概念

Redis是一個(gè)開源的使用C語(yǔ)言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，并提供多種語(yǔ)言的API。
它也常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，因?yàn)橹担╲alue）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等類型。
Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。

Redis 優(yōu)勢(shì)

• 性能極高 – Redis能讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s 。
• 豐富的數(shù)據(jù)類型 – Redis支持二進(jìn)制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 數(shù)據(jù)類型操作。
• 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同時(shí)Redis還支持對(duì)幾個(gè)操作全并后的原子性執(zhí)行。
• 豐富的特性 – Redis還支持 publish/subscribe, 通知, key 過(guò)期等等特性。

redis相比memcached的區(qū)別聯(lián)系

Redis使用單線程，而Memcached是多線程，

Redis使用直接申請(qǐng)內(nèi)存的方式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并且可以配置虛擬內(nèi)存；Memcached使用預(yù)分配的內(nèi)存池的方式。

Redis實(shí)現(xiàn)了持久化和主從同步，容災(zāi)性會(huì)更強(qiáng)。而Memcached只是存放在內(nèi)存中，服務(wù)器故障關(guān)機(jī)后數(shù)據(jù)就會(huì)消失，

Redis支持五種數(shù)據(jù)類型：string,list, Hash,set及zset。而Memcached只是簡(jiǎn)單的key與value

Redis的優(yōu)點(diǎn)：對(duì)數(shù)據(jù)高并發(fā)讀寫、對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問(wèn)、對(duì)數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性和高可用性

Redis的應(yīng)用場(chǎng)景：取最新N個(gè)數(shù)據(jù)的操作、排行榜應(yīng)用取TOP N操作、需要精準(zhǔn)設(shè)定過(guò)期時(shí)間的應(yīng)用、計(jì)數(shù)器應(yīng)用、獲取某段時(shí)間所有數(shù)據(jù)排重值的唯一性操作、實(shí)時(shí)消息系統(tǒng)、構(gòu)建隊(duì)列系統(tǒng)、作緩存。

redis核心對(duì)象

Redis內(nèi)部使用一個(gè)redisObject對(duì)象來(lái)表示所有的key和value。
redisObject最主要的信息如圖所示：

• type代表一個(gè)value對(duì)象具體是何種數(shù)據(jù)類型
• encoding是不同數(shù)據(jù)類型在redis內(nèi)部的存儲(chǔ)方式，比如：type=string代表value存儲(chǔ)的是一個(gè)普通字符串，那么對(duì)應(yīng)的encoding可以是raw或者是int，如果是int則代表實(shí)際redis內(nèi)部是按數(shù)值型類存儲(chǔ)和表示這個(gè)字符串的，當(dāng)然前提是這個(gè)字符串本身可以用數(shù)值表示，比如:"123" "456"這樣的字符串。
• vm字段，只有打開了Redis的虛擬內(nèi)存功能，此字段才會(huì)真正的分配內(nèi)存，該功能默認(rèn)是關(guān)閉狀態(tài)的。

五種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

注：embstr編碼創(chuàng)建字符串對(duì)象只需內(nèi)存分配一次，調(diào)用一次內(nèi)存釋放函數(shù)，而raw都需要兩次?？墒褂肐NCR和INCRBY生成分布式系統(tǒng)唯一序列號(hào)ID

雙向鏈表便于在表的兩端操作，但是它的內(nèi)存地址不連續(xù)，容易產(chǎn)生內(nèi)存碎片。ziplist是一整塊連續(xù)內(nèi)存，存儲(chǔ)效率很高。但它每次數(shù)據(jù)變動(dòng)都會(huì)引發(fā)一次內(nèi)存的realloc。所以quicklist結(jié)合了雙向鏈表和ziplist的優(yōu)點(diǎn)，是一個(gè)雙向無(wú)環(huán)鏈表，它的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)ziplist。

