作的过程中，会阻塞Redis服务进行，也就是说，在以SAVE方式进行持久化操作的过程中，服务器不能再处理其他的命令请求，这个请求过程必须等到持久化操作结束；BGSAVE命令则是单独开启一个子进程来处理持久化操作。
上述过程用伪代码表现形式如下：
def save():
rdbSave() # 将数据写入文件操作
def bgsave():
# 创建子进程
pid = fork()
if pid == 0:
# 子进程负责创建RDB文件
rdbSave()
# 完成之后向父进程发送信号
signal_parent()
elif pid > 0:
# 父进程继续处理命令请求，并通过轮询等待子进程信号
handle_request_and_wait_signal()
else:
# 处理出错情况
handle_fork_error()
RDB文件的载入是在Redis服务器启动时，自动载入的，所以Redis并没有专门用于载入RDB文件的命令。只要服务器检测到有RDB文件的存在，它就会自动进行载入 操作。
关于RDB文件载入过程，值得提一下就是，如果服务器开启了AOF持久化功能，那么服务器会优先使用AOF文件来还原数据库。
只有在AOF持久化功能处于关闭状态，Redis服务器才会使用RDBRDB文件来还原数据库状态。
2.执行save,bgsave命令时，服务器的状态
在执行save命令时，redis服务器会被阻塞，所以当save命令正在被执行时，客户端发送的所有命令请求都会被拒绝。
在执行bgsave命令时，由于是子进程在处理持久化操作，所以Redis服务器可以继续处理客户的命令请求。但是，在执行bgsave命令期间，如果客户端又发送来了save,bgsave,bgrewrteaof三个命令其中一个，那么服务器的处理方式会有所不同。
首先，bgsave 命令正在被子进程执行，那么客户端发来的save命令会直接被服务器拒绝，这是为了避免父进程与子进程同时执行两个rdbSave()调用，防止产生竞争条件。
其次，bgsave 命令正在被子进程执行，那么客户端发来的bgsave命令也会直接被服务器拒绝，同样也是为了防止产生竞争条件。
最后，bgsave命令和bgrewrteaof命令不能同时进行，如果bgsave命令正在执行，客户端的bgrewrteaof命令会延迟到bgsave命令执行完毕以后才会执行；如果bgrewrteaof命令正在被执行，那么客户端的bgsave命令会直接被服务器拒绝。这是因为，这两个命令都是由子进程来执行的，不能同时执行主要考虑到性能问题，试想两个并发执行的命令，同时进行大量的读写磁盘操作，这会大大降低服务器性能。
3.间隔性保存
上述我们讲到，save命令会阻塞服务器进程，而bgsave命令则会另启一个进程来执行持久化操作。
因为bgsave命令可以在不阻塞服务器进程来进行持久化，所以redis允许用户通过设置服务器配置的save选项，来让redis间接性的自动执行bgsave命令。
用户可以在redis.conf文件配置save保存规则，只要其中一个条件满足，服务器就会自动执行bgsave命令。
save 900 1 # 900秒之内，对数据库进行了一次修改就执行bgsave命令
save 300 10 # 300秒之内，对数据库进行了十次修改就执行bgsave命令
save 60 10000 # 60秒之内，对数据库进行了一万次修改就执行bgsave命令
接下来，我们来看看服务器是如何根据上述配置的规则，自动执行bgsave命令。
我们来看看源码redis.h/redisServer，在这个大的结构体中存在如下一个字段：
struct redisServer{
...
struct saveparam *saveparams; //记录了保存条件的数组
...
};
服务器会根据save选项所设置的保存条件，将该值设置到服务器redisServer结构的saveparams属性：
saveparams属性是一个数组，数组每一个元素都是一个saveparam结构，每个结构都保存了一个save选择设置的保存条件：
struct saveparam{
//秒数
time_t seconds;
//修改数
int changes;
};
上述结构体中的两个参数就是我们设置的，如：save 600 1; 那么seconds=600,changes=1。是不是很神奇！！
如果有多个条件同时存在的话，那么它的结构如下：
除了saveparms数组之外，服务器还维持着两个参数：dirty和lastsave.
其中，dirty记录上一次执行save或者bgsave命令，服务器对数据库状态进行了多少次修改。lastsave则记录上一次执行save或者bgsave命令的时间。
struct redisServer{
// 修改计数器
long long dirty;
// 上一次执行保存的时间
time_t lastsave;
struct saveparam *saveparams; //记录了保存条件的数组
};
说完了上述，接下来就来说说，redis服务器是如何发现该执行保存操作呢？
在redis服务器启动之后，内部定期执行执行一个时间事件函数serverCron，这个函数默认每隔100毫秒就会执行一次，该函数用于对正在运行的服务器进行维护，其中一项工作就是检查save选项设置的保存条件是否满足，如果满足，就执行bgsave命令。
伪代码如下：
def serverCron():
# ...
# 遍历所有保存条件
for saveparam in server.saveparams:
#计算具体上次执行保存操作有多少秒
save_interval = unixtime_now() - server.lastsave
# 如果数据库状态的修改次数超过条件所设置的次数
# 并且距离上次保存的时间超过条件所设置的时间
# 那么执行保存操作
if server.dirty >= saveparam.changes and save_interval > saveparam.seconds:
BGSAVE()
