本文將從Redis的基本特性入手账胧，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)行直觀介紹竞慢。之后概覽Redis提供的高級(jí)能力，并在部署治泥、維護(hù)筹煮、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)。
本文適合使用Redis的普通開(kāi)發(fā)人員居夹，以及對(duì)Redis進(jìn)行選型败潦、架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能調(diào)優(yōu)的架構(gòu)設(shè)計(jì)人員本冲。
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客戶端的選擇
概述
Redis是一個(gè)開(kāi)源的，基于內(nèi)存的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)媒介劫扒，可以作為數(shù)據(jù)庫(kù)檬洞、緩存服務(wù)或消息服務(wù)使用。
Redis支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沟饥，包括字符串疮胖、哈希表、鏈表闷板、集合澎灸、有序集合、位圖遮晚、Hyperloglogs等性昭。
Redis具備LRU淘汰、事務(wù)實(shí)現(xiàn)县遣、以及不同級(jí)別的硬盤持久化等能力糜颠，并且支持副本集和通過(guò)Redis Sentinel實(shí)現(xiàn)的高可用方案，同時(shí)還支持通過(guò)Redis Cluster實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)自動(dòng)分片能力萧求。
Redis的主要功能都基于單線程模型實(shí)現(xiàn)其兴，也就是說(shuō)Redis使用一個(gè)線程來(lái)服務(wù)所有的客戶端請(qǐng)求，同時(shí)Redis采用了非阻塞式IO夸政，并精細(xì)地優(yōu)化各種命令的算法時(shí)間復(fù)雜度元旬，這些信息意味著：
Redis是線程安全的（因?yàn)橹挥幸粋€(gè)線程），其所有操作都是原子的守问，不會(huì)因并發(fā)產(chǎn)生數(shù)據(jù)異常
Redis的速度非吃裙椋快（因?yàn)槭褂梅亲枞絀O，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)的耗帕，會(huì)占用唯一的一個(gè)線程的大量處理時(shí)間穆端，導(dǎo)致所有的請(qǐng)求都被拖慢。（例如時(shí)間復(fù)雜度為O(N)的KEYS命令仿便，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)体啰，以及相關(guān)的常用Redis命令。本節(jié)只對(duì)Redis命令進(jìn)行扼要的介紹嗽仪，且只列出了較常用的命令荒勇。如果想要了解完整的Redis命令集，或了解某個(gè)命令的詳細(xì)使用方法钦幔，請(qǐng)參考官方文檔：
Key
Redis采用Key-Value型的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)枕屉，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)好主意鲤氢，不僅會(huì)消耗更多的內(nèi)存搀擂，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)，節(jié)省了寥寥的存儲(chǔ)空間，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买鸽，比如”object-type:id:attr”辉浦，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)類型，Redis沒(méi)有Int慌核、Float、Boolean等數(shù)據(jù)類型的概念，所有的基本類型在Redis中都以String體現(xiàn)箫措。
與String相關(guān)的常用命令：
SET：為一個(gè)key設(shè)置value，可以配合EX/PX參數(shù)指定key的有效期衬潦，通過(guò)NX/XX參數(shù)針對(duì)key是否存在的情況進(jìn)行區(qū)別操作斤蔓，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
GET：獲取某個(gè)key對(duì)應(yīng)的value，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
GETSET：為一個(gè)key設(shè)置value镀岛，并返回該key的原value弦牡，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
MSET：為多個(gè)key設(shè)置value，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
MSETNX：同MSET漂羊，如果指定的key中有任意一個(gè)已存在驾锰，則不進(jìn)行任何操作，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
MGET：獲取多個(gè)key對(duì)應(yīng)的value走越，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
上文提到過(guò)椭豫，Redis的基本數(shù)據(jù)類型只有String，但Redis可以把String作為整型或浮點(diǎn)型數(shù)字來(lái)使用旨指，主要體現(xiàn)在INCR捻悯、DECR類的命令上：
INCR：將key對(duì)應(yīng)的value值自增1，并返回自增后的值淤毛。只對(duì)可以轉(zhuǎn)換為整型的String數(shù)據(jù)起作用今缚。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，并返回自增后的值低淡。只對(duì)可以轉(zhuǎn)換為整型的String數(shù)據(jù)起作用姓言。時(shí)間復(fù)雜度O(1)
DECR/DECRBY：同INCR/INCRBY，自增改為自減蔗蹋。
INCR/DECR系列命令要求操作的value類型為String何荚，并可以轉(zhuǎn)換為64位帶符號(hào)的整型數(shù)字，否則會(huì)返回錯(cuò)誤猪杭。
也就是說(shuō)餐塘，進(jìn)行INCR/DECR系列命令的value，必須在[-2^63 ~ 2^63 – 1]范圍內(nèi)皂吮。
前文提到過(guò)戒傻，Redis采用單線程模型税手，天然是線程安全的，這使得INCR/DECR命令可以非常便利的實(shí)現(xiàn)高并發(fā)場(chǎng)景下的精確控制需纳。
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)芦倒，確保不出現(xiàn)超賣的情況。
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)不翩，說(shuō)明庫(kù)存余量校驗(yàn)通過(guò)兵扬，如果返回小于0的值，則說(shuō)明庫(kù)存已耗盡口蝠。
假設(shè)同時(shí)有300個(gè)并發(fā)請(qǐng)求進(jìn)行庫(kù)存扣減器钟，Redis能夠確保這300個(gè)請(qǐng)求分別得到99到-200的返回值，每個(gè)請(qǐng)求得到的返回值都是唯一的妙蔗，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傲霸。