五種數(shù)據(jù)類型的使用和內(nèi)部實(shí)現(xiàn)方式：
1）String
常用命令：set/get/decr/incr/mget等；
應(yīng)用場(chǎng)景：String是最常用的一種數(shù)據(jù)類型，普通的key/value存儲(chǔ)都可以歸為此類；
實(shí)現(xiàn)方式：String在redis內(nèi)部存儲(chǔ)默認(rèn)就是一個(gè)字符串，被redisObject所引用，當(dāng)遇到incr、decr等操作時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)成數(shù)值型進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)redisObject的encoding字段為int。

2）Hash
常用命令：hget/hset/hgetall等
應(yīng)用場(chǎng)景：我們要存儲(chǔ)一個(gè)用戶信息對(duì)象數(shù)據(jù)，其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日，通過(guò)用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日；
實(shí)現(xiàn)方式：Redis的Hash實(shí)際是內(nèi)部存儲(chǔ)的Value為一個(gè)HashMap，并提供了直接存取這個(gè)Map成員的接口。如圖2所示，Key是用戶ID, value是一個(gè)Map。這個(gè)Map的key是成員的屬性名，value是屬性值。這樣對(duì)數(shù)據(jù)的修改和存取都可以直接通過(guò)其內(nèi)部Map的Key(Redis里稱內(nèi)部Map的key為field), 也就是通過(guò) key(用戶ID) + field(屬性標(biāo)簽) 就可以操作對(duì)應(yīng)屬性數(shù)據(jù)。當(dāng)前HashMap的實(shí)現(xiàn)有兩種方式：當(dāng)HashMap的成員比較少時(shí)Redis為了節(jié)省內(nèi)存會(huì)采用類似一維數(shù)組的方式來(lái)緊湊存儲(chǔ)，而不會(huì)采用真正的HashMap結(jié)構(gòu)，這時(shí)對(duì)應(yīng)的value的redisObject的encoding為zipmap，當(dāng)成員數(shù)量增大時(shí)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)成真正的HashMap,此時(shí)encoding為ht。

3）List
常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；
應(yīng)用場(chǎng)景：Redis list的應(yīng)用場(chǎng)景非常多，也是Redis最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，比如twitter的關(guān)注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)；
實(shí)現(xiàn)方式：Redis list的實(shí)現(xiàn)為一個(gè)雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過(guò)帶來(lái)了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實(shí)現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊(duì)列等也都是用的這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

4）Set
常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；
應(yīng)用場(chǎng)景：Redis set對(duì)外提供的功能與list類似是一個(gè)列表的功能，特殊之處在于set是可以自動(dòng)排重的，當(dāng)你需要存儲(chǔ)一個(gè)列表數(shù)據(jù)，又不希望出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)，set是一個(gè)很好的選擇，并且set提供了判斷某個(gè)成員是否在一個(gè)set集合內(nèi)的重要接口，這個(gè)也是list所不能提供的；
實(shí)現(xiàn)方式：set 的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)是一個(gè) value永遠(yuǎn)為null的HashMap，實(shí)際就是通過(guò)計(jì)算hash的方式來(lái)快速排重的，這也是set能提供判斷一個(gè)成員是否在集合內(nèi)的原因。

5）Sorted Set
常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；
應(yīng)用場(chǎng)景：Redis sorted set的使用場(chǎng)景與set類似，區(qū)別是set不是自動(dòng)有序的，而sorted set可以通過(guò)用戶額外提供一個(gè)優(yōu)先級(jí)(score)的參數(shù)來(lái)為成員排序，并且是插入有序的，即自動(dòng)排序。當(dāng)你需要一個(gè)有序的并且不重復(fù)的集合列表，那么可以選擇sorted set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如twitter 的public timeline可以以發(fā)表時(shí)間作為score來(lái)存儲(chǔ)，這樣獲取時(shí)就是自動(dòng)按時(shí)間排好序的。
實(shí)現(xiàn)方式：Redis sorted set的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來(lái)保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據(jù)是HashMap里存的score,使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率，并且在實(shí)現(xiàn)上比較簡(jiǎn)單。

