AOF（Append Only File）追加写， AOF 日志它是写后日志，“写后”的意思是 Redis 是先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志，如下图所示：
后写日志有什么好处呢？
Redis 在写日志的时候并不会像 MySQL 那样有语法检查的，Redis 没有。所以先写日志在执行命令的话，日志中有可能记录了错误的命令，这样在故障恢复的时候可能恢复出不正确的数据。
而写后日志这样形式，让 Redis 先执行命令，如果命令不对客户端直接返回错误信息就 ok 了，正确的命令在执行完成之后在写入日志，那么 AOF 日志中的命令就都是正确的了。
AOF 后写还有一个好处就是不会阻塞当前正在执行的命令。
AOF 也有两个潜在的风险：
首先是如果刚执行完一个命令还没来得及写日志就宕机了，那么这条数据就无法恢复了。
其次，AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。
这两个风险都是和写盘相关的，其实只要是我们掌握了写盘的时机，问题就迎刃而解了。
三种写回策略
对于这个问题，AOF 机制给我们提供了三个选择，也就是 AOF 配置项 appendfsync 的三个可选值。
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Always：同步写回：每个写命令执行完，立马同步地将日志写回磁盘；
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Everysec：每秒写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘；
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No：操作系统控制的写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。
针对避免主线程阻塞和减少数据丢失问题，这三种写回策略都无法做到两全其美。我们来分析下其中的原因。
- Always 可以做到不丢失数据，但是次次都落盘，代价太高了。
- Everysec 每秒写回，这个遇到特殊情况可能会丢失1s内的数据。
- No 是将落盘的时机交给操作系统，至于特殊情况下宕机，丢的数据也就不知道是多少了，因为落盘是操作系统决定的了，外接无法干预。
总体上来说，Everysec 每秒写回这个是上述三种落盘方式中折中的一种了，既考虑了主线程的性能，又考虑了落盘的时间。
这三种策略的写回时机，以及优缺点汇总在了一张表格里
到这里，我们就可以根据系统对高性能和高可靠性的要求，来选择使用哪种写回策略了。总结一下就是：想要获得高性能，就选择 No 策略；如果想要得到高可靠性保证，就选择 Always 策略；如果允许数据有一点丢失，又希望性能别受太大影响的话，那么就选择 Everysec 策略。
每条命令执行完之后都写日志，那么日志文件太大了怎么办？
AOF 还有一个机制——重写机制，就是在重写时，Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件，也就是说，读取数据库中的所有键值对，然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。
**举个例子：**就是比如 key：value 这个键值对是经过了 k：va -> ke：valu -> key：value 这样的变化过程，那么在 AOF 日志文件中也有这三条命令所对应的日志。重写就是将多变一，将三条日志记录变为一条 key：value。
不过，虽然重写后文件确实是变小了，但是要把最新的日志写回磁盘，会不会阻塞主线程呢？
和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。
重写的过程总结为**“一个拷贝，两处日志”。**
**“一个拷贝”**就是指，每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的最新数据。然后，bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把拷贝的数据写成操作，记入重写日志。
因为主线程未阻塞，仍然可以处理新来的操作。此时，如果有写操作，第一处日志就是指正在使用的 AOF 日志，Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来，即使宕机了，这个 AOF 日志的操作仍然是齐全的，可以用于恢复。
而第二处日志，就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。此时，我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。
总结来说，每次进行 AOF 日志重写的时候，会先对数据进行拷贝；然后，使用两个日志保证在重写这个过程中，新的写入不会丢失。而且，Redis 采用了额外的线程进行数据重写，所以这个过程不会阻塞主线程。