例2：自增序列生成
實(shí)現(xiàn)類似于RDBMS的Sequence功能，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灭必。
獲取一批（如100個(gè)）序列值：
INCRBY sequence 100
假設(shè)返回值為N狞谱，那么[N – 99 ~ N]的數(shù)值都是可用的序列值。
當(dāng)多個(gè)客戶端同時(shí)向Redis申請(qǐng)自增序列時(shí)禁漓，Redis能夠確保每個(gè)客戶端得到的序列值或序列范圍都是全局唯一的跟衅，絕對(duì)不會(huì)出現(xiàn)不同客戶端得到了重復(fù)的序列值的情況。
List
Redis的List是鏈表型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)播歼，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伶跷。雖然List也支持在特定index上插入和讀取元素的功能，但其時(shí)間復(fù)雜度較高（O(N)）秘狞，應(yīng)小心使用叭莫。
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，返回插入后的List長(zhǎng)度烁试。時(shí)間復(fù)雜度O(N)雇初，N為插入元素的數(shù)量
RPUSH：同LPUSH，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)元素并返回减响，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
RPOP：同LPOP靖诗，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類似，區(qū)別在于支示，LPUSHX/RPUSHX操作的key如果不存在刊橘，則不會(huì)進(jìn)行任何操作
LLEN：返回指定List的長(zhǎng)度，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
LRANGE：返回指定List中指定范圍的元素（雙端包含颂鸿，即LRANGE key 0 10會(huì)返回11個(gè)元素）促绵，時(shí)間復(fù)雜度O(N)。應(yīng)盡可能控制一次獲取的元素?cái)?shù)量，一次獲取過(guò)大范圍的List元素會(huì)導(dǎo)致延遲败晴，同時(shí)對(duì)長(zhǎng)度不可預(yù)知的List浓冒，避免使用LRANGE key 0 -1這樣的完整遍歷操作。
應(yīng)謹(jǐn)慎使用的List相關(guān)命令：
LINDEX：返回指定List指定index上的元素位衩，如果index越界裆蒸，返回nil熔萧。index數(shù)值是回環(huán)的糖驴，即-1代表List最后一個(gè)位置贮缕，-2代表List倒數(shù)第二個(gè)位置感昼。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罐脊，如果index越界則返回錯(cuò)誤，時(shí)間復(fù)雜度O(N)萍桌，如果操作的是頭/尾部的元素宵溅，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，并返回操作后的List長(zhǎng)度上炎。如果指定的元素不存在恃逻，返回-1。如果指定key不存在藕施，不會(huì)進(jìn)行任何操作寇损，時(shí)間復(fù)雜度O(N)
由于Redis的List是鏈表結(jié)構(gòu)的，上述的三個(gè)命令的算法效率較低裳食，需要對(duì)List進(jìn)行遍歷矛市，命令的耗時(shí)無(wú)法預(yù)估，在List長(zhǎng)度大的情況下耗時(shí)會(huì)明顯增加诲祸，應(yīng)謹(jǐn)慎使用浊吏。
換句話說(shuō)，Redis的List實(shí)際是設(shè)計(jì)來(lái)用于實(shí)現(xiàn)隊(duì)列烦绳，而不是用于實(shí)現(xiàn)類似ArrayList這樣的列表的卿捎。如果你不是想要實(shí)現(xiàn)一個(gè)雙端出入的隊(duì)列，那么請(qǐng)盡量不要使用Redis的List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)径密。
為了更好支持隊(duì)列的特性午阵，Redis還提供了一系列阻塞式的操作命令植袍，如BLPOP/BRPOP等，能夠?qū)崿F(xiàn)類似于BlockingQueue的能力厅篓，即在List為空時(shí)，阻塞該連接档押，直到List中有對(duì)象可以出隊(duì)時(shí)再返回。針對(duì)阻塞類的命令粒没，此處不做詳細(xì)探討，請(qǐng)參考官方文檔（https://redis.io/topics/data-types-intro） 中”Blocking operations on lists”一節(jié)拦惋。
Hash
Hash即哈希表，Redis的Hash和傳統(tǒng)的哈希表一樣言秸，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抄沮。
Hash非常適合用于表現(xiàn)對(duì)象類型的數(shù)據(jù)砂代，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)二元查找捶箱，如”查找ID為1000的用戶的年齡”
比起將整個(gè)對(duì)象序列化后作為String存儲(chǔ)的方法撩鹿，Hash能夠有效地減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南?/p>
當(dāng)使用Hash維護(hù)一個(gè)集合時(shí)节沦，提供了比List效率高得多的隨機(jī)訪問(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吼鳞。如果該Hash不存在，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)疾党。時(shí)間復(fù)雜度O(1)
HGET：返回指定Hash中field字段的值，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
HMSET/HMGET：同HSET和HGET雹洗，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)螃成，N為一次操作的field數(shù)量
HSETNX：同HSET顷霹，但如field已經(jīng)存在，HSETNX不會(huì)進(jìn)行任何操作朵纷，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
HEXISTS：判斷指定Hash中field是否存在，存在返回1搅吁，不存在返回0，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)）界拦，時(shí)間復(fù)雜度：O(N)，N為操作的field數(shù)量
HINCRBY：同INCRBY命令蛉威，對(duì)指定Hash中的一個(gè)field進(jìn)行INCRBY，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)齐帚。返回結(jié)果為數(shù)組，數(shù)組中field和value交替出現(xiàn)剪菱。時(shí)間復(fù)雜度O(N)
HKEYS/HVALS：返回指定Hash中所有的field/value旗们，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，Hash中的field數(shù)量與命令的耗時(shí)線性相關(guān)稠氮，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)命令奢米，而改為使用HSCAN命令進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷。
Set
Redis Set是無(wú)序的，不可重復(fù)的String集合茂装。
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，如果指定Set不存在彼妻，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)。時(shí)間復(fù)雜度O(N)幽邓，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柒啤，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兵睛，時(shí)間復(fù)雜度O(N)，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假颇，時(shí)間復(fù)雜度O(N)，N為移除的member個(gè)數(shù)
SCARD：返回指定Set中的member個(gè)數(shù)形耗，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倦踢，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，時(shí)間復(fù)雜度O(N)晤碘，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，時(shí)間復(fù)雜度O(N)腮介，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中甘改，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)
上述幾個(gè)命令涉及的計(jì)算量大忘嫉，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访递，應(yīng)嚴(yán)格避免使用∠斐玻可以考慮通過(guò)SSCAN命令遍歷獲取相關(guān)Set的全部member，如果需要做并集/交集/差集計(jì)算，可以在客戶端進(jìn)行，或在不服務(wù)實(shí)時(shí)查詢請(qǐng)求的Slave上進(jìn)行涛酗。
Sorted Set
Redis Sorted Set是有序的、不可重復(fù)的String集合剖笙。Sorted Set中的每個(gè)元素都需要指派一個(gè)分?jǐn)?shù)(score)过蹂，Sorted Set會(huì)根據(jù)score對(duì)元素進(jìn)行升序排序。如果多個(gè)member擁有相同的score脆诉，則以字典序進(jìn)行升序排序。
Sorted Set非常適合用于實(shí)現(xiàn)排名偶摔。
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))亡呵，M為添加的member數(shù)量锰什，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，時(shí)間復(fù)雜度O(Mlog(N))嫩码，M為刪除的member數(shù)量，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)量丢间，時(shí)間復(fù)雜度：O(log(N))
ZCARD：返回指定Sorted Set中的member數(shù)量，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
ZSCORE：返回指定Sorted Set中指定member的score饮六，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
ZRANK/ZREVRANK：返回指定member在Sorted Set中的排名捉捅，ZRANK返回按升序排序的排名，ZREVRANK則返回按降序排序的排名无牵。時(shí)間復(fù)雜度O(log(N))
ZINCRBY：同INCRBY茎毁，對(duì)指定Sorted Set中的指定member的score進(jìn)行自增，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橡卤，ZRANGE為按score升序排序，ZREVRANGE為按score降序排序，時(shí)間復(fù)雜度O(log(N)+M)沽瞭，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，返回結(jié)果以升序/降序排序，min和max可以指定為-inf和+inf搂鲫，代表返回所有的member拐辽。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俱诸。時(shí)間復(fù)雜度O(log(N)+M)
上述幾個(gè)命令，應(yīng)盡量避免傳遞[0 -1]或[-inf +inf]這樣的參數(shù)园骆，來(lái)對(duì)Sorted Set做一次性的完整遍歷，特別是在Sorted Set的尺寸不可預(yù)知的情況下晌涕【捏。可以通過(guò)ZSCAN命令來(lái)進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷可缚，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），以實(shí)現(xiàn)游標(biāo)式的遍歷描姚。
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怯邪，在本文中只做簡(jiǎn)要介紹澄步，如想要詳細(xì)了解這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與其相關(guān)的命令祠肥，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)類型仇箱，而是一種將String作為Bitmap使用的方法百姓⊙＃可以理解為將String轉(zhuǎn)換為bit數(shù)組奔垦。使用Bitmap來(lái)存儲(chǔ)true/false類型的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)極為節(jié)省空間。
HyperLogLogs是一種主要用于數(shù)量統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)尸疆，它和Set類似椿猎，維護(hù)一個(gè)不可重復(fù)的String集合，但是HyperLogLogs并不維護(hù)具體的member內(nèi)容寿弱，只維護(hù)member的個(gè)數(shù)犯眠。也就是說(shuō)，HyperLogLogs只能用于計(jì)算一個(gè)集合中不重復(fù)的元素?cái)?shù)量噪矛，所以它比Set要節(jié)省很多內(nèi)存空間吉殃。
其他常用命令
EXISTS：判斷指定的key是否存在，返回1代表存在禁添，0代表不存在汽纠，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
DEL：刪除指定的key及其對(duì)應(yīng)的value，時(shí)間復(fù)雜度O(N)蚯涮，N為刪除的key數(shù)量
EXPIRE/PEXPIRE：為一個(gè)key設(shè)置有效期撩荣，單位為秒或毫秒，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
