master误重启：考虑这样一种场景，master服务因为故障宕掉了，如果系统中有自动拉起机制（即检测到服务停止后重启该服务）将master自动重启，由于没有持久化文件，那么master重启后数据是空的，slave同步数据也变成了空的；如果master和slave都没有持久化，同样会面临数据的完全丢失。需要注意的是，即便是使用了哨兵(关于哨兵后面会有文章介绍)进行自动的主从切换，也有可能在哨兵轮询到master之前，便被自动拉起机制重启了。因此，应尽量避免“自动拉起机制”和“不做持久化”同时出现。
（4）异地灾备：上述讨论的几种持久化策略，针对的都是一般的系统故障，如进程异常退出、宕机、断电等，这些故障不会损坏硬盘。但是对于一些可能导致硬盘损坏的灾难情况，如火灾地震，就需要进行异地灾备。例如对于单机的情形，可以定时将RDB文件或重写后的AOF文件，通过scp拷贝到远程机器，如阿里云、AWS等；对于主从的情形，可以定时在master上执行bgsave，然后将RDB文件拷贝到远程机器，或者在slave上执行bgrewriteaof重写AOF文件后，将AOF文件拷贝到远程机器上。一般来说，由于RDB文件文件小、恢复快，因此灾难恢复常用RDB文件；异地备份的频率根据数据安全性的需要及其他条件来确定，但最好不要低于一天一次。
3. fork阻塞：CPU的阻塞在Redis的实践中，众多因素限制了Redis单机的内存不能过大，例如：
当面对请求的暴增，需要从库扩容时，Redis内存过大会导致扩容时间太长；
当主机宕机时，切换主机后需要挂载从库，Redis内存过大导致挂载速度过慢；
以及持久化过程中的fork操作，下面详细说明。
首先说明一下fork操作：
父进程通过fork操作可以创建子进程；子进程创建后，父子进程共享代码段，不共享进程的数据空间，但是子进程会获得父进程的数据空间的副本。在操作系统fork的实际实现中，基本都采用了写时复制技术，即在父/子进程试图修改数据空间之前，父子进程实际上共享数据空间；但是当父/子进程的任何一个试图修改数据空间时，操作系统会为修改的那一部分(内存的一页)制作一个副本。
虽然fork时，子进程不会复制父进程的数据空间，但是会复制内存页表（页表相当于内存的索引、目录）；父进程的数据空间越大，内存页表越大，fork时复制耗时也会越多。
在Redis中，无论是RDB持久化的bgsave，还是AOF重写的bgrewriteaof，都需要fork出子进程来进行操作。如果Redis内存过大，会导致fork操作时复制内存页表耗时过多；而Redis主进程在进行fork时，是完全阻塞的，也就意味着无法响应客户端的请求，会造成请求延迟过大。
对于不同的硬件、不同的操作系统，fork操作的耗时会有所差别，一般来说，如果Redis单机内存达到了10GB，fork时耗时可能会达到百毫秒级别（如果使用Xen虚拟机，这个耗时可能达到秒级别）。因此，一般来说Redis单机内存一般要限制在10GB以内；不过这个数据并不是绝对的，可以通过观察线上环境fork的耗时来进行调整。观察的方法如下：执行命令info stats，查看latest_fork_usec的值，单位为微秒。
为了减轻fork操作带来的阻塞问题，除了控制Redis单机内存的大小以外，还可以适度放宽AOF重写的触发条件、选用物理机或高效支持fork操作的虚拟化技术等，例如使用Vmware或KVM虚拟机，不要使用Xen虚拟机。
4. AOF追加阻塞：硬盘的阻塞前面提到过，在AOF中，如果AOF缓冲区的文件同步策略为everysec，则：在主线程中，命令写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后主线程返回；fsync同步文件操作由专门的文件同步线程每秒调用一次。
这种做法的问题在于，如果硬盘负载过高，那么fsync操作可能会超过1s；如果Redis主线程持续高速向aof_buf写入命令，硬盘的负载可能会越来越大，IO资源消耗更快；如果此时Redis进程异常退出，丢失的数据也会越来越多，可能远超过1s。
为此，Redis的处理策略是这样的：主线程每次进行AOF会对比上次fsync成功的时间；如果距上次不到2s，主线程直接返回；如果超过2s，则主线程阻塞直到fsync同步完成。因此，如果系统硬盘负载过大导致fsync速度太慢，会导致Redis主线程的阻塞；此外，使用everysec配置，AOF最多可能丢失2s的数据，而不是1s。
AOF追加阻塞问题定位的方法：
（1）监控info Persistence中的aof_delayed_fsync：当AOF追加阻塞发生时（即主线程等待fsync而阻塞），该指标累加。
（2）AOF阻塞时的Redis日志：
Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy?). Writing the AOF buffer without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis.