非我原創(chuàng)， 轉(zhuǎn)載自：Redis基礎(chǔ)最爬、高級(jí)特性與性能調(diào)優(yōu)
本文將從Redis的基本特性入手涉馁，通過(guò)講述Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和主要命令對(duì)Redis的基本能力進(jìn)行直觀介紹。之后概覽Redis提供的高級(jí)能力爱致，并在部署烤送、維護(hù)、性能調(diào)優(yōu)等多個(gè)方面進(jìn)行更深入的介紹和指導(dǎo)糠悯。
本文適合使用Redis的普通開(kāi)發(fā)人員帮坚，以及對(duì)Redis進(jìn)行選型妻往、架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能調(diào)優(yōu)的架構(gòu)設(shè)計(jì)人員。

目錄

• 概述
• Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)常用命令
• 數(shù)據(jù)持久化
• 內(nèi)存管理與數(shù)據(jù)淘汰機(jī)制
• Pipelining
• 事務(wù)與Scripting
• Redis性能調(diào)優(yōu)
• 主從復(fù)制與集群分片
• Redis Java客戶(hù)端的選擇

概述

Redis是一個(gè)開(kāi)源的试和，基于內(nèi)存的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)媒介讯泣，可以作為數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存服務(wù)或消息服務(wù)使用阅悍。
Redis支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)判帮，包括字符串、哈希表溉箕、鏈表晦墙、集合、有序集合肴茄、位圖晌畅、Hyperloglogs等。
Redis具備LRU淘汰寡痰、事務(wù)實(shí)現(xiàn)抗楔、以及不同級(jí)別的硬盤(pán)持久化等能力，并且支持副本集和通過(guò)Redis Sentinel實(shí)現(xiàn)的高可用方案拦坠，同時(shí)還支持通過(guò)Redis Cluster實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)自動(dòng)分片能力连躏。

Redis的主要功能都基于單線(xiàn)程模型實(shí)現(xiàn)，也就是說(shuō)Redis使用一個(gè)線(xiàn)程來(lái)服務(wù)所有的客戶(hù)端請(qǐng)求贞滨，同時(shí)Redis采用了非阻塞式IO入热，并精細(xì)地優(yōu)化各種命令的算法時(shí)間復(fù)雜度，這些信息意味著：

• Redis是線(xiàn)程安全的（因?yàn)橹挥幸粋€(gè)線(xiàn)程）晓铆，其所有操作都是原子的勺良，不會(huì)因并發(fā)產(chǎn)生數(shù)據(jù)異常
• Redis的速度非常快（因?yàn)槭褂梅亲枞絀O骄噪，且大部分命令的算法時(shí)間復(fù)雜度都是O(1))
• 使用高耗時(shí)的Redis命令是很危險(xiǎn)的尚困，會(huì)占用唯一的一個(gè)線(xiàn)程的大量處理時(shí)間，導(dǎo)致所有的請(qǐng)求都被拖慢链蕊。（例如時(shí)間復(fù)雜度為O(N)的KEYS命令事甜，嚴(yán)格禁止在生產(chǎn)環(huán)境中使用）

Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)常用命令

本節(jié)中將介紹Redis支持的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及相關(guān)的常用Redis命令滔韵。本節(jié)只對(duì)Redis命令進(jìn)行扼要的介紹逻谦，且只列出了較常用的命令。如果想要了解完整的Redis命令集奏属，或了解某個(gè)命令的詳細(xì)使用方法跨跨，請(qǐng)參考官方文檔：https://redis.io/commands

Key

Redis采用Key-Value型的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，任何二進(jìn)制序列都可以作為Redis的Key使用（例如普通的字符串或一張JPEG圖片）
關(guān)于Key的一些注意事項(xiàng)：

• 不要使用過(guò)長(zhǎng)的Key。例如使用一個(gè)1024字節(jié)的key就不是一個(gè)好主意勇婴，不僅會(huì)消耗更多的內(nèi)存忱嘹，還會(huì)導(dǎo)致查找的效率降低
• Key短到缺失了可讀性也是不好的，例如"u1000flw"比起"user:1000:followers"來(lái)說(shuō)耕渴，節(jié)省了寥寥的存儲(chǔ)空間拘悦，卻引發(fā)了可讀性和可維護(hù)性上的麻煩
• 最好使用統(tǒng)一的規(guī)范來(lái)設(shè)計(jì)Key，比如"object-type:id:attr"橱脸，以這一規(guī)范設(shè)計(jì)出的Key可能是"user:1000"或"comment:1234:reply-to"
• Redis允許的最大Key長(zhǎng)度是512MB（對(duì)Value的長(zhǎng)度限制也是512MB）

String

String是Redis的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型础米，Redis沒(méi)有Int、Float添诉、Boolean等數(shù)據(jù)類(lèi)型的概念屁桑，所有的基本類(lèi)型在Redis中都以String體現(xiàn)。

與String相關(guān)的常用命令：

• SET：為一個(gè)key設(shè)置value栏赴，可以配合EX/PX參數(shù)指定key的有效期蘑斧，通過(guò)NX/XX參數(shù)針對(duì)key是否存在的情況進(jìn)行區(qū)別操作，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• GET：獲取某個(gè)key對(duì)應(yīng)的value须眷，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• GETSET：為一個(gè)key設(shè)置value竖瘾，并返回該key的原value，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• MSET：為多個(gè)key設(shè)置value花颗，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
• MSETNX：同MSET捕传，如果指定的key中有任意一個(gè)已存在，則不進(jìn)行任何操作扩劝，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
• MGET：獲取多個(gè)key對(duì)應(yīng)的value庸论，時(shí)間復(fù)雜度O(N)

上文提到過(guò)，Redis的基本數(shù)據(jù)類(lèi)型只有String今野，但Redis可以把String作為整型或浮點(diǎn)型數(shù)字來(lái)使用葡公，主要體現(xiàn)在INCR罐农、DECR類(lèi)的命令上：

• INCR：將key對(duì)應(yīng)的value值自增1条霜，并返回自增后的值。只對(duì)可以轉(zhuǎn)換為整型的String數(shù)據(jù)起作用涵亏。時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• INCRBY：將key對(duì)應(yīng)的value值自增指定的整型數(shù)值宰睡，并返回自增后的值。只對(duì)可以轉(zhuǎn)換為整型的String數(shù)據(jù)起作用气筋。時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• DECR/DECRBY：同INCR/INCRBY拆内，自增改為自減。

INCR/DECR系列命令要求操作的value類(lèi)型為String宠默，并可以轉(zhuǎn)換為64位帶符號(hào)的整型數(shù)字麸恍，否則會(huì)返回錯(cuò)誤。
也就是說(shuō)，進(jìn)行INCR/DECR系列命令的value抹沪，必須在[-2^63 ~ 2^63 - 1]范圍內(nèi)刻肄。

前文提到過(guò)，Redis采用單線(xiàn)程模型融欧，天然是線(xiàn)程安全的敏弃，這使得INCR/DECR命令可以非常便利的實(shí)現(xiàn)高并發(fā)場(chǎng)景下的精確控制。

例1：庫(kù)存控制

在高并發(fā)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)庫(kù)存余量的精準(zhǔn)校驗(yàn)噪馏，確保不出現(xiàn)超賣(mài)的情況麦到。

設(shè)置庫(kù)存總量：

SET inv:remain "100"

庫(kù)存扣減+余量校驗(yàn)：

DECR inv:remain

當(dāng)DECR命令返回值大于等于0時(shí)，說(shuō)明庫(kù)存余量校驗(yàn)通過(guò)欠肾，如果返回小于0的值瓶颠，則說(shuō)明庫(kù)存已耗盡。

假設(shè)同時(shí)有300個(gè)并發(fā)請(qǐng)求進(jìn)行庫(kù)存扣減刺桃，Redis能夠確保這300個(gè)請(qǐng)求分別得到99到-200的返回值步清，每個(gè)請(qǐng)求得到的返回值都是唯一的，絕對(duì)不會(huì)找出現(xiàn)兩個(gè)請(qǐng)求得到一樣的返回值的情況虏肾。

例2：自增序列生成

實(shí)現(xiàn)類(lèi)似于RDBMS的Sequence功能廓啊，生成一系列唯一的序列號(hào)

設(shè)置序列起始值：

SET sequence "10000"