TTL/PTTL：返回一個(gè)key剩余的有效時(shí)間休讳，單位為秒或毫秒芜辕，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
RENAME/RENAMENX：將key重命名為newkey宏邮。使用RENAME時(shí)笆豁，如果newkey已經(jīng)存在，其值會(huì)被覆蓋双饥；使用RENAMENX時(shí)昏翰，如果newkey已經(jīng)存在，則不會(huì)進(jìn)行任何操作，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
TYPE：返回指定key的類型，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)前值谱俭，可以使用*通配符疤坝，時(shí)間復(fù)雜度O(1)
CONFIG SET：為Redis某個(gè)配置項(xiàng)設(shè)置新值侥猬，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)持久化至硬盤的能力召娜，包括RDB和AOF兩種方案校套，兩種方案分別有其長(zhǎng)處和短板笨触，可以配合起來(lái)同時(shí)運(yùn)行，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性醉者。
必須使用數(shù)據(jù)持久化嗎岁歉？
Redis的數(shù)據(jù)持久化機(jī)制是可以關(guān)閉的。如果你只把Redis作為緩存服務(wù)使用，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)的備份古沥，那么可以關(guān)閉Redis的數(shù)據(jù)持久化機(jī)制做裙。
但通常來(lái)說(shuō)悍缠，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本身的性能哮笆，在進(jìn)行RDB持久化時(shí)，Redis主進(jìn)程唯一需要做的事情就是fork出一個(gè)子進(jìn)程拷沸，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掉之后色查，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)。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)程撞芍，而且要比其他任何的數(shù)據(jù)恢復(fù)方式都要快
現(xiàn)在硬盤那么大秧了，真的不缺那一點(diǎn)地方
RDB
采用RDB持久方式，Redis會(huì)定期保存數(shù)據(jù)快照至一個(gè)rbd文件中序无，并在啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)加載rdb文件验毡，恢復(fù)之前保存的數(shù)據(jù)〉畚耍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)修改晶通，則進(jìn)行一次RDB快照保存，例如
save 60 100
會(huì)讓Redis每60秒檢查一次數(shù)據(jù)變更情況哟玷，如果發(fā)生了100次或以上的數(shù)據(jù)變更狮辽，則進(jìn)行RDB快照保存。
可以配置多條save指令巢寡，讓Redis執(zhí)行多級(jí)的快照保存策略喉脖。
Redis默認(rèn)開(kāi)啟RDB快照，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快照保存抑月。
RDB的優(yōu)點(diǎn)：
對(duì)性能影響最小树叽。如前文所述，Redis在保存RDB快照時(shí)會(huì)fork出子進(jìn)程進(jìn)行谦絮，幾乎不影響Redis處理客戶端請(qǐng)求的效率题诵。
每次快照會(huì)生成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)快照文件，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）层皱，作為非吵鹎幔可靠的災(zāi)難恢復(fù)手段。
使用RDB文件進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)比使用AOF要快很多奶甘。
RDB的缺點(diǎn)：
快照是定期生成的，所以在Redis crash時(shí)或多或少會(huì)丟失一部分?jǐn)?shù)據(jù)祭椰。
如果數(shù)據(jù)集非常大且CPU不夠強(qiáng)（比如單核CPU）臭家，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），影響這期間的客戶端請(qǐng)求方淤。
AOF
采用AOF持久方式時(shí)钉赁，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。在Redis重啟時(shí)携茂，會(huì)把AOF文件中記錄的所有寫(xiě)操作順序執(zhí)行一遍你踩，確保數(shù)據(jù)恢復(fù)到最新。
AOF默認(rèn)是關(guān)閉的，如要開(kāi)啟带膜，進(jìn)行如下配置：
appendonly yes
AOF提供了三種fsync配置吩谦，always/everysec/no，通過(guò)配置項(xiàng)[appendfsync]指定：
appendfsync no：不進(jìn)行fsync膝藕，將flush文件的時(shí)機(jī)交給OS決定式廷，速度最快
appendfsync always：每寫(xiě)入一條日志就進(jìn)行一次fsync操作，數(shù)據(jù)安全性最高芭挽，但速度最慢
appendfsync everysec：折中的做法滑废，交由后臺(tái)線程每秒fsync一次
隨著AOF不斷地記錄寫(xiě)操作日志，必定會(huì)出現(xiàn)一些無(wú)用的日志袜爪，例如某個(gè)時(shí)間點(diǎn)執(zhí)行了命令SET key1 “abc”蠕趁，在之后某個(gè)時(shí)間點(diǎn)又執(zhí)行了SET key1 “bcd”，那么第一條命令很顯然是沒(méi)有用的辛馆。大量的無(wú)用日志會(huì)讓AOF文件過(guò)大俺陋，也會(huì)讓數(shù)據(jù)恢復(fù)的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。
所以Redis提供了AOF rewrite功能怀各，可以重寫(xiě)AOF文件倔韭，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。
AOF rewrite可以通過(guò)BGREWRITEAOF命令觸發(fā)瓢对，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寿酌，Redis在每次AOF rewrite時(shí)，會(huì)記錄完成rewrite后的AOF日志大小硕蛹，當(dāng)AOF日志大小在該基礎(chǔ)上增長(zhǎng)了100%后醇疼，自動(dòng)進(jìn)行AOF rewrite。同時(shí)如果增長(zhǎng)的大小沒(méi)有達(dá)到64mb法焰，則不會(huì)進(jìn)行rewrite秧荆。
AOF的優(yōu)點(diǎn)：
最安全，在啟用appendfsync always時(shí)埃仪，任何已寫(xiě)入的數(shù)據(jù)都不會(huì)丟失乙濒，使用在啟用appendfsync everysec也至多只會(huì)丟失1秒的數(shù)據(jù)。
AOF文件在發(fā)生斷電等問(wèn)題時(shí)也不會(huì)損壞卵蛉，即使出現(xiàn)了某條日志只寫(xiě)入了一半的情況颁股，也可以使用redis-check-aof工具輕松修復(fù)。