使用 Redis 作為 LRU 緩存

maxmemory 配置指令

maxmemory 配置指令是用來(lái)配置 Redis 為數(shù)據(jù)集使用指定的內(nèi)存容量大小?？梢允褂?redis.conf 文件來(lái)設(shè)置配置指令，或者之后在運(yùn)行時(shí)使用 CONFIG SET 命令。
設(shè)置 maxmemory 為 0，表示沒(méi)有內(nèi)存限制。這是 64 位系統(tǒng)的默認(rèn)行為，32 位的系統(tǒng)則使用 3G 大小作為隱式的內(nèi)存限制。

當(dāng)指定的內(nèi)存容量到達(dá)時(shí)，需要選擇不同的行為，即策略。Redis 可以只為命令返回錯(cuò)誤，這樣將占用更多的內(nèi)存，或者每次添加新數(shù)據(jù)時(shí)，回收掉一些舊的數(shù)據(jù)以避免內(nèi)存限制。

回收策略(Eviction policies)

當(dāng) maxmemory 限制到達(dá)的時(shí)候，Redis 將采取的準(zhǔn)確行為是由 maxmemory-policy 配置指令配置的。

以下策略可用：

• noeviction：當(dāng)?shù)竭_(dá)內(nèi)存限制時(shí)返回錯(cuò)誤。當(dāng)客戶端嘗試執(zhí)行命令時(shí)會(huì)導(dǎo)致更多內(nèi)存占用(大多數(shù)寫命令，除了 DEL 和一些例外)。
• allkeys-lru：回收最近最少使用(LRU)的鍵，為新數(shù)據(jù)騰出空間。
• volatile-lru：回收最近最少使用(LRU)的鍵，但是只回收有設(shè)置過(guò)期的鍵，為新數(shù)據(jù)騰出空間。
• allkeys-random：回收隨機(jī)的鍵，為新數(shù)據(jù)騰出空間。
• volatile-random：回收隨機(jī)的鍵，但是只回收有設(shè)置過(guò)期的鍵，為新數(shù)據(jù)騰出空間。
• volatile-ttl：回收有設(shè)置過(guò)期的鍵，嘗試先回收離 TTL 最短時(shí)間的鍵，為新數(shù)據(jù)騰出空間。

當(dāng)沒(méi)有滿足前提條件的話，volatile-lru，volatile-random 和 volatile-ttl 策略就表現(xiàn)得和 noeviction 一樣了。

選擇正確的回收策略是很重要的，取決于你的應(yīng)用程序的訪問(wèn)模式，但是，你可以在程序運(yùn)行時(shí)重新配置策略，使用 INFO 輸出來(lái)監(jiān)控緩存命中和錯(cuò)過(guò)的次數(shù)，以調(diào)優(yōu)你的設(shè)置。
一般經(jīng)驗(yàn)規(guī)則：

• 如果你期待你的用戶請(qǐng)求呈現(xiàn)冪律分布(power-law distribution)，也就是，你期待一部分子集元素被訪問(wèn)得遠(yuǎn)比其他元素多，可以使用 allkeys-lru 策略。在你不確定時(shí)這是一個(gè)好的選擇。
• 如果你是循環(huán)周期的訪問(wèn)，所有的鍵被連續(xù)掃描，或者你期待請(qǐng)求正常分布(每個(gè)元素以相同的概率被訪問(wèn))，可以使用 allkeys-random 策略。
• 如果你想能給 Redis 提供建議，通過(guò)使用你創(chuàng)建緩存對(duì)象的時(shí)候設(shè)置的 TTL 值，確定哪些對(duì)象應(yīng)該被過(guò)期，你可以使用 volatile-ttl 策略。
  當(dāng)你想使用單個(gè)實(shí)例來(lái)實(shí)現(xiàn)緩存和持久化一些鍵，allkeys-lru 和 volatile-random 策略會(huì)很有用。但是，通常最好是運(yùn)行兩個(gè) Redis 實(shí)例來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

近似的 LRU 算法(Approximated LRU algorithm)