獲取一個(gè)序列值：

INCR sequence

直接將返回值作為序列使用即可。

獲取一批（如100個(gè)）序列值：

INCRBY sequence 100

假設(shè)返回值為N封豪，那么[N - 99 ~ N]的數(shù)值都是可用的序列值谴轮。

當(dāng)多個(gè)客戶(hù)端同時(shí)向Redis申請(qǐng)自增序列時(shí)，Redis能夠確保每個(gè)客戶(hù)端得到的序列值或序列范圍都是全局唯一的吹埠，絕對(duì)不會(huì)出現(xiàn)不同客戶(hù)端得到了重復(fù)的序列值的情況第步。

List

Redis的List是鏈表型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以使用LPUSH/RPUSH/LPOP/RPOP等命令在List的兩端執(zhí)行插入元素和彈出元素的操作缘琅。雖然List也支持在特定index上插入和讀取元素的功能粘都，但其時(shí)間復(fù)雜度較高（O(N)），應(yīng)小心使用刷袍。

與List相關(guān)的常用命令：

• LPUSH：向指定List的左側(cè)（即頭部）插入1個(gè)或多個(gè)元素翩隧，返回插入后的List長(zhǎng)度。時(shí)間復(fù)雜度O(N)呻纹，N為插入元素的數(shù)量
• RPUSH：同LPUSH堆生，向指定List的右側(cè)（即尾部）插入1或多個(gè)元素
• LPOP：從指定List的左側(cè)（即頭部）移除一個(gè)元素并返回，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• RPOP：同LPOP雷酪，從指定List的右側(cè)（即尾部）移除1個(gè)元素并返回
• LPUSHX/RPUSHX：與LPUSH/RPUSH類(lèi)似淑仆，區(qū)別在于，LPUSHX/RPUSHX操作的key如果不存在哥力，則不會(huì)進(jìn)行任何操作
• LLEN：返回指定List的長(zhǎng)度蔗怠，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• LRANGE：返回指定List中指定范圍的元素（雙端包含，即LRANGE key 0 10會(huì)返回11個(gè)元素），時(shí)間復(fù)雜度O(N)寞射。應(yīng)盡可能控制一次獲取的元素?cái)?shù)量最住，一次獲取過(guò)大范圍的List元素會(huì)導(dǎo)致延遲，同時(shí)對(duì)長(zhǎng)度不可預(yù)知的List怠惶，避免使用LRANGE key 0 -1這樣的完整遍歷操作涨缚。

應(yīng)謹(jǐn)慎使用的List相關(guān)命令：

• LINDEX：返回指定List指定index上的元素，如果index越界策治，返回nil脓魏。index數(shù)值是回環(huán)的，即-1代表List最后一個(gè)位置通惫，-2代表List倒數(shù)第二個(gè)位置茂翔。時(shí)間復(fù)雜度O(N)
• LSET：將指定List指定index上的元素設(shè)置為value，如果index越界則返回錯(cuò)誤履腋，時(shí)間復(fù)雜度O(N)珊燎，如果操作的是頭/尾部的元素，則時(shí)間復(fù)雜度為O(1)
• LINSERT：向指定List中指定元素之前/之后插入一個(gè)新元素遵湖，并返回操作后的List長(zhǎng)度悔政。如果指定的元素不存在，返回-1延旧。如果指定key不存在谋国，不會(huì)進(jìn)行任何操作，時(shí)間復(fù)雜度O(N)

由于Redis的List是鏈表結(jié)構(gòu)的迁沫，上述的三個(gè)命令的算法效率較低芦瘾，需要對(duì)List進(jìn)行遍歷，命令的耗時(shí)無(wú)法預(yù)估集畅，在List長(zhǎng)度大的情況下耗時(shí)會(huì)明顯增加近弟，應(yīng)謹(jǐn)慎使用。

換句話(huà)說(shuō)挺智，Redis的List實(shí)際是設(shè)計(jì)來(lái)用于實(shí)現(xiàn)隊(duì)列祷愉，而不是用于實(shí)現(xiàn)類(lèi)似ArrayList這樣的列表的。如果你不是想要實(shí)現(xiàn)一個(gè)雙端出入的隊(duì)列逃贝，那么請(qǐng)盡量不要使用Redis的List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)谣辞。

為了更好支持隊(duì)列的特性，Redis還提供了一系列阻塞式的操作命令沐扳，如BLPOP/BRPOP等，能夠?qū)崿F(xiàn)類(lèi)似于BlockingQueue的能力句占，即在List為空時(shí)沪摄，阻塞該連接，直到List中有對(duì)象可以出隊(duì)時(shí)再返回。針對(duì)阻塞類(lèi)的命令杨拐，此處不做詳細(xì)探討祈餐，請(qǐng)參考官方文檔（https://redis.io/topics/data-types-intro） 中"Blocking operations on lists"一節(jié)。

Hash

Hash即哈希表哄陶，Redis的Hash和傳統(tǒng)的哈希表一樣帆阳，是一種field-value型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以理解成將HashMap搬入Redis屋吨。
Hash非常適合用于表現(xiàn)對(duì)象類(lèi)型的數(shù)據(jù)蜒谤，用Hash中的field對(duì)應(yīng)對(duì)象的field即可。
Hash的優(yōu)點(diǎn)包括：

• 可以實(shí)現(xiàn)二元查找至扰，如"查找ID為1000的用戶(hù)的年齡"
• 比起將整個(gè)對(duì)象序列化后作為String存儲(chǔ)的方法鳍徽，Hash能夠有效地減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南?/li>
• 當(dāng)使用Hash維護(hù)一個(gè)集合時(shí)，提供了比List效率高得多的隨機(jī)訪(fǎng)問(wèn)命令

與Hash相關(guān)的常用命令：

• HSET：將key對(duì)應(yīng)的Hash中的field設(shè)置為value敢课。如果該Hash不存在阶祭，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)。時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• HGET：返回指定Hash中field字段的值直秆，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• HMSET/HMGET：同HSET和HGET濒募，可以批量操作同一個(gè)key下的多個(gè)field，時(shí)間復(fù)雜度：O(N)圾结，N為一次操作的field數(shù)量
• HSETNX：同HSET萨咳，但如field已經(jīng)存在，HSETNX不會(huì)進(jìn)行任何操作疫稿，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• HEXISTS：判斷指定Hash中field是否存在培他，存在返回1，不存在返回0遗座，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• HDEL：刪除指定Hash中的field（1個(gè)或多個(gè)）舀凛，時(shí)間復(fù)雜度：O(N)，N為操作的field數(shù)量
• HINCRBY：同INCRBY命令途蒋，對(duì)指定Hash中的一個(gè)field進(jìn)行INCRBY猛遍，時(shí)間復(fù)雜度O(1)

應(yīng)謹(jǐn)慎使用的Hash相關(guān)命令：

• HGETALL：返回指定Hash中所有的field-value對(duì)。返回結(jié)果為數(shù)組号坡，數(shù)組中field和value交替出現(xiàn)懊烤。時(shí)間復(fù)雜度O(N)
• HKEYS/HVALS：返回指定Hash中所有的field/value，時(shí)間復(fù)雜度O(N)

上述三個(gè)命令都會(huì)對(duì)Hash進(jìn)行完整遍歷宽堆，Hash中的field數(shù)量與命令的耗時(shí)線(xiàn)性相關(guān)腌紧，對(duì)于尺寸不可預(yù)知的Hash，應(yīng)嚴(yán)格避免使用上面三個(gè)命令畜隶，而改為使用HSCAN命令進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷壁肋，具體請(qǐng)見(jiàn) https://redis.io/commands/scan

Set

Redis Set是無(wú)序的号胚，不可重復(fù)的String集合。

與Set相關(guān)的常用命令：

• SADD：向指定Set中添加1個(gè)或多個(gè)member浸遗，如果指定Set不存在猫胁，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)。時(shí)間復(fù)雜度O(N)跛锌，N為添加的member個(gè)數(shù)
• SREM：從指定Set中移除1個(gè)或多個(gè)member弃秆，時(shí)間復(fù)雜度O(N)，N為移除的member個(gè)數(shù)
• SRANDMEMBER：從指定Set中隨機(jī)返回1個(gè)或多個(gè)member髓帽，時(shí)間復(fù)雜度O(N)菠赚，N為返回的member個(gè)數(shù)
• SPOP：從指定Set中隨機(jī)移除并返回count個(gè)member，時(shí)間復(fù)雜度O(N)氢卡，N為移除的member個(gè)數(shù)
• SCARD：返回指定Set中的member個(gè)數(shù)锈至，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• SISMEMBER：判斷指定的value是否存在于指定Set中，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• SMOVE：將指定member從一個(gè)Set移至另一個(gè)Set