AOF文件易讀傻丝，可修改甘有，在進(jìn)行了某些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)清除操作后，只要AOF文件沒(méi)有rewrite葡缰，就可以把AOF文件備份出來(lái)亏掀，把錯(cuò)誤的命令刪除忱反，然后恢復(fù)數(shù)據(jù)。
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)情況下滤愕，在32位OS中温算，Redis最大使用3GB的內(nèi)存，在64位OS中則沒(méi)有限制该互。
在使用Redis時(shí)米者，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，并為Redis設(shè)定最大使用的內(nèi)存宇智。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)存被占滿后會(huì)使用swap空間）蔓搞，容易引發(fā)各種各樣的問(wèn)題。
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后随橘，再向Redis寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)喂分，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)，釋放空間
如果沒(méi)有數(shù)據(jù)可以淘汰机蔗，或者沒(méi)有配置數(shù)據(jù)淘汰策略蒲祈，那么Redis會(huì)對(duì)所有寫(xiě)請(qǐng)求返回錯(cuò)誤，但讀請(qǐng)求仍然可以正常執(zhí)行
在為Redis設(shè)置maxmemory時(shí)萝嘁，需要注意：
- 如果采用了Redis的主從同步梆掸，主節(jié)點(diǎn)向從節(jié)點(diǎn)同步數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)占用掉一部分內(nèi)存空間牙言，如果maxmemory過(guò)于接近主機(jī)的可用內(nèi)存酸钦，導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步時(shí)內(nèi)存不足。所以設(shè)置的maxmemory不要過(guò)于接近主機(jī)可用的內(nèi)存咱枉，留出一部分預(yù)留用作主從同步卑硫。
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，且使用次數(shù)最少的key）蚕断，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)淘汰欢伏，所有的key都可以被淘汰
volatile-random：隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)，只淘汰設(shè)定了有效期的key
allkeys-random：隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)亿乳，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)置硝拧，避免在內(nèi)存使用滿后發(fā)生寫(xiě)入失敗的情況。
一般來(lái)說(shuō)葛假，推薦使用的策略是volatile-lru障陶，并辨識(shí)Redis中保存的數(shù)據(jù)的重要性。對(duì)于那些重要的桐款，絕對(duì)不能丟棄的數(shù)據(jù)（如配置類數(shù)據(jù)等），應(yīng)不設(shè)置有效期夷恍，這樣Redis就永遠(yuǎn)不會(huì)淘汰這些數(shù)據(jù)魔眨。對(duì)于那些相對(duì)不是那么重要的媳维，并且能夠熱加載的數(shù)據(jù)（比如緩存最近登錄的用戶信息，當(dāng)在Redis中找不到時(shí)遏暴，程序會(huì)去DB中讀戎豆簟），可以設(shè)置上有效期朋凉，這樣在內(nèi)存不夠時(shí)Redis就會(huì)淘汰這部分?jǐn)?shù)據(jù)州丹。
配置方法：
maxmemory-policy volatile-lru #默認(rèn)是noeviction，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杂彭，如MSET/MGET/HMSET/HMGET等等墓毒，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。
例如連續(xù)使用5次SET命令設(shè)置5個(gè)不同的key亲怠，比起使用一次MSET命令設(shè)置5個(gè)不同的key所计，效果是一樣的，但前者會(huì)消耗更多的RTT(Round Trip Time)時(shí)長(zhǎng)团秽，永遠(yuǎn)應(yīng)優(yōu)先使用后者主胧。
然而，如果客戶端要連續(xù)執(zhí)行的多次操作無(wú)法通過(guò)Redis命令組合在一起习勤，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)行多條命令踪栋。
使用pipelining時(shí)，只需要從客戶端一次向Redis發(fā)送多條命令（以rn）分隔图毕，Redis就會(huì)依次執(zhí)行這些命令夷都，并且把每個(gè)命令的返回按順序組裝在一起一次返回，比如：
$ (printf "PINGrnPINGrnPINGrn"; sleep 1) | nc localhost 6379
+PONG
+PONG
+PONG
大部分的Redis客戶端都對(duì)Pipelining提供支持吴旋，所以開(kāi)發(fā)者通常并不需要自己手工拼裝命令列表损肛。
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，當(dāng)某個(gè)命令的生成需要依賴于前一個(gè)命令的返回時(shí)荣瑟，就無(wú)法使用Pipelining了治拿。
通過(guò)Scripting功能，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笆焰，然而在一些場(chǎng)景下劫谅，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。
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嚷掠，就會(huì)使客戶端拿到的vCount不準(zhǔn)確捏检。
Redis的事務(wù)可以確保復(fù)數(shù)命令執(zhí)行時(shí)的原子性。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)行的不皆，在這些命令執(zhí)行完成之前贯城，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。
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
12384
OK
Redis在接收到MULTI命令后便會(huì)開(kāi)啟一個(gè)事務(wù)霹娄，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)行能犯，直到接收到EXEC命令后逻卖，Redis會(huì)把隊(duì)列中的所有命令連續(xù)順序執(zhí)行谆吴，并以數(shù)組形式返回每個(gè)命令的返回結(jié)果填帽。
可以使用DISCARD命令放棄當(dāng)前的事務(wù)宋下，將保存的命令隊(duì)列清空。