Redis 的 LRU 算法不是一個(gè)精確的實(shí)現(xiàn)。這意味著 Redis 不能選擇最佳候選鍵來(lái)回收，也就是最久錢被訪問(wèn)的那些鍵。相反，會(huì)嘗試運(yùn)營(yíng)一個(gè)近似的 LRU 算法，通過(guò)采樣一小部分鍵，然后在采樣鍵中回收最適合(擁有最久訪問(wèn)時(shí)間)的那個(gè)。

Redis 的 LRU 算法有一點(diǎn)很重要，你可以調(diào)整算法的精度，通過(guò)改變每次回收時(shí)檢查的采樣數(shù)量。這個(gè)參數(shù)可以通過(guò)如下配置指令：
maxmemory-samples 5

漸進(jìn)式rehash過(guò)程

redis常見(jiàn)性能問(wèn)題和解決方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB內(nèi)存快照和AOF日志文件
(2) 如果數(shù)據(jù)比較重要，某個(gè)Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略設(shè)置為每秒同步一次
(3) 為了主從復(fù)制的速度和連接的穩(wěn)定性，Master和Slave最好在同一個(gè)局域網(wǎng)內(nèi)
(4) 盡量避免在壓力很大的主庫(kù)上增加從庫(kù)
(5) 主從復(fù)制不要用圖狀結(jié)構(gòu)，用單向鏈表結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
這樣的結(jié)構(gòu)方便解決單點(diǎn)故障問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)Slave對(duì)Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。

redis有時(shí)候會(huì)請(qǐng)求超時(shí)，已知都是固定的一個(gè)時(shí)間，比如200ms或者500ms，問(wèn)這是為什么？

請(qǐng)求redis超時(shí)，如果時(shí)間較長(zhǎng)，比如60s或者75s這樣的，可能是redis的timeout配置。目前是時(shí)間較短，200ms就超時(shí)，一般來(lái)說(shuō)redis沒(méi)道理在能處理請(qǐng)求的時(shí)候報(bào)超時(shí)錯(cuò)誤，會(huì)否是現(xiàn)在超過(guò)了redis設(shè)置的最大連接數(shù)maxclients，導(dǎo)致拒絕服務(wù)；會(huì)否是client自身的連接超時(shí)設(shè)置。
無(wú)論如何，CS模式的兩端都有可能是原因

特性

Redis HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用來(lái)做基數(shù)統(tǒng)計(jì)的算法，HyperLogLog 的優(yōu)點(diǎn)是，在輸入元素的數(shù)量或者體積非常非常大時(shí)，計(jì)算基數(shù)所需的空間總是固定 的、并且是很小的。
在 Redis 里面，每個(gè) HyperLogLog 鍵只需要花費(fèi) 12 KB 內(nèi)存，就可以計(jì)算接近 2^64 個(gè)不同元素的基 數(shù)。這和計(jì)算基數(shù)時(shí)，元素越多耗費(fèi)內(nèi)存就越多的集合形成鮮明對(duì)比。
但是，因?yàn)?HyperLogLog 只會(huì)根據(jù)輸入元素來(lái)計(jì)算基數(shù)，而不會(huì)儲(chǔ)存輸入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那樣，返回輸入的各個(gè)元素。

• 什么是基數(shù)?
  比如數(shù)據(jù)集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么這個(gè)數(shù)據(jù)集的基數(shù)集為 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基數(shù)(不重復(fù)元素)為5。 基數(shù)估計(jì)就是在誤差可接受的范圍內(nèi)，快速計(jì)算基數(shù)。

Redis 發(fā)布訂閱

Redis 發(fā)布訂閱(pub/sub)是一種消息通信模式：發(fā)送者(pub)發(fā)送消息，訂閱者(sub)接收消息。
Redis 客戶端可以訂閱任意數(shù)量的頻道。
下圖展示了頻道 channel1 ， 以及訂閱這個(gè)頻道的三個(gè)客戶端 —— client2 、 client5 和 client1 之間的關(guān)系：

當(dāng)有新消息通過(guò) PUBLISH 命令發(fā)送給頻道 channel1 時(shí)， 這個(gè)消息就會(huì)被發(fā)送給訂閱它的三個(gè)客戶端：