慎用的Set相關(guān)命令：

• SMEMBERS：返回指定Hash中所有的member译秦，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
• SUNION/SUNIONSTORE：計(jì)算多個(gè)Set的并集并返回/存儲(chǔ)至另一個(gè)Set中峡捡，時(shí)間復(fù)雜度O(N)，N為參與計(jì)算的所有集合的總member數(shù)
• SINTER/SINTERSTORE：計(jì)算多個(gè)Set的交集并返回/存儲(chǔ)至另一個(gè)Set中筑悴，時(shí)間復(fù)雜度O(N)们拙，N為參與計(jì)算的所有集合的總member數(shù)
• SDIFF/SDIFFSTORE：計(jì)算1個(gè)Set與1或多個(gè)Set的差集并返回/存儲(chǔ)至另一個(gè)Set中，時(shí)間復(fù)雜度O(N)阁吝，N為參與計(jì)算的所有集合的總member數(shù)

上述幾個(gè)命令涉及的計(jì)算量大砚婆，應(yīng)謹(jǐn)慎使用，特別是在參與計(jì)算的Set尺寸不可知的情況下突勇，應(yīng)嚴(yán)格避免使用装盯。可以考慮通過(guò)SSCAN命令遍歷獲取相關(guān)Set的全部member（具體請(qǐng)見(jiàn) https://redis.io/commands/scan ）甲馋，如果需要做并集/交集/差集計(jì)算埂奈，可以在客戶(hù)端進(jìn)行，或在不服務(wù)實(shí)時(shí)查詢(xún)請(qǐng)求的Slave上進(jìn)行定躏。

Sorted Set

Redis Sorted Set是有序的账磺、不可重復(fù)的String集合。Sorted Set中的每個(gè)元素都需要指派一個(gè)分?jǐn)?shù)(score)痊远，Sorted Set會(huì)根據(jù)score對(duì)元素進(jìn)行升序排序垮抗。如果多個(gè)member擁有相同的score，則以字典序進(jìn)行升序排序碧聪。

Sorted Set非常適合用于實(shí)現(xiàn)排名冒版。

Sorted Set的主要命令：

• ZADD：向指定Sorted Set中添加1個(gè)或多個(gè)member，時(shí)間復(fù)雜度O(Mlog(N))矾削，M為添加的member數(shù)量壤玫，N為Sorted Set中的member數(shù)量
• ZREM：從指定Sorted Set中刪除1個(gè)或多個(gè)member豁护，時(shí)間復(fù)雜度O(Mlog(N))哼凯，M為刪除的member數(shù)量欲间，N為Sorted Set中的member數(shù)量
• ZCOUNT：返回指定Sorted Set中指定score范圍內(nèi)的member數(shù)量，時(shí)間復(fù)雜度：O(log(N))
• ZCARD：返回指定Sorted Set中的member數(shù)量断部，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• ZSCORE：返回指定Sorted Set中指定member的score猎贴，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• ZRANK/ZREVRANK：返回指定member在Sorted Set中的排名，ZRANK返回按升序排序的排名蝴光，ZREVRANK則返回按降序排序的排名她渴。時(shí)間復(fù)雜度O(log(N))
• ZINCRBY：同INCRBY，對(duì)指定Sorted Set中的指定member的score進(jìn)行自增蔑祟，時(shí)間復(fù)雜度O(log(N))

慎用的Sorted Set相關(guān)命令：

• ZRANGE/ZREVRANGE：返回指定Sorted Set中指定排名范圍內(nèi)的所有member趁耗，ZRANGE為按score升序排序，ZREVRANGE為按score降序排序稿静，時(shí)間復(fù)雜度O(log(N)+M)幕屹，M為本次返回的member數(shù)
• ZRANGEBYSCORE/ZREVRANGEBYSCORE：返回指定Sorted Set中指定score范圍內(nèi)的所有member蓝角，返回結(jié)果以升序/降序排序，min和max可以指定為-inf和+inf罢屈，代表返回所有的member。時(shí)間復(fù)雜度O(log(N)+M)
• ZREMRANGEBYRANK/ZREMRANGEBYSCORE：移除Sorted Set中指定排名范圍/指定score范圍內(nèi)的所有member篇亭。時(shí)間復(fù)雜度O(log(N)+M)

上述幾個(gè)命令缠捌，應(yīng)盡量避免傳遞[0 -1]或[-inf +inf]這樣的參數(shù)，來(lái)對(duì)Sorted Set做一次性的完整遍歷译蒂，特別是在Sorted Set的尺寸不可預(yù)知的情況下曼月。可以通過(guò)ZSCAN命令來(lái)進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷（具體請(qǐng)見(jiàn) https://redis.io/commands/scan ）柔昼，或通過(guò)LIMIT參數(shù)來(lái)限制返回member的數(shù)量（適用于ZRANGEBYSCORE和ZREVRANGEBYSCORE命令）哑芹，以實(shí)現(xiàn)游標(biāo)式的遍歷。

Bitmap和HyperLogLog

Redis的這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相較之前的并不常用岳锁，在本文中只做簡(jiǎn)要介紹绩衷，如想要詳細(xì)了解這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與其相關(guān)的命令，請(qǐng)參考官方文檔https://redis.io/topics/data-types-intro 中的相關(guān)章節(jié)

Bitmap在Redis中不是一種實(shí)際的數(shù)據(jù)類(lèi)型激率，而是一種將String作為Bitmap使用的方法咳燕。可以理解為將String轉(zhuǎn)換為bit數(shù)組乒躺。使用Bitmap來(lái)存儲(chǔ)true/false類(lèi)型的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)極為節(jié)省空間招盲。

HyperLogLogs是一種主要用于數(shù)量統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它和Set類(lèi)似嘉冒，維護(hù)一個(gè)不可重復(fù)的String集合曹货，但是HyperLogLogs并不維護(hù)具體的member內(nèi)容咆繁，只維護(hù)member的個(gè)數(shù)。也就是說(shuō)顶籽，HyperLogLogs只能用于計(jì)算一個(gè)集合中不重復(fù)的元素?cái)?shù)量玩般，所以它比Set要節(jié)省很多內(nèi)存空間。

其他常用命令

• EXISTS：判斷指定的key是否存在礼饱，返回1代表存在坏为，0代表不存在，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• DEL：刪除指定的key及其對(duì)應(yīng)的value镊绪，時(shí)間復(fù)雜度O(N)匀伏，N為刪除的key數(shù)量
• EXPIRE/PEXPIRE：為一個(gè)key設(shè)置有效期，單位為秒或毫秒蝴韭，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• TTL/PTTL：返回一個(gè)key剩余的有效時(shí)間够颠，單位為秒或毫秒，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• RENAME/RENAMENX：將key重命名為newkey榄鉴。使用RENAME時(shí)履磨，如果newkey已經(jīng)存在，其值會(huì)被覆蓋牢硅；使用RENAMENX時(shí)蹬耘，如果newkey已經(jīng)存在，則不會(huì)進(jìn)行任何操作减余，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• TYPE：返回指定key的類(lèi)型综苔，string, list, set, zset, hash。時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• CONFIG GET：獲得Redis某配置項(xiàng)的當(dāng)前值位岔，可以使用*通配符如筛，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• CONFIG SET：為Redis某個(gè)配置項(xiàng)設(shè)置新值，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
• CONFIG REWRITE：讓Redis重新加載redis.conf中的配置

數(shù)據(jù)持久化

Redis提供了將數(shù)據(jù)定期自動(dòng)持久化至硬盤(pán)的能力抒抬，包括RDB和AOF兩種方案杨刨，兩種方案分別有其長(zhǎng)處和短板，可以配合起來(lái)同時(shí)運(yùn)行擦剑，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性妖胀。

必須使用數(shù)據(jù)持久化嗎？

Redis的數(shù)據(jù)持久化機(jī)制是可以關(guān)閉的惠勒。如果你只把Redis作為緩存服務(wù)使用赚抡，Redis中存儲(chǔ)的所有數(shù)據(jù)都不是該數(shù)據(jù)的主體而僅僅是同步過(guò)來(lái)的備份，那么可以關(guān)閉Redis的數(shù)據(jù)持久化機(jī)制纠屋。
但通常來(lái)說(shuō)涂臣，仍然建議至少開(kāi)啟RDB方式的數(shù)據(jù)持久化，因?yàn)椋?/p>