需要注意的是渡蜻，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)誤术吝，大部分客戶端驅(qū)動(dòng)會(huì)返回錯(cuò)誤，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)誤茸苇，如果存在排苍，則會(huì)自動(dòng)放棄事務(wù)并返回錯(cuò)誤。
但如果一個(gè)事務(wù)中的命令有非語(yǔ)法類的錯(cuò)誤（比如對(duì)String執(zhí)行HSET操作）税弃，無(wú)論客戶端驅(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)纪岁，所以事務(wù)中的所有命令仍然會(huì)被依次執(zhí)行。在這種情況下则果，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幔翰，然而與RDBMS不同，Redis不提供事務(wù)回滾的功能西壮，所以只能通過(guò)其他方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的回滾遗增。
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，實(shí)現(xiàn)CAS樂(lè)觀鎖的機(jī)制款青。
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)做修，無(wú)法確保并發(fā)安全性，有可能多個(gè)客戶端都獲取到了”in stock”的狀態(tài)抡草，導(dǎo)致一個(gè)庫(kù)存被售賣多次饰及。
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)，Redis會(huì)檢查被WATCH的key康震，只有被WATCH的key從WATCH起始時(shí)至今沒(méi)有發(fā)生過(guò)變更燎含，EXEC才會(huì)被執(zhí)行。如果WATCH的key在WATCH命令到EXEC命令之間發(fā)生過(guò)變化腿短，則EXEC命令會(huì)返回失敗屏箍。
Scripting
通過(guò)EVAL與EVALSHA命令，可以讓Redis執(zhí)行LUA腳本橘忱。這就類似于RDBMS的存儲(chǔ)過(guò)程一樣赴魁，可以把客戶端與Redis之間密集的讀/寫(xiě)交互放在服務(wù)端進(jìn)行，避免過(guò)多的數(shù)據(jù)交互钝诚，提升性能颖御。
Scripting功能是作為事務(wù)功能的替代者誕生的，事務(wù)提供的所有能力Scripting都可以做到凝颇。Redis官方推薦使用LUA Script來(lái)代替事務(wù)潘拱，前者的效率和便利性都超過(guò)了事務(wù)秉继。
關(guān)于Scripting的具體使用，本文不做詳細(xì)介紹泽铛，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)非常快速的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)媒介辑鲤，也并不代表Redis不會(huì)產(chǎn)生性能問(wèn)題盔腔。
前文中提到過(guò)，Redis采用單線程模型月褥，所有的命令都是由一個(gè)線程串行執(zhí)行的弛随，所以當(dāng)某個(gè)命令執(zhí)行耗時(shí)較長(zhǎng)時(shí)，會(huì)拖慢其后的所有命令宁赤，這使得Redis對(duì)每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行效率更加敏感舀透。
針對(duì)Redis的性能優(yōu)化，主要從下面幾個(gè)層面入手：
最初的也是最重要的决左，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愕够，可能天然就有虛擬機(jī)環(huán)境帶來(lái)的固有延遲》鹈停可以通過(guò)./redis-cli –intrinsic-latency 100命令查看固有延遲惑芭。同時(shí)如果對(duì)Redis的性能有較高要求的話，應(yīng)盡可能在物理機(jī)上直接部署Redis继找。
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)之間遂跟，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。
通常來(lái)說(shuō)婴渡，O(1)的命令是安全的幻锁，O(N)命令在使用時(shí)需要注意，如果N的數(shù)量級(jí)不可預(yù)知边臼，則應(yīng)避免使用哄尔。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，通常來(lái)說(shuō)這些命令執(zhí)行的很快硼瓣，但如果這個(gè)Hash中的field數(shù)量極多究飞，耗時(shí)就會(huì)成倍增長(zhǎng)。
又如使用SUNION對(duì)兩個(gè)Set執(zhí)行Union操作堂鲤，或使用SORT對(duì)List/Set執(zhí)行排序操作等時(shí)亿傅，都應(yīng)該嚴(yán)加注意。
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)做列表使用瘟栖，僅當(dāng)做隊(duì)列來(lái)使用
通過(guò)機(jī)制嚴(yán)格控制Hash葵擎、Set、Sorted Set的大小
可能的話半哟，將排序酬滤、并集签餐、交集等操作放在客戶端執(zhí)行
絕對(duì)禁止使用KEYS命令
避免一次性遍歷集合類型的所有成員，而應(yīng)使用SCAN類的命令進(jìn)行分批的盯串，游標(biāo)式的遍歷
Redis提供了SCAN命令氯檐，可以對(duì)Redis中存儲(chǔ)的所有key進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷，避免使用KEYS命令帶來(lái)的性能問(wèn)題体捏。同時(shí)還有SSCAN/HSCAN/ZSCAN等命令冠摄，分別用于對(duì)Set/Hash/Sorted Set中的元素進(jìn)行游標(biāo)式遍歷。SCAN類命令的使用請(qǐng)參考官方文檔：
https://redis.io/commands/scan
Redis提供了Slow Log功能几缭，可以自動(dòng)記錄耗時(shí)較長(zhǎng)的命令河泳。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，即最大紀(jì)錄多少條Slow Log
使用SLOWLOG GET [number]命令年栓，可以輸出最近進(jìn)入Slow Log的number條命令拆挥。
使用SLOWLOG RESET命令，可以重置Slow Log
網(wǎng)絡(luò)引發(fā)的延遲
盡可能使用長(zhǎng)連接或連接池某抓，避免頻繁創(chuàng)建銷毀連接
客戶端進(jìn)行的批量數(shù)據(jù)操作纸兔，應(yīng)使用Pipeline特性在一次交互中完成。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)延遲否副，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)安全食拜，但每個(gè)操作都會(huì)觸發(fā)一次fsync，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副编，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更高的性能负甸，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。fork操作本身可能會(huì)產(chǎn)生較高的耗時(shí)痹届，與CPU和Redis占用的內(nèi)存大小有關(guān)呻待。根據(jù)具體的情況合理配置RDB快照和AOF Rewrite時(shí)機(jī)，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)程队腐，以占用了24GB內(nèi)存的Redis實(shí)例為例蚕捉，共需要拷貝24GB / 4kB * 8 = 48MB的數(shù)據(jù)。在使用單Xeon 2.27Ghz的物理機(jī)上柴淘，這一fork操作耗時(shí)216ms迫淹。