Redis的持久化

提供兩種主要的持久化策略：RDB快照和AOF日志。

RDB快照：Redis支持將當(dāng)前數(shù)據(jù)的快照存成一個(gè)數(shù)據(jù)文件的持久化機(jī)制。

但是一個(gè)持續(xù)寫入的數(shù)據(jù)庫(kù)如何生成快照呢？Redis借助了fork命令的copy on write機(jī)制。在生成快照時(shí)，將當(dāng)前進(jìn)程fork出一個(gè)子進(jìn)程，然后在子進(jìn)程中循環(huán)所有的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)寫成為RDB文件。

• save:RDB不是在原來(lái)的文件上做增量，而是全部備份。整個(gè)過(guò)程中，主進(jìn)程是不進(jìn)行任何IO操作的
• save: 只管保存，占主進(jìn)程，其它不管，以后的操作全部阻塞，性能殺器
• BGSAVE：Redis會(huì)在后臺(tái)異步進(jìn)行快照操作，快照同時(shí)還可以響應(yīng)客戶端請(qǐng)求。可以通過(guò)lastsave命令獲取最后一次成功執(zhí)行快照的時(shí)間background后臺(tái)存儲(chǔ)

通過(guò)Redis的save指令來(lái)配置RDB快照生成的時(shí)機(jī)，比如你可以配置當(dāng)10分鐘以內(nèi)有100次寫入就生成快照，也可以配置當(dāng)1小時(shí)內(nèi)有1000次寫入就生成快照，也可以多個(gè)規(guī)則一起實(shí)施。

Redis的RDB文件不會(huì)壞掉，因?yàn)槠鋵懖僮魇窃谝粋€(gè)新進(jìn)程中進(jìn)行的，當(dāng)生成一個(gè)新的RDB文件時(shí)，Redis生成的子進(jìn)程會(huì)先將數(shù)據(jù)寫到一個(gè)臨時(shí)文件中，然后通過(guò)原子性rename系統(tǒng)調(diào)用將臨時(shí)文件重命名為RDB文件，這樣在任何時(shí)候出現(xiàn)故障，Redis的RDB文件都總是可用的。同時(shí)，Redis的RDB文件也是Redis主從同步內(nèi)部實(shí)現(xiàn)中的一環(huán)。

很明顯的看到，RDB有他的不足，就是一旦數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)問(wèn)題，那么我們的RDB文件中保存的數(shù)據(jù)并不是全新的，從上次RDB文件生成到Redis停機(jī)這段時(shí)間的數(shù)據(jù)全部丟掉了。

AOF日志：AOF日志的全稱是append only file，它是一個(gè)追加寫入的日志文件

一般數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog不同的是，AOF文件是可識(shí)別的純文本，它的內(nèi)容就是一個(gè)個(gè)的Redis標(biāo)準(zhǔn)命令。當(dāng)然，并不是發(fā)送發(fā)Redis的所有命令都要記錄到AOF日志里面，只有那些會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)發(fā)生修改的命令才會(huì)追加到AOF文件。

那么每一條修改數(shù)據(jù)的命令都生成一條日志，那么AOF文件是不是會(huì)很大？答案是肯定的，AOF文件會(huì)越來(lái)越大，所以Redis又提供了一個(gè)功能，叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一條記錄的操作只會(huì)有一次，而不像一份老文件那樣，可能記錄了對(duì)同一個(gè)值的多次操作。

其生成過(guò)程和RDB類似，也是fork一個(gè)進(jìn)程，直接遍歷數(shù)據(jù)，寫入新的AOF臨時(shí)文件。在寫入新文件的過(guò)程中，所有的寫操作日志還是會(huì)寫到原來(lái)老的AOF文件中，同時(shí)還會(huì)記錄在內(nèi)存緩沖區(qū)中。當(dāng)重完操作完成后，會(huì)將所有緩沖區(qū)中的日志一次性寫入到臨時(shí)文件中。然后調(diào)用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。