• RDB方式的持久化幾乎不損耗Redis本身的性能售担，在進(jìn)行RDB持久化時(shí)赁遗，Redis主進(jìn)程唯一需要做的事情就是fork出一個(gè)子進(jìn)程署辉，所有持久化工作都由子進(jìn)程完成
• Redis無(wú)論因?yàn)槭裁丛騝rash掉之后，重啟時(shí)能夠自動(dòng)恢復(fù)到上一次RDB快照中記錄的數(shù)據(jù)岩四。這省去了手工從其他數(shù)據(jù)源（如DB）同步數(shù)據(jù)的過(guò)程哭尝，而且要比其他任何的數(shù)據(jù)恢復(fù)方式都要快
• 現(xiàn)在硬盤(pán)那么大，真的不缺那一點(diǎn)地方

RDB

采用RDB持久方式炫乓，Redis會(huì)定期保存數(shù)據(jù)快照至一個(gè)rbd文件中刚夺，并在啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)加載rdb文件献丑，恢復(fù)之前保存的數(shù)據(jù)末捣。可以在配置文件中配置Redis進(jìn)行快照保存的時(shí)機(jī)：

save [seconds] [changes]

意為在[seconds]秒內(nèi)如果發(fā)生了[changes]次數(shù)據(jù)修改创橄，則進(jìn)行一次RDB快照保存箩做，例如

save 60 100

會(huì)讓Redis每60秒檢查一次數(shù)據(jù)變更情況，如果發(fā)生了100次或以上的數(shù)據(jù)變更妥畏，則進(jìn)行RDB快照保存邦邦。
可以配置多條save指令，讓Redis執(zhí)行多級(jí)的快照保存策略醉蚁。
Redis默認(rèn)開(kāi)啟RDB快照燃辖，默認(rèn)的RDB策略如下：

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

也可以通過(guò)BGSAVE命令手工觸發(fā)RDB快照保存。

RDB的優(yōu)點(diǎn)：

• 對(duì)性能影響最小网棍。如前文所述黔龟，Redis在保存RDB快照時(shí)會(huì)fork出子進(jìn)程進(jìn)行，幾乎不影響Redis處理客戶(hù)端請(qǐng)求的效率滥玷。
• 每次快照會(huì)生成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)快照文件氏身，所以可以輔以其他手段保存多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的快照（例如把每天0點(diǎn)的快照備份至其他存儲(chǔ)媒介中），作為非郴蟪耄可靠的災(zāi)難恢復(fù)手段蛋欣。
• 使用RDB文件進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)比使用AOF要快很多。

RDB的缺點(diǎn)：

• 快照是定期生成的如贷，所以在Redis crash時(shí)或多或少會(huì)丟失一部分?jǐn)?shù)據(jù)陷虎。
• 如果數(shù)據(jù)集非常大且CPU不夠強(qiáng)（比如單核CPU），Redis在fork子進(jìn)程時(shí)可能會(huì)消耗相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)間（長(zhǎng)至1秒）杠袱，影響這期間的客戶(hù)端請(qǐng)求尚猿。

AOF

采用AOF持久方式時(shí)，Redis會(huì)把每一個(gè)寫(xiě)請(qǐng)求都記錄在一個(gè)日志文件里霞掺。在Redis重啟時(shí)谊路，會(huì)把AOF文件中記錄的所有寫(xiě)操作順序執(zhí)行一遍，確保數(shù)據(jù)恢復(fù)到最新菩彬。

AOF默認(rèn)是關(guān)閉的缠劝，如要開(kāi)啟潮梯，進(jìn)行如下配置：

appendonly yes

AOF提供了三種fsync配置，always/everysec/no惨恭，通過(guò)配置項(xiàng)[appendfsync]指定：

• appendfsync no：不進(jìn)行fsync秉馏，將flush文件的時(shí)機(jī)交給OS決定，速度最快
• appendfsync always：每寫(xiě)入一條日志就進(jìn)行一次fsync操作脱羡，數(shù)據(jù)安全性最高萝究，但速度最慢
• appendfsync everysec：折中的做法，交由后臺(tái)線(xiàn)程每秒fsync一次

隨著AOF不斷地記錄寫(xiě)操作日志锉罐，必定會(huì)出現(xiàn)一些無(wú)用的日志帆竹，例如某個(gè)時(shí)間點(diǎn)執(zhí)行了命令SET key1 "abc"，在之后某個(gè)時(shí)間點(diǎn)又執(zhí)行了SET key1 "bcd"脓规，那么第一條命令很顯然是沒(méi)有用的栽连。大量的無(wú)用日志會(huì)讓AOF文件過(guò)大，也會(huì)讓數(shù)據(jù)恢復(fù)的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)侨舆。
所以Redis提供了AOF rewrite功能秒紧，可以重寫(xiě)AOF文件，只保留能夠把數(shù)據(jù)恢復(fù)到最新?tīng)顟B(tài)的最小寫(xiě)操作集挨下。
AOF rewrite可以通過(guò)BGREWRITEAOF命令觸發(fā)熔恢，也可以配置Redis定期自動(dòng)進(jìn)行：

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

上面兩行配置的含義是，Redis在每次AOF rewrite時(shí)臭笆，會(huì)記錄完成rewrite后的AOF日志大小叙淌，當(dāng)AOF日志大小在該基礎(chǔ)上增長(zhǎng)了100%后，自動(dòng)進(jìn)行AOF rewrite耗啦。同時(shí)如果增長(zhǎng)的大小沒(méi)有達(dá)到64mb凿菩，則不會(huì)進(jìn)行rewrite。

AOF的優(yōu)點(diǎn)：

• 最安全帜讲，在啟用appendfsync always時(shí)衅谷，任何已寫(xiě)入的數(shù)據(jù)都不會(huì)丟失，使用在啟用appendfsync everysec也至多只會(huì)丟失1秒的數(shù)據(jù)似将。
• AOF文件在發(fā)生斷電等問(wèn)題時(shí)也不會(huì)損壞获黔，即使出現(xiàn)了某條日志只寫(xiě)入了一半的情況，也可以使用redis-check-aof工具輕松修復(fù)在验。
• AOF文件易讀玷氏，可修改，在進(jìn)行了某些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)清除操作后腋舌，只要AOF文件沒(méi)有rewrite盏触，就可以把AOF文件備份出來(lái)，把錯(cuò)誤的命令刪除，然后恢復(fù)數(shù)據(jù)赞辩。

AOF的缺點(diǎn)：

• AOF文件通常比RDB文件更大
• 性能消耗比RDB高
• 數(shù)據(jù)恢復(fù)速度比RDB慢

內(nèi)存管理與數(shù)據(jù)淘汰機(jī)制

最大內(nèi)存設(shè)置

默認(rèn)情況下雌芽，在32位OS中，Redis最大使用3GB的內(nèi)存辨嗽，在64位OS中則沒(méi)有限制世落。

在使用Redis時(shí)，應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)占用的最大空間有一個(gè)基本準(zhǔn)確的預(yù)估糟需，并為Redis設(shè)定最大使用的內(nèi)存屉佳。否則在64位OS中Redis會(huì)無(wú)限制地占用內(nèi)存（當(dāng)物理內(nèi)存被占滿(mǎn)后會(huì)使用swap空間），容易引發(fā)各種各樣的問(wèn)題洲押。

通過(guò)如下配置控制Redis使用的最大內(nèi)存：

maxmemory 100mb

在內(nèi)存占用達(dá)到了maxmemory后武花，再向Redis寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，Redis會(huì)：

• 根據(jù)配置的數(shù)據(jù)淘汰策略嘗試淘汰數(shù)據(jù)诅诱，釋放空間
• 如果沒(méi)有數(shù)據(jù)可以淘汰髓堪，或者沒(méi)有配置數(shù)據(jù)淘汰策略，那么Redis會(huì)對(duì)所有寫(xiě)請(qǐng)求返回錯(cuò)誤娘荡，但讀請(qǐng)求仍然可以正常執(zhí)行