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)，將會(huì)阻塞Redis進(jìn)程为严，導(dǎo)致Redis出現(xiàn)不正常的延遲敛熬。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，應(yīng)盡可能避免上述兩種情況的出現(xiàn)第股。
/proc/<pid>/smaps文件中會(huì)保存進(jìn)程的swap記錄应民，通過(guò)查看這個(gè)文件，能夠判斷Redis的延遲是否由Swap產(chǎn)生。如果這個(gè)文件中記錄了較大的Swap size诲锹，則說(shuō)明延遲很有可能是Swap造成的繁仁。
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)，也會(huì)引發(fā)Redis的延遲归园。在使用時(shí)應(yīng)盡量將key的失效時(shí)間錯(cuò)開(kāi)黄虱。
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)，在這一架構(gòu)下庸诱，主節(jié)點(diǎn)接收所有寫(xiě)請(qǐng)求悬钳，并將數(shù)據(jù)同步給多個(gè)從節(jié)點(diǎn)。
在這一基礎(chǔ)上偶翅，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)，以減小主節(jié)點(diǎn)的壓力碉渡。
尤其是針對(duì)一些使用了長(zhǎng)耗時(shí)命令的統(tǒng)計(jì)類任務(wù)聚谁，完全可以指定在一個(gè)或多個(gè)從節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，避免這些長(zhǎng)耗時(shí)命令影響其他請(qǐng)求的響應(yīng)滞诺。
關(guān)于讀寫(xiě)分離的具體說(shuō)明形导，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)。一個(gè)Master實(shí)例負(fù)責(zé)處理所有的寫(xiě)請(qǐng)求习霹，Master將寫(xiě)操作同步至所有Slave朵耕。
借助Redis的主從復(fù)制，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)求淋叶，可以在Slave上完成阎曹，提升效率。特別是一些周期性執(zhí)行的統(tǒng)計(jì)任務(wù)煞檩，這些任務(wù)可能需要執(zhí)行一些長(zhǎng)耗時(shí)的Redis命令处嫌，可以專門規(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，當(dāng)Master crash后斟湃，Redis Sentinel能夠自動(dòng)將一個(gè)Slave晉升為Master熏迹，繼續(xù)提供服務(wù)
啟用主從復(fù)制非常簡(jiǎn)單，只需要配置多個(gè)Redis實(shí)例凝赛，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)后注暗，會(huì)從Master進(jìn)行一次冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)同步，由Master觸發(fā)BGSAVE生成RDB文件推送給Slave進(jìn)行導(dǎo)入墓猎，導(dǎo)入完成后Master再將增量數(shù)據(jù)通過(guò)Redis Protocol同步給Slave捆昏。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，并不提供監(jiān)控和自動(dòng)failover能力毙沾，要通過(guò)主從復(fù)制功能來(lái)實(shí)現(xiàn)Redis的高可用屡立，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，可以監(jiān)控Redis實(shí)例的狀態(tài)，通過(guò)Master節(jié)點(diǎn)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)Slave節(jié)點(diǎn)膨俐，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勇皇，并向所有Redis實(shí)例推送新的主從配置。
Redis Sentinel需要至少部署3個(gè)實(shí)例才能形成選舉關(guān)系焚刺。
關(guān)鍵配置：
另外需要注意的是敛摘，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，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是不一樣的乳愉，所以要實(shí)現(xiàn)HA兄淫，還要求客戶端必須支持Sentinel，能夠與Sentinel交互獲得新Master的信息才行蔓姚。
集群分片
為何要做集群分片：
Redis中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大捕虽，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，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)坡脐，就必須要對(duì)Redis進(jìn)行分片了泄私。
Redis的分片方案有很多種，例如很多Redis的客戶端都自行實(shí)現(xiàn)了分片功能备闲，也有向Twemproxy這樣的以代理方式實(shí)現(xiàn)的Redis分片方案晌端。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。
本文不會(huì)對(duì)Redis Cluster的具體安裝和部署細(xì)節(jié)進(jìn)行介紹恬砂，重點(diǎn)介紹Redis Cluster帶來(lái)的好處與弊端咧纠。
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)訪問(wèn)的key不在當(dāng)前分片上時(shí)，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)的泻骤，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)漆羔，原理和前文所述的主從復(fù)制完全一致，唯一的區(qū)別是省去了Redis Sentinel這一額外的組件狱掂，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钧椰。
Redis Cluster分片原理
Redis Cluster中共有16384個(gè)hash slot，Redis會(huì)計(jì)算每個(gè)key的CRC16符欠，將結(jié)果與16384取模嫡霞，來(lái)決定該key存儲(chǔ)在哪一個(gè)hash slot中，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)希柿。Slot的分配在任何時(shí)間點(diǎn)都可以進(jìn)行重新分配诊沪。