# ...
以上就是redis服务器根据save选项所设置的保存条件，自动执行bgsave命令，进行间隔性数据保存的实现原理。
二，AOF持久化
RDB持久化是通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态，而AOF持久化则是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据状态（如：set key "hello world" 以RDB持久化方式，文件内容为key:hello world，以AOF持久化方式，文件内容为set key "hello world"）。
接下来，我们来看看AOF持久化的实现原理以及减小AOF文件体积的AOF文件重写实现原理。
1.AOF持久化实现
这里，我们先说说AOF持久化操作，写入文件的操作并不是单单将命令写入，如set key "hello world"，而是将命令按照某种格式进行写入，至于为什么要这样做，后面我们再说。写入文件的内容以某个格式，我们称为协议格式。如上面的命令，则写入文件的如下：*2 $3 set $3 key $5 hello $5 world
AOF持久化分为三个步骤：命令追加，文件写入，文件同步
命令追加
当AOF持久化功能处于打开状态，服务器在执行完一个写命令之后，会以协议格式的形式将被执行的命令追加到服务器aof_buf缓冲区，至于为什么要写入，后面介绍。
struct redisServer{
sds aof_buf; // 写入缓冲区
};
文件写入与同步
Redis是单线程架构，也就是说redis服务进程处于一个事件循环中，这个事件循环负责接受来自客户端的命令，以及向客户端发送命令，而时间事件则负责想serverCron函数这样需要定时运行的函数。
因为服务器在处理文件事件时，可能会执行写命令，使得一些内容被追加到aof_buf缓冲区里面，所以在服务器每次结束一个事件循环，它都会调用flushAppendOnlyFile函数，考虑是否需要将aof_bug缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件里面，这个过程可用如下代码描述:
def event_loop():
while True:
# 处理文件事件，接收命令请求以及发送命令回复
# 处理命令请求时可能会有新内容被追加到aof_buf缓冲区中
processFileEvents()
# 处理函时间事件
processTimeEvents()
# 考虑是否将aof_buf中的内容写入和保存到AOF文件里面
flushAppendOnlyFile()
而flushAppendOnlyFile函数行为由服务器配置redis.conf中的appendsync选项的值来决定。
appendsync=always/everysec(默认)/no
2.AOF文件的载入与数据还原
因为AOF文件里面包含了重键数据库状态所需的所有写命令，所以服务器只要读入并重新执行一遍AOF文件里面保存的写命令，就可以还原服务器关闭之前的数据库状态。
具体还原过程：
创建一个不带网络连接的伪客户端，因为redis命令只能在客户端上下文中执行，而载入AOF文件所使用的命令直接来源AOF文件而不是网络连接，所以服务器使用了一个伪客户端来执行AOF文件保存的写命令，效果与客户端执行命令一样。
从AOF文件中分析并读取一条写命令。
使用伪客户端执行被读出的命令。
重复上述步骤。
3.AOF重写
因为AOF持久化是通过保存被执行的写命令来记录数据库状态的，所以随着服务器运行时间的流逝，AOF文件中的内容越来越多，文件的体积也会越来越大，如果不加以控制的话，过大的AOF文件可能对Redis服务器，甚至整个宿主计算机造成影响，并且AOF文件的体积越大，使用AOF文件来进行数据还原所需的时间就越多。
如：
>rpush list 'a' 'b'
>rpush list 'c'
>rpush list 'd'
>rpush list 'e'
上述光是记录list状态，AOF文件就要保存五条命令。为了解决上述问题，Redis提供了AOF文件重写功能。
AOF文件重写并不需要对现有的AOF文件进行任何读取操作，而是根据现有的数据库状态，将其再次进行持久化操作，然后替换保存之前的文件。
例如上述四条命令是文件记录的，将其还原到redis数据，那么保存在redis数据库中的是如下情景list-->['a','b','c','d','e']，现在我们要进行重写，则根据数据构造出命令：rpush list 'a' 'b' 'c' 'd' 'e'。这样我通过1条命令来代替上面的4条命令，从而大大节约了空间。这就是AOF文件重写功能。
整个重写过程可用如下伪代码表示：
def aof_rewrite(new_aof_file_name):
# 创建新AOF文件
f = create_file(new_aof_file_name)
# 遍历数据库
for db in redisServer.db:
# 忽略空数据库
if db.is_empty():continue
# 写入Select命令，指定数据号码
f.write_command("SELECT" + db.id)
# 遍历数据库中的所有键
for key in db:
# 忽略已过期的键
if key.is_expired():continue
# 根据键的类型对键进行重写
if key.type == String:
rewrite_string(key)
elif key.type == List:
rewrite_list(key)
elif key.type == Hash:
rewrite_hash(key)
elif key.type == Set:
rewrite_set(key)
elif key.type == SortedSet:
rewrite_sorted_set(key)
# 如果键带有过期时间，那么过期时间也要被重写
if key.have_expire_time():
rewrite_expire_time(key)
f.close()
def rewrite_string(key):
# 使用GET命令获取字符串键的值
value = GET(key)
# 使用SET命令重写字符串键
f.write_command(SET,key,value)
def rewrite_list(key):
# 使用LRANGE命令获取列表键包含的所有元素
item1,item2,...,itemN = LRANGE(key,0,-1)
# 使用RPUSH命令重写列表键
f.write_command(RPUSH,key,item1,item2,....,itemN)
def rewrite_hash(key):
field1,value1,field2,value2,...,fieldN,valueN = HGETALL(key)
f.write_command(HSET,key,field1,value1,field2,value2,...,fieldN,valueN)
def rewrite_set(key):
elem1,elem2,...,elemN = SMEMBERS(key)
f.write_command(SADD,key,elem1,elem2,...,elemN)
def rewrite_sorted_set(key):
member1,score1,member2,score2,...,memberN,scoreN = ZRANGE(key,0,-1,"WITHSCORES")
f.write_command(member1,score1,member2,score2,...,memberN,scoreN)
def rewrite_expire_time(key):
timestamp = get_expire_time_in_unixstamp(key)
f.write_command(pexpireat,key,timestamp)