在為Redis設(shè)置maxmemory時(shí)，需要注意：

• 如果采用了Redis的主從同步驶沼，主節(jié)點(diǎn)向從節(jié)點(diǎn)同步數(shù)據(jù)時(shí)炮沐，會(huì)占用掉一部分內(nèi)存空間，如果maxmemory過(guò)于接近主機(jī)的可用內(nèi)存回怜，導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步時(shí)內(nèi)存不足大年。所以設(shè)置的maxmemory不要過(guò)于接近主機(jī)可用的內(nèi)存，留出一部分預(yù)留用作主從同步玉雾。

數(shù)據(jù)淘汰機(jī)制

Redis提供了5種數(shù)據(jù)淘汰策略：

• volatile-lru：使用LRU算法進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰（淘汰上次使用時(shí)間最早的翔试，且使用次數(shù)最少的key），只淘汰設(shè)定了有效期的key
• allkeys-lru：使用LRU算法進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰复旬，所有的key都可以被淘汰
• volatile-random：隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)垦缅，只淘汰設(shè)定了有效期的key
• allkeys-random：隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)，所有的key都可以被淘汰
• volatile-ttl：淘汰剩余有效期最短的key

最好為Redis指定一種有效的數(shù)據(jù)淘汰策略以配合maxmemory設(shè)置驹碍，避免在內(nèi)存使用滿(mǎn)后發(fā)生寫(xiě)入失敗的情況壁涎。

一般來(lái)說(shuō)，推薦使用的策略是volatile-lru志秃，并辨識(shí)Redis中保存的數(shù)據(jù)的重要性怔球。對(duì)于那些重要的，絕對(duì)不能丟棄的數(shù)據(jù)（如配置類(lèi)數(shù)據(jù)等）浮还，應(yīng)不設(shè)置有效期竟坛，這樣Redis就永遠(yuǎn)不會(huì)淘汰這些數(shù)據(jù)。對(duì)于那些相對(duì)不是那么重要的，并且能夠熱加載的數(shù)據(jù)（比如緩存最近登錄的用戶(hù)信息担汤，當(dāng)在Redis中找不到時(shí)又官，程序會(huì)去DB中讀取）漫试，可以設(shè)置上有效期六敬，這樣在內(nèi)存不夠時(shí)Redis就會(huì)淘汰這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

配置方法：

maxmemory-policy volatile-lru   #默認(rèn)是noeviction驾荣，即不進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰

Pipelining

Pipelining

Redis提供許多批量操作的命令外构，如MSET/MGET/HMSET/HMGET等等，這些命令存在的意義是減少維護(hù)網(wǎng)絡(luò)連接和傳輸數(shù)據(jù)所消耗的資源和時(shí)間播掷。
例如連續(xù)使用5次SET命令設(shè)置5個(gè)不同的key审编，比起使用一次MSET命令設(shè)置5個(gè)不同的key，效果是一樣的歧匈，但前者會(huì)消耗更多的RTT(Round Trip Time)時(shí)長(zhǎng)垒酬，永遠(yuǎn)應(yīng)優(yōu)先使用后者。

然而件炉，如果客戶(hù)端要連續(xù)執(zhí)行的多次操作無(wú)法通過(guò)Redis命令組合在一起勘究，例如：

SET a "abc"
INCR b
HSET c name "hi"

此時(shí)便可以使用Redis提供的pipelining功能來(lái)實(shí)現(xiàn)在一次交互中執(zhí)行多條命令。
使用pipelining時(shí)斟冕，只需要從客戶(hù)端一次向Redis發(fā)送多條命令（以\r\n）分隔口糕，Redis就會(huì)依次執(zhí)行這些命令，并且把每個(gè)命令的返回按順序組裝在一起一次返回磕蛇，比如：

$ (printf "PING\r\nPING\r\nPING\r\n"; sleep 1) | nc localhost 6379
+PONG
+PONG
+PONG

大部分的Redis客戶(hù)端都對(duì)Pipelining提供支持景描，所以開(kāi)發(fā)者通常并不需要自己手工拼裝命令列表。

Pipelining的局限性

Pipelining只能用于執(zhí)行連續(xù)且無(wú)相關(guān)性的命令秀撇，當(dāng)某個(gè)命令的生成需要依賴(lài)于前一個(gè)命令的返回時(shí)超棺，就無(wú)法使用Pipelining了。

通過(guò)Scripting功能呵燕，可以規(guī)避這一局限性

事務(wù)與Scripting

Pipelining能夠讓Redis在一次交互中處理多條命令棠绘，然而在一些場(chǎng)景下，我們可能需要在此基礎(chǔ)上確保這一組命令是連續(xù)執(zhí)行的虏等。

比如獲取當(dāng)前累計(jì)的PV數(shù)并將其清0

> GET vCount
12384
> SET vCount 0
OK

如果在GET和SET命令之間插進(jìn)來(lái)一個(gè)INCR vCount弄唧，就會(huì)使客戶(hù)端拿到的vCount不準(zhǔn)確。

Redis的事務(wù)可以確保復(fù)數(shù)命令執(zhí)行時(shí)的原子性霍衫。也就是說(shuō)Redis能夠保證：一個(gè)事務(wù)中的一組命令是絕對(duì)連續(xù)執(zhí)行的候引，在這些命令執(zhí)行完成之前，絕對(duì)不會(huì)有來(lái)自于其他連接的其他命令插進(jìn)去執(zhí)行敦跌。

通過(guò)MULTI和EXEC命令來(lái)把這兩個(gè)命令加入一個(gè)事務(wù)中：

> MULTI
OK
> GET vCount
QUEUED
> SET vCount 0
QUEUED
> EXEC
1) 12384
2) OK

Redis在接收到MULTI命令后便會(huì)開(kāi)啟一個(gè)事務(wù)澄干，這之后的所有讀寫(xiě)命令都會(huì)保存在隊(duì)列中但并不執(zhí)行逛揩，直到接收到EXEC命令后，Redis會(huì)把隊(duì)列中的所有命令連續(xù)順序執(zhí)行麸俘，并以數(shù)組形式返回每個(gè)命令的返回結(jié)果辩稽。

可以使用DISCARD命令放棄當(dāng)前的事務(wù)，將保存的命令隊(duì)列清空从媚。

需要注意的是逞泄，Redis事務(wù)不支持回滾：
如果一個(gè)事務(wù)中的命令出現(xiàn)了語(yǔ)法錯(cuò)誤，大部分客戶(hù)端驅(qū)動(dòng)會(huì)返回錯(cuò)誤拜效，2.6.5版本以上的Redis也會(huì)在執(zhí)行EXEC時(shí)檢查隊(duì)列中的命令是否存在語(yǔ)法錯(cuò)誤喷众，如果存在，則會(huì)自動(dòng)放棄事務(wù)并返回錯(cuò)誤紧憾。
但如果一個(gè)事務(wù)中的命令有非語(yǔ)法類(lèi)的錯(cuò)誤（比如對(duì)String執(zhí)行HSET操作）到千，無(wú)論客戶(hù)端驅(qū)動(dòng)還是Redis都無(wú)法在真正執(zhí)行這條命令之前發(fā)現(xiàn)，所以事務(wù)中的所有命令仍然會(huì)被依次執(zhí)行赴穗。在這種情況下憔四，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)事務(wù)中部分命令成功部分命令失敗的情況，然而與RDBMS不同般眉，Redis不提供事務(wù)回滾的功能了赵，所以只能通過(guò)其他方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的回滾。

通過(guò)事務(wù)實(shí)現(xiàn)CAS

Redis提供了WATCH命令與事務(wù)搭配使用煤篙，實(shí)現(xiàn)CAS樂(lè)觀鎖的機(jī)制斟览。

假設(shè)要實(shí)現(xiàn)將某個(gè)商品的狀態(tài)改為已售：

if(exec(HGET stock:1001 state) == "in stock")
    exec(HSET stock:1001 state "sold");

這一偽代碼執(zhí)行時(shí)，無(wú)法確保并發(fā)安全性辑奈，有可能多個(gè)客戶(hù)端都獲取到了"in stock"的狀態(tài)，導(dǎo)致一個(gè)庫(kù)存被售賣(mài)多次已烤。

使用WATCH命令和事務(wù)可以解決這一問(wèn)題：

exec(WATCH stock:1001);
if(exec(HGET stock:1001 state) == "in stock") {
    exec(MULTI);
    exec(HSET stock:1001 state "sold");
    exec(EXEC);
}