客戶端在對(duì)key進(jìn)行讀寫(xiě)操作時(shí)，可以連接Cluster中的任意一個(gè)分片曾撤，如果操作的key不在此分片負(fù)責(zé)的Slot范圍內(nèi)端姚，Redis Cluster會(huì)自動(dòng)將請(qǐng)求重定向到正確的分片上。
hash tags
在基礎(chǔ)的分片原則上挤悉，Redis還支持hash tags功能渐裸，以hash tags要求的格式明明的key，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}昏鹃，會(huì)保存在同一個(gè)Slot中尚氛。
使用Redis Cluster時(shí)，pipelining洞渤、事務(wù)和LUA Script功能涉及的key必須在同一個(gè)數(shù)據(jù)分片上阅嘶，否則將會(huì)返回錯(cuò)誤。如要在Redis Cluster中使用上述功能载迄，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中讯柔。
有一些客戶端（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)行分組护昧，分別發(fā)到不同的分片上執(zhí)行魂迄。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)則要求惋耙。
主從復(fù)制 vs 集群分片
在設(shè)計(jì)軟件架構(gòu)時(shí)捣炬，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)方面看怠晴，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？
并不是浴捆。
軟件架構(gòu)永遠(yuǎn)不是越復(fù)雜越好蒜田，復(fù)雜的架構(gòu)在帶來(lái)顯著好處的同時(shí)，一定也會(huì)帶來(lái)相應(yīng)的弊端选泻。采用Redis Cluster的弊端包括：
維護(hù)難度增加冲粤。在使用Redis Cluster時(shí)，需要維護(hù)的Redis實(shí)例數(shù)倍增页眯，需要監(jiān)控的主機(jī)數(shù)量也相應(yīng)增加梯捕，數(shù)據(jù)備份/持久化的復(fù)雜度也會(huì)增加。同時(shí)在進(jìn)行分片的增減操作時(shí)窝撵，還需要進(jìn)行reshard操作傀顾，遠(yuǎn)比主從模式下增加一個(gè)Slave的復(fù)雜度要高。
客戶端資源消耗增加碌奉。當(dāng)客戶端使用連接池時(shí)短曾，需要為每一個(gè)數(shù)據(jù)分片維護(hù)一個(gè)連接池，客戶端同時(shí)需要保持的連接數(shù)成倍增多赐劣，加大了客戶端本身和操作系統(tǒng)資源的消耗嫉拐。
性能優(yōu)化難度增加。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)題魁兼。
事務(wù)和LUA Script的使用成本增加婉徘。在Redis Cluster中使用事務(wù)和LUA Script特性有嚴(yán)格的限制條件，事務(wù)和Script中操作的key必須位于同一個(gè)分片上，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)范要求盖呼。如果應(yīng)用的場(chǎng)景中大量涉及事務(wù)和Script的使用儒鹿，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)。
所以說(shuō)塌计，在主從復(fù)制和集群分片兩個(gè)方案中做出選擇時(shí)挺身，應(yīng)該從應(yīng)用軟件的功能特性、數(shù)據(jù)和訪問(wèn)量級(jí)锌仅、未來(lái)發(fā)展規(guī)劃等方面綜合考慮章钾，只在確實(shí)有必要引入數(shù)據(jù)分片時(shí)再使用Redis Cluster。
下面是一些建議：
需要在Redis中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)有多大热芹？未來(lái)2年內(nèi)可能發(fā)展為多大贱傀？這些數(shù)據(jù)是否都需要長(zhǎng)期保存？是否可以使用LRU算法進(jìn)行非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的淘汰伊脓？綜合考慮前面幾個(gè)因素府寒，評(píng)估出Redis需要使用的物理內(nèi)存。
用于部署Redis的主機(jī)物理內(nèi)存有多大报腔？有多少可以分配給Redis使用株搔？對(duì)比(1)中的內(nèi)存需求評(píng)估，是否足夠用纯蛾？
Redis面臨的并發(fā)寫(xiě)壓力會(huì)有多大纤房？在不使用pipelining時(shí)，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 ）
在使用Redis時(shí)翻诉，是否會(huì)使用到pipelining和事務(wù)功能炮姨？使用的場(chǎng)景多不多？
綜合上面幾點(diǎn)考慮碰煌，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的容量需求舒岸，且Redis面臨的并發(fā)寫(xiě)壓力距離Benchmark值還尚有距離，建議采用主從復(fù)制的架構(gòu)芦圾，可以省去很多不必要的麻煩蛾派。同時(shí)，如果應(yīng)用中大量使用pipelining和事務(wù)个少，也建議盡可能選擇主從復(fù)制架構(gòu)碍脏，可以減少設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)時(shí)的復(fù)雜度。
Redis Java客戶端的選擇
Redis的Java客戶端很多稍算，官方推薦的有三種：Jedis典尾、Redisson和lettuce。
在這里對(duì)Jedis和Redisson進(jìn)行對(duì)比介紹
Jedis：
輕量糊探，簡(jiǎn)潔钾埂，便于集成和改造
支持連接池
支持pipelining河闰、事務(wù)、LUA Scripting褥紫、Redis Sentinel姜性、Redis Cluster
不支持讀寫(xiě)分離，需要自己實(shí)現(xiàn)
文檔差（真的很差髓考，幾乎沒(méi)有……）
Redisson：
基于Netty實(shí)現(xiàn)部念，采用非阻塞IO，性能高
支持異步請(qǐng)求
支持連接池
支持pipelining氨菇、LUA Scripting儡炼、Redis Sentinel、Redis Cluster
不支持事務(wù)查蓉，官方建議以LUA Scripting代替事務(wù)
支持在Redis Cluster架構(gòu)下使用pipelining
支持讀寫(xiě)分離乌询，支持讀負(fù)載均衡，在主從復(fù)制和Redis Cluster架構(gòu)下都可以使用
內(nèi)建Tomcat Session Manager豌研，為Tomcat 6/7/8提供了會(huì)話共享功能
可以與Spring Session集成妹田，實(shí)現(xiàn)基于Redis的會(huì)話共享
文檔較豐富，有中文文檔
對(duì)于Jedis和Redisson的選擇鹃共，同樣應(yīng)遵循前述的原理鬼佣，盡管Jedis比起Redisson有各種各樣的不足，但也應(yīng)該在需要使用Redisson的高級(jí)特性時(shí)再選用Redisson霜浴，避免造成不必要的程序復(fù)雜度提升晶衷。
