RDB（Redis DataBase）的缺陷主要包括以下几个方面：

  1. 数据丢失风险：RDB是通过定期生成数据快照的方式来持久化数据，这意味着如果在数据快照生成过程中发生了数据丢失或者损坏，那么这部分数据就无法恢复了。
  2. 性能影响：RDB在生成数据快照时会阻塞Redis服务器，这会对Redis的性能产生影响，特别是在处理大量数据时，可能会造成服务器的延迟。
  3. 数据压缩：RDB的数据快照是经过压缩的，这使得恢复数据变得比较复杂，如果压缩过程中出现问题，可能会导致数据无法恢复。
  4. 数据一致性问题：由于RDB是定期生成数据快照的，因此在两次快照之间发生的数据变化可能无法被记录，这可能会导致数据一致性的问题。
  5. 数据快照的大小：RDB生成的数据快照可能非常大，特别是在数据量很大或者数据变化非常频繁的情况下，这可能会导致存储空间的占用问题。
    尽管RDB存在这些缺陷，但是由于其简单易用、性能高效等优点，它仍然被广泛使用。为了解决这些问题，可以考虑以下几点：
  6. 使用其他持久化方式：除了RDB，Redis还提供了其他持久化方式，如AOF（Append Only File）。AOF持久化记录服务器接收到的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来重建数据集。这种方式相对于RDB来说，数据安全性更高，但是性能较低。
  7. 数据备份：定期备份数据可以防止数据丢失，并且可以在数据出现问题时进行恢复。
  8. 选择合适的数据结构：在存储数据时，可以选择合适的数据结构来降低存储空间的使用，并且可以优化数据读写的效率。
  9. 使用缓存：在Redis中可以使用缓存来减轻服务器的负担，并且可以提高数据读写的速度。
  10. 优化配置：可以通过优化Redis的配置来提高其性能和安全性，例如设置密码、限制访问IP等。
    总之，虽然RDB存在一些缺陷，但是通过合理的使用和优化配置，可以有效地解决这些问题，并且利用Redis的优势来提高应用程序的性能和安全性。除了上述提到的解决方案，还有一些其他的策略可以帮助缓解RDB的缺陷：
  11. 使用数据压缩：虽然RDB已经对数据进行压缩，但是可以使用更高效的数据压缩算法来进一步减少数据快照的大小，从而降低存储空间的占用。
  12. 优化数据快照生成策略：可以通过调整数据快照生成的时间间隔和生成策略来平衡Redis的性能和数据安全性。例如，可以减少生成数据快照的频率，或者在数据变化较少的时间段生成数据快照。
  13. 使用分布式存储：如果数据量非常大，可以考虑使用分布式存储来分散数据存储的压力，并且可以提高数据的可用性和可扩展性。
  14. 监控和日志记录：通过监控Redis的性能和日志记录，可以及时发现和解决潜在的问题，并且可以用于故障排查和性能优化。
  15. 混合持久化方式：可以考虑使用RDB和AOF的混合持久化方式，以充分利用两者的优点。例如，可以使用RDB来定期生成数据快照，并使用AOF来记录所有的写操作命令，从而在保证数据安全性的同时，提高Redis的性能。
    综上所述，虽然RDB存在一些缺陷，但是通过合理的使用和优化配置，可以有效地解决这些问题，并且利用Redis的优势来提高应用程序的性能和安全性。
    在2个保存点之间,断电,
    将会丢失1-N分钟的数据

出于对持久化的更精细要求,redis增添了aof方式 append only file

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