WATCH的機(jī)制是：在事務(wù)EXEC命令執(zhí)行時(shí)鸠窗，Redis會(huì)檢查被WATCH的key，只有被WATCH的key從WATCH起始時(shí)至今沒(méi)有發(fā)生過(guò)變更胯究，EXEC才會(huì)被執(zhí)行稍计。如果WATCH的key在WATCH命令到EXEC命令之間發(fā)生過(guò)變化，則EXEC命令會(huì)返回失敗裕循。

Scripting

通過(guò)EVAL與EVALSHA命令臣嚣，可以讓Redis執(zhí)行LUA腳本。這就類(lèi)似于RDBMS的存儲(chǔ)過(guò)程一樣剥哑，可以把客戶(hù)端與Redis之間密集的讀/寫(xiě)交互放在服務(wù)端進(jìn)行硅则，避免過(guò)多的數(shù)據(jù)交互，提升性能株婴。

Scripting功能是作為事務(wù)功能的替代者誕生的怎虫，事務(wù)提供的所有能力Scripting都可以做到。Redis官方推薦使用LUA Script來(lái)代替事務(wù)，前者的效率和便利性都超過(guò)了事務(wù)大审。

關(guān)于Scripting的具體使用蘸际，本文不做詳細(xì)介紹，請(qǐng)參考官方文檔 https://redis.io/commands/eval

Redis性能調(diào)優(yōu)

盡管Redis是一個(gè)非惩椒觯快速的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)媒介粮彤，也并不代表Redis不會(huì)產(chǎn)生性能問(wèn)題。
前文中提到過(guò)姜骡，Redis采用單線(xiàn)程模型导坟，所有的命令都是由一個(gè)線(xiàn)程串行執(zhí)行的，所以當(dāng)某個(gè)命令執(zhí)行耗時(shí)較長(zhǎng)時(shí)溶浴，會(huì)拖慢其后的所有命令乍迄，這使得Redis對(duì)每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行效率更加敏感。

針對(duì)Redis的性能優(yōu)化士败，主要從下面幾個(gè)層面入手：

• 最初的也是最重要的闯两，確保沒(méi)有讓Redis執(zhí)行耗時(shí)長(zhǎng)的命令
• 使用pipelining將連續(xù)執(zhí)行的命令組合執(zhí)行
• 操作系統(tǒng)的Transparent huge pages功能必須關(guān)閉：

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

• 如果在虛擬機(jī)中運(yùn)行Redis，可能天然就有虛擬機(jī)環(huán)境帶來(lái)的固有延遲谅将⊙牵可以通過(guò)./redis-cli --intrinsic-latency 100命令查看固有延遲。同時(shí)如果對(duì)Redis的性能有較高要求的話(huà)饥臂，應(yīng)盡可能在物理機(jī)上直接部署Redis逊躁。
• 檢查數(shù)據(jù)持久化策略
• 考慮引入讀寫(xiě)分離機(jī)制

長(zhǎng)耗時(shí)命令

Redis絕大多數(shù)讀寫(xiě)命令的時(shí)間復(fù)雜度都在O(1)到O(N)之間，在文本和官方文檔中均對(duì)每個(gè)命令的時(shí)間復(fù)雜度有說(shuō)明隅熙。

通常來(lái)說(shuō)稽煤，O(1)的命令是安全的，O(N)命令在使用時(shí)需要注意囚戚，如果N的數(shù)量級(jí)不可預(yù)知酵熙，則應(yīng)避免使用。例如對(duì)一個(gè)field數(shù)未知的Hash數(shù)據(jù)執(zhí)行HGETALL/HKEYS/HVALS命令驰坊，通常來(lái)說(shuō)這些命令執(zhí)行的很快匾二，但如果這個(gè)Hash中的field數(shù)量極多，耗時(shí)就會(huì)成倍增長(zhǎng)拳芙。
又如使用SUNION對(duì)兩個(gè)Set執(zhí)行Union操作察藐，或使用SORT對(duì)List/Set執(zhí)行排序操作等時(shí)，都應(yīng)該嚴(yán)加注意舟扎。

避免在使用這些O(N)命令時(shí)發(fā)生問(wèn)題主要有幾個(gè)辦法：

• 不要把List當(dāng)做列表使用分飞，僅當(dāng)做隊(duì)列來(lái)使用
• 通過(guò)機(jī)制嚴(yán)格控制Hash、Set浆竭、Sorted Set的大小
• 可能的話(huà)浸须，將排序惨寿、并集、交集等操作放在客戶(hù)端執(zhí)行
• 絕對(duì)禁止使用KEYS命令
• 避免一次性遍歷集合類(lèi)型的所有成員删窒，而應(yīng)使用SCAN類(lèi)的命令進(jìn)行分批的裂垦，游標(biāo)式的遍歷

Redis提供了SCAN命令，可以對(duì)Redis中存儲(chǔ)的所有key進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷肌索，避免使用KEYS命令帶來(lái)的性能問(wèn)題蕉拢。同時(shí)還有SSCAN/HSCAN/ZSCAN等命令，分別用于對(duì)Set/Hash/Sorted Set中的元素進(jìn)行游標(biāo)式遍歷诚亚。SCAN類(lèi)命令的使用請(qǐng)參考官方文檔：https://redis.io/commands/scan

Redis提供了Slow Log功能晕换，可以自動(dòng)記錄耗時(shí)較長(zhǎng)的命令。相關(guān)的配置參數(shù)有兩個(gè)：

slowlog-log-slower-than xxxms  #執(zhí)行時(shí)間慢于xxx毫秒的命令計(jì)入Slow Log
slowlog-max-len xxx  #Slow Log的長(zhǎng)度站宗，即最大紀(jì)錄多少條Slow Log

使用SLOWLOG GET [number]命令闸准，可以輸出最近進(jìn)入Slow Log的number條命令。
使用SLOWLOG RESET命令梢灭，可以重置Slow Log

網(wǎng)絡(luò)引發(fā)的延遲

• 盡可能使用長(zhǎng)連接或連接池夷家，避免頻繁創(chuàng)建銷(xiāo)毀連接
• 客戶(hù)端進(jìn)行的批量數(shù)據(jù)操作，應(yīng)使用Pipeline特性在一次交互中完成敏释。具體請(qǐng)參照本文的Pipelining章節(jié)

數(shù)據(jù)持久化引發(fā)的延遲

Redis的數(shù)據(jù)持久化工作本身就會(huì)帶來(lái)延遲库快，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的安全級(jí)別和性能要求制定合理的持久化策略：

• AOF + fsync always的設(shè)置雖然能夠絕對(duì)確保數(shù)據(jù)安全，但每個(gè)操作都會(huì)觸發(fā)一次fsync钥顽，會(huì)對(duì)Redis的性能有比較明顯的影響
• AOF + fsync every second是比較好的折中方案义屏，每秒fsync一次
• AOF + fsync never會(huì)提供AOF持久化方案下的最優(yōu)性能
• 使用RDB持久化通常會(huì)提供比使用AOF更高的性能，但需要注意RDB的策略配置
• 每一次RDB快照和AOF Rewrite都需要Redis主進(jìn)程進(jìn)行fork操作蜂大。fork操作本身可能會(huì)產(chǎn)生較高的耗時(shí)闽铐，與CPU和Redis占用的內(nèi)存大小有關(guān)。根據(jù)具體的情況合理配置RDB快照和AOF Rewrite時(shí)機(jī)奶浦，避免過(guò)于頻繁的fork帶來(lái)的延遲

Redis在fork子進(jìn)程時(shí)需要將內(nèi)存分頁(yè)表拷貝至子進(jìn)程阳啥，以占用了24GB內(nèi)存的Redis實(shí)例為例，共需要拷貝24GB / 4kB * 8 = 48MB的數(shù)據(jù)财喳。在使用單Xeon 2.27Ghz的物理機(jī)上，這一fork操作耗時(shí)216ms斩狱。

可以通過(guò)INFO命令返回的latest_fork_usec字段查看上一次fork操作的耗時(shí)（微秒）

Swap引發(fā)的延遲

當(dāng)Linux將Redis所用的內(nèi)存分頁(yè)移至swap空間時(shí)耳高，將會(huì)阻塞Redis進(jìn)程，導(dǎo)致Redis出現(xiàn)不正常的延遲所踊。Swap通常在物理內(nèi)存不足或一些進(jìn)程在進(jìn)行大量I/O操作時(shí)發(fā)生泌枪，應(yīng)盡可能避免上述兩種情況的出現(xiàn)。

