因为Redis的命令只能在客户端上下文中执行，而载入AOF文件时命令是直接从文件中读取的，并不是由客户端发送；因此Redis服务器在载入AOF文件之前，会创建一个没有网络连接的客户端，之后用它来执行AOF文件中的命令，命令执行的效果与带网络连接的客户端完全一样。
4. AOF常用配置总结下面是AOF常用的配置项，以及默认值；前面介绍过的这里不再详细介绍。
appendonly no：是否开启AOF
appendfilename "appendonly.aof"：AOF文件名
dir ./：RDB文件和AOF文件所在目录
appendfsync everysec：fsync持久化策略
no-appendfsync-on-rewrite no：AOF重写期间是否禁止fsync；如果开启该选项，可以减轻文件重写时CPU和硬盘的负载（尤其是硬盘），但是可能会丢失AOF重写期间的数据；需要在负载和安全性之间进行平衡
auto-aof-rewrite-percentage 100：文件重写触发条件之一
auto-aof-rewrite-min-size 64mb：文件重写触发提交之一
aof-load-truncated yes：如果AOF文件结尾损坏，Redis启动时是否仍载入AOF文件
五、方案选择与常见问题前面介绍了RDB和AOF两种持久化方案的细节，下面介绍RDB和AOF的特点、如何选择持久化方案，以及在持久化过程中常遇到的问题等。
1. RDB和AOF的优缺点RDB和AOF各有优缺点：
RDB持久化
优点：RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制；恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比，RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。
缺点：RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。此外，RDB文件需要满足特定格式，兼容性差（如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件）。
AOF持久化
与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。
2. 持久化策略选择在介绍持久化策略之前，首先要明白无论是RDB还是AOF，持久化的开启都是要付出性能方面代价的：对于RDB持久化，一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞，另一方面，子进程向硬盘写数据也会带来IO压力；对于AOF持久化，向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级)，IO压力更大，甚至可能造成AOF追加阻塞问题（后面会详细介绍这种阻塞），此外，AOF文件的重写与RDB的bgsave类似，会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对Redis主进程性能的影响会更大。
在实际生产环境中，根据数据量、应用对数据的安全要求、预算限制等不同情况，会有各种各样的持久化策略；如完全不使用任何持久化、使用RDB或AOF的一种，或同时开启RDB和AOF持久化等。此外，持久化的选择必须与Redis的主从策略一起考虑，因为主从复制与持久化同样具有数据备份的功能，而且主机master和从机slave可以独立的选择持久化方案。
下面分场景来讨论持久化策略的选择，下面的讨论也只是作为参考，实际方案可能更复杂更具多样性。
（1）如果Redis中的数据完全丢弃也没有关系（如Redis完全用作DB层数据的cache），那么无论是单机，还是主从架构，都可以不进行任何持久化。
（2）在单机环境下（对于个人开发者，这种情况可能比较常见），如果可以接受十几分钟或更多的数据丢失，选择RDB对Redis的性能更加有利；如果只能接受秒级别的数据丢失，应该选择AOF。
（3）但在多数情况下，我们都会配置主从环境，slave的存在既可以实现数据的热备，也可以进行读写分离分担Redis读请求，以及在master宕掉后继续提供服务。
在这种情况下，一种可行的做法是：
master：完全关闭持久化（包括RDB和AOF），这样可以让master的性能达到最好
slave：关闭RDB，开启AOF（如果对数据安全要求不高，开启RDB关闭AOF也可以），并定时对持久化文件进行备份（如备份到其他文件夹，并标记好备份的时间）；然后关闭AOF的自动重写，然后添加定时任务，在每天Redis闲时（如凌晨12点）调用bgrewriteaof。
这里需要解释一下，为什么开启了主从复制，可以实现数据的热备份，还需要设置持久化呢？因为在一些特殊情况下，主从复制仍然不足以保证数据的安全，例如：
master和slave进程同时停止：考虑这样一种场景，如果master和slave在同一栋大楼或同一个机房，则一次停电事故就可能导致master和slave机器同时关机，Redis进程停止；如果没有持久化，则面临的是数据的完全丢失。