/proc/<pid>/smaps文件中會(huì)保存進(jìn)程的swap記錄秕岛，通過(guò)查看這個(gè)文件碌燕，能夠判斷Redis的延遲是否由Swap產(chǎn)生误证。如果這個(gè)文件中記錄了較大的Swap size，則說(shuō)明延遲很有可能是Swap造成的修壕。

數(shù)據(jù)淘汰引發(fā)的延遲

當(dāng)同一秒內(nèi)有大量key過(guò)期時(shí)愈捅，也會(huì)引發(fā)Redis的延遲。在使用時(shí)應(yīng)盡量將key的失效時(shí)間錯(cuò)開(kāi)慈鸠。

引入讀寫(xiě)分離機(jī)制

Redis的主從復(fù)制能力可以實(shí)現(xiàn)一主多從的多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)蓝谨，在這一架構(gòu)下，主節(jié)點(diǎn)接收所有寫(xiě)請(qǐng)求青团，并將數(shù)據(jù)同步給多個(gè)從節(jié)點(diǎn)譬巫。
在這一基礎(chǔ)上，我們可以讓從節(jié)點(diǎn)提供對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的讀請(qǐng)求服務(wù)督笆，以減小主節(jié)點(diǎn)的壓力芦昔。
尤其是針對(duì)一些使用了長(zhǎng)耗時(shí)命令的統(tǒng)計(jì)類(lèi)任務(wù)，完全可以指定在一個(gè)或多個(gè)從節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行娃肿，避免這些長(zhǎng)耗時(shí)命令影響其他請(qǐng)求的響應(yīng)咕缎。

關(guān)于讀寫(xiě)分離的具體說(shuō)明，請(qǐng)參見(jiàn)后續(xù)章節(jié)

主從復(fù)制與集群分片

主從復(fù)制

Redis支持一主多從的主從復(fù)制架構(gòu)咸作。一個(gè)Master實(shí)例負(fù)責(zé)處理所有的寫(xiě)請(qǐng)求锨阿，Master將寫(xiě)操作同步至所有Slave。
借助Redis的主從復(fù)制记罚，可以實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離和高可用：

• 實(shí)時(shí)性要求不是特別高的讀請(qǐng)求墅诡，可以在Slave上完成，提升效率桐智。特別是一些周期性執(zhí)行的統(tǒng)計(jì)任務(wù)末早，這些任務(wù)可能需要執(zhí)行一些長(zhǎng)耗時(shí)的Redis命令，可以專(zhuān)門(mén)規(guī)劃出1個(gè)或幾個(gè)Slave用于服務(wù)這些統(tǒng)計(jì)任務(wù)
• 借助Redis Sentinel可以實(shí)現(xiàn)高可用说庭，當(dāng)Master crash后然磷，Redis Sentinel能夠自動(dòng)將一個(gè)Slave晉升為Master，繼續(xù)提供服務(wù)

啟用主從復(fù)制非常簡(jiǎn)單刊驴，只需要配置多個(gè)Redis實(shí)例姿搜，在作為Slave的Redis實(shí)例中配置：

slaveof 192.168.1.1 6379  #指定Master的IP和端口

當(dāng)Slave啟動(dòng)后，會(huì)從Master進(jìn)行一次冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)同步捆憎，由Master觸發(fā)BGSAVE生成RDB文件推送給Slave進(jìn)行導(dǎo)入舅柜，導(dǎo)入完成后Master再將增量數(shù)據(jù)通過(guò)Redis Protocol同步給Slave。之后主從之間的數(shù)據(jù)便一直以Redis Protocol進(jìn)行同步

使用Sentinel做自動(dòng)failover

Redis的主從復(fù)制功能本身只是做數(shù)據(jù)同步躲惰，并不提供監(jiān)控和自動(dòng)failover能力致份，要通過(guò)主從復(fù)制功能來(lái)實(shí)現(xiàn)Redis的高可用，還需要引入一個(gè)組件：Redis Sentinel

Redis Sentinel是Redis官方開(kāi)發(fā)的監(jiān)控組件础拨，可以監(jiān)控Redis實(shí)例的狀態(tài)氮块，通過(guò)Master節(jié)點(diǎn)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)Slave節(jié)點(diǎn)绍载，并在監(jiān)測(cè)到Master節(jié)點(diǎn)失效時(shí)選舉出一個(gè)新的Master，并向所有Redis實(shí)例推送新的主從配置滔蝉。

Redis Sentinel需要至少部署3個(gè)實(shí)例才能形成選舉關(guān)系击儡。

關(guān)鍵配置：

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2  #Master實(shí)例的IP、端口锰提，以及選舉需要的贊成票數(shù)
sentinel down-after-milliseconds mymaster 60000  #多長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有響應(yīng)視為Master失效
sentinel failover-timeout mymaster 180000  #兩次failover嘗試間的間隔時(shí)長(zhǎng)
sentinel parallel-syncs mymaster 1  #如果有多個(gè)Slave曙痘，可以通過(guò)此配置指定同時(shí)從新Master進(jìn)行數(shù)據(jù)同步的Slave數(shù)，避免所有Slave同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步導(dǎo)致查詢(xún)服務(wù)也不可用

另外需要注意的是立肘，Redis Sentinel實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)failover不是在同一個(gè)IP和端口上完成的边坤，也就是說(shuō)自動(dòng)failover產(chǎn)生的新Master提供服務(wù)的IP和端口與之前的Master是不一樣的，所以要實(shí)現(xiàn)HA谅年，還要求客戶(hù)端必須支持Sentinel茧痒，能夠與Sentinel交互獲得新Master的信息才行。

集群分片

為何要做集群分片：

• Redis中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大融蹂，一臺(tái)主機(jī)的物理內(nèi)存已經(jīng)無(wú)法容納
• Redis的寫(xiě)請(qǐng)求并發(fā)量大旺订，一個(gè)Redis實(shí)例以無(wú)法承載

當(dāng)上述兩個(gè)問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)，就必須要對(duì)Redis進(jìn)行分片了超燃。
Redis的分片方案有很多種区拳，例如很多Redis的客戶(hù)端都自行實(shí)現(xiàn)了分片功能，也有向Twemproxy這樣的以代理方式實(shí)現(xiàn)的Redis分片方案意乓。然而首選的方案還應(yīng)該是Redis官方在3.0版本中推出的Redis Cluster分片方案樱调。

本文不會(huì)對(duì)Redis Cluster的具體安裝和部署細(xì)節(jié)進(jìn)行介紹，重點(diǎn)介紹Redis Cluster帶來(lái)的好處與弊端届良。

Redis Cluster的能力

• 能夠自動(dòng)將數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上
• 當(dāng)訪(fǎng)問(wèn)的key不在當(dāng)前分片上時(shí)笆凌，能夠自動(dòng)將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)至正確的分片
• 當(dāng)集群中部分節(jié)點(diǎn)失效時(shí)仍能提供服務(wù)

其中第三點(diǎn)是基于主從復(fù)制來(lái)實(shí)現(xiàn)的，Redis Cluster的每個(gè)數(shù)據(jù)分片都采用了主從復(fù)制的結(jié)構(gòu)士葫，原理和前文所述的主從復(fù)制完全一致乞而，唯一的區(qū)別是省去了Redis Sentinel這一額外的組件，由Redis Cluster負(fù)責(zé)進(jìn)行一個(gè)分片內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)監(jiān)控和自動(dòng)failover慢显。

Redis Cluster分片原理

Redis Cluster中共有16384個(gè)hash slot爪模，Redis會(huì)計(jì)算每個(gè)key的CRC16，將結(jié)果與16384取模荚藻，來(lái)決定該key存儲(chǔ)在哪一個(gè)hash slot中呻右，同時(shí)需要指定Redis Cluster中每個(gè)數(shù)據(jù)分片負(fù)責(zé)的Slot數(shù)。Slot的分配在任何時(shí)間點(diǎn)都可以進(jìn)行重新分配鞋喇。

客戶(hù)端在對(duì)key進(jìn)行讀寫(xiě)操作時(shí)，可以連接Cluster中的任意一個(gè)分片眉撵，如果操作的key不在此分片負(fù)責(zé)的Slot范圍內(nèi)侦香，Redis Cluster會(huì)自動(dòng)將請(qǐng)求重定向到正確的分片上落塑。

hash tags

在基礎(chǔ)的分片原則上，Redis還支持hash tags功能罐韩，以hash tags要求的格式明明的key憾赁，將會(huì)確保進(jìn)入同一個(gè)Slot中。例如：{uiv}user:1000和{uiv}user:1001擁有同樣的hash tag {uiv}散吵，會(huì)保存在同一個(gè)Slot中龙考。

使用Redis Cluster時(shí)，pipelining矾睦、事務(wù)和LUA Script功能涉及的key必須在同一個(gè)數(shù)據(jù)分片上晦款，否則將會(huì)返回錯(cuò)誤。如要在Redis Cluster中使用上述功能枚冗，就必須通過(guò)hash tags來(lái)確保一個(gè)pipeline或一個(gè)事務(wù)中操作的所有key都位于同一個(gè)Slot中缓溅。

有一些客戶(hù)端（如Redisson）實(shí)現(xiàn)了集群化的pipelining操作，可以自動(dòng)將一個(gè)pipeline里的命令按key所在的分片進(jìn)行分組赁温，分別發(fā)到不同的分片上執(zhí)行坛怪。但是Redis不支持跨分片的事務(wù)，事務(wù)和LUA Script還是必須遵循所有key在一個(gè)分片上的規(guī)則要求股囊。

主從復(fù)制 vs 集群分片

在設(shè)計(jì)軟件架構(gòu)時(shí)袜匿，要如何在主從復(fù)制和集群分片兩種部署方案中取舍呢？

從各個(gè)方面看稚疹，Redis Cluster都是優(yōu)于主從復(fù)制的方案

• Redis Cluster能夠解決單節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題
• Redis Cluster能夠解決單節(jié)點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)壓力過(guò)大的問(wèn)題
• Redis Cluster包含了主從復(fù)制的能力

那是不是代表Redis Cluster永遠(yuǎn)是優(yōu)于主從復(fù)制的選擇呢居灯？

并不是。

軟件架構(gòu)永遠(yuǎn)不是越復(fù)雜越好贫堰，復(fù)雜的架構(gòu)在帶來(lái)顯著好處的同時(shí)穆壕，一定也會(huì)帶來(lái)相應(yīng)的弊端。采用Redis Cluster的弊端包括：

• 維護(hù)難度增加其屏。在使用Redis Cluster時(shí)喇勋，需要維護(hù)的Redis實(shí)例數(shù)倍增，需要監(jiān)控的主機(jī)數(shù)量也相應(yīng)增加偎行，數(shù)據(jù)備份/持久化的復(fù)雜度也會(huì)增加川背。同時(shí)在進(jìn)行分片的增減操作時(shí)，還需要進(jìn)行reshard操作蛤袒，遠(yuǎn)比主從模式下增加一個(gè)Slave的復(fù)雜度要高熄云。
• 客戶(hù)端資源消耗增加。當(dāng)客戶(hù)端使用連接池時(shí)妙真，需要為每一個(gè)數(shù)據(jù)分片維護(hù)一個(gè)連接池缴允，客戶(hù)端同時(shí)需要保持的連接數(shù)成倍增多，加大了客戶(hù)端本身和操作系統(tǒng)資源的消耗珍德。
• 性能優(yōu)化難度增加练般。你可能需要在多個(gè)分片上查看Slow Log和Swap日志才能定位性能問(wèn)題矗漾。
• 事務(wù)和LUA Script的使用成本增加。在Redis Cluster中使用事務(wù)和LUA Script特性有嚴(yán)格的限制條件薄料，事務(wù)和Script中操作的key必須位于同一個(gè)分片上敞贡，這就使得在開(kāi)發(fā)時(shí)必須對(duì)相應(yīng)場(chǎng)景下涉及的key進(jìn)行額外的規(guī)劃和規(guī)范要求。如果應(yīng)用的場(chǎng)景中大量涉及事務(wù)和Script的使用摄职，如何在保證這兩個(gè)功能的正常運(yùn)作前提下把數(shù)據(jù)平均分到多個(gè)數(shù)據(jù)分片中就會(huì)成為難點(diǎn)誊役。

所以說(shuō)，在主從復(fù)制和集群分片兩個(gè)方案中做出選擇時(shí)谷市，應(yīng)該從應(yīng)用軟件的功能特性蛔垢、數(shù)據(jù)和訪(fǎng)問(wèn)量級(jí)傀广、未來(lái)發(fā)展規(guī)劃等方面綜合考慮翠订，只在確實(shí)有必要引入數(shù)據(jù)分片時(shí)再使用Redis Cluster辕坝。
下面是一些建議：

1. 需要在Redis中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)有多大疏遏？未來(lái)2年內(nèi)可能發(fā)展為多大芋酌？這些數(shù)據(jù)是否都需要長(zhǎng)期保存答憔？是否可以使用LRU算法進(jìn)行非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的淘汰攘已？綜合考慮前面幾個(gè)因素女蜈，評(píng)估出Redis需要使用的物理內(nèi)存验烧。
2. 用于部署Redis的主機(jī)物理內(nèi)存有多大板驳？有多少可以分配給Redis使用？對(duì)比(1)中的內(nèi)存需求評(píng)估碍拆，是否足夠用若治？
3. Redis面臨的并發(fā)寫(xiě)壓力會(huì)有多大？在不使用pipelining時(shí)感混，Redis的寫(xiě)性能可以超過(guò)10萬(wàn)次/秒（更多的benchmark可以參考 https://redis.io/topics/benchmarks ）
4. 在使用Redis時(shí)端幼，是否會(huì)使用到pipelining和事務(wù)功能？使用的場(chǎng)景多不多弧满？

綜合上面幾點(diǎn)考慮婆跑，如果單臺(tái)主機(jī)的可用物理內(nèi)存完全足以支撐對(duì)Redis的容量需求，且Redis面臨的并發(fā)寫(xiě)壓力距離Benchmark值還尚有距離庭呜，建議采用主從復(fù)制的架構(gòu)滑进，可以省去很多不必要的麻煩。同時(shí)募谎，如果應(yīng)用中大量使用pipelining和事務(wù)扶关，也建議盡可能選擇主從復(fù)制架構(gòu)，可以減少設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)時(shí)的復(fù)雜度数冬。

Redis Java客戶(hù)端的選擇

Redis的Java客戶(hù)端很多节槐，官方推薦的有三種：Jedis、Redisson和lettuce。

在這里對(duì)Jedis和Redisson進(jìn)行對(duì)比介紹

Jedis：

• 輕量疯淫，簡(jiǎn)潔地来，便于集成和改造
• 支持連接池
• 支持pipelining、事務(wù)熙掺、LUA Scripting、Redis Sentinel咕宿、Redis Cluster
• 不支持讀寫(xiě)分離币绩，需要自己實(shí)現(xiàn)
• 文檔差（真的很差，幾乎沒(méi)有……）

Redisson：

• 基于Netty實(shí)現(xiàn)府阀，采用非阻塞IO缆镣，性能高
• 支持異步請(qǐng)求
• 支持連接池
• 支持pipelining、LUA Scripting试浙、Redis Sentinel董瞻、Redis Cluster
• 不支持事務(wù)，官方建議以L(fǎng)UA Scripting代替事務(wù)
• 支持在Redis Cluster架構(gòu)下使用pipelining
• 支持讀寫(xiě)分離田巴，支持讀負(fù)載均衡钠糊，在主從復(fù)制和Redis Cluster架構(gòu)下都可以使用
• 內(nèi)建Tomcat Session Manager，為T(mén)omcat 6/7/8提供了會(huì)話(huà)共享功能
• 可以與Spring Session集成壹哺，實(shí)現(xiàn)基于Redis的會(huì)話(huà)共享
• 文檔較豐富抄伍，有中文文檔

對(duì)于Jedis和Redisson的選擇，同樣應(yīng)遵循前述的原理管宵，盡管Jedis比起Redisson有各種各樣的不足截珍，但也應(yīng)該在需要使用Redisson的高級(jí)特性時(shí)再選用Redisson，避免造成不必要的程序復(fù)雜度提升箩朴。

Jedis：
github：https://github.com/xetorthio/jedis
文檔：https://github.com/xetorthio/jedis/wiki

Redisson：
github：https://github.com/redisson/redisson
文檔：https://github.com/redisson/redisson/wiki

作者：kelgon
鏈接：http://www.reibang.com/p/2f14bc570563
來(lái)源：簡(jiǎn)書(shū)
簡(jiǎn)書(shū)著作權(quán)歸作者所有岗喉，任何形式的轉(zhuǎn)載都請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)并注明出處。