AOF是一個(gè)寫文件操作，其目的是將操作日志寫到磁盤上，所以它也同樣會(huì)遇到我們上面說(shuō)的寫操作的5個(gè)流程。那么寫AOF的操作安全性又有多高呢。實(shí)際上這是可以設(shè)置的，在Redis中對(duì)AOF調(diào)用write(2)寫入后，何時(shí)再調(diào)用fsync將其寫到磁盤上，通過(guò)appendfsync選項(xiàng)來(lái)控制，下面appendfsync的三個(gè)設(shè)置項(xiàng)，安全強(qiáng)度逐漸變強(qiáng)。

1）appendfsync no
當(dāng)設(shè)置appendfsync為no的時(shí)候，Redis不會(huì)主動(dòng)調(diào)用fsync去將AOF日志內(nèi)容同步到磁盤，所以這一切就完全依賴于操作系統(tǒng)的調(diào)試了。對(duì)大多數(shù)Linux操作系統(tǒng)，是每30秒進(jìn)行一次fsync，將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤上。
2）appendfsync everysec
當(dāng)設(shè)置appendfsync為everysec的時(shí)候，Redis會(huì)默認(rèn)每隔一秒進(jìn)行一次fsync調(diào)用，將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤。但是當(dāng)這一次的fsync調(diào)用時(shí)長(zhǎng)超過(guò)1秒時(shí)。Redis會(huì)采取延遲fsync的策略，再等一秒鐘。也就是在兩秒后再進(jìn)行fsync，這一次的fsync就不管會(huì)執(zhí)行多長(zhǎng)時(shí)間都會(huì)進(jìn)行。這時(shí)候由于在fsync時(shí)文件描述符會(huì)被阻塞，所以當(dāng)前的寫操作就會(huì)阻塞。所以結(jié)論就是，在絕大多數(shù)情況下，Redis會(huì)每隔一秒進(jìn)行一次fsync。在最壞的情況下，兩秒鐘會(huì)進(jìn)行一次fsync操作。這一操作在大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中被稱為group commit，就是組合多次寫操作的數(shù)據(jù)，一次性將日志寫到磁盤。
3）appednfsync always
當(dāng)設(shè)置appendfsync為always時(shí)，每一次寫操作都會(huì)調(diào)用一次fsync，這時(shí)數(shù)據(jù)是最安全的，當(dāng)然，由于每次都會(huì)執(zhí)行fsync，所以其性能也會(huì)受到影響。

Redis的內(nèi)存管理機(jī)制

Redis的內(nèi)存管理機(jī)制主要通過(guò)源碼中的zmalloc.h和zmalloc.c兩個(gè)文件來(lái)實(shí)現(xiàn)的。Redis為了方便內(nèi)存的管理，在分配一塊內(nèi)存之后，會(huì)將這塊內(nèi)存的大小存入內(nèi)存的頭部。

如圖所示，real_ptr是redis調(diào)用malloc后返回的指針。redis將內(nèi)存的大小size存入頭部，size所占據(jù)的內(nèi)存大小是已知的，為size_t類型的長(zhǎng)度，然后返回ret_ptr。當(dāng)需要釋放內(nèi)存的時(shí)候，ret_ptr被傳給內(nèi)存管理程序。通過(guò)ret_ptr，程序可以很容易的計(jì)算出real_ptr的值，然后將real_ptr傳給free釋放內(nèi)存。

Redis通過(guò)定義一個(gè)數(shù)組來(lái)記錄所有的內(nèi)存分配情況，這個(gè)數(shù)組的長(zhǎng)度為ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT.數(shù)組的每一個(gè)元素代表當(dāng)前程序所分配的內(nèi)存塊的個(gè)數(shù)，且內(nèi)存塊的個(gè)數(shù)，且內(nèi)存塊的大小為該元素的下標(biāo)。
在源碼中，這個(gè)數(shù)組為zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已經(jīng)分配的長(zhǎng)度為16bytes的內(nèi)存塊的個(gè)數(shù)。zmalloc.c中有一個(gè)靜態(tài)變量used_memory用來(lái)記錄當(dāng)前分配的內(nèi)存總大小。所以，總的來(lái)看，Redis采用的是包裝的mallc/free，相較于Memcached的內(nèi)存管理方法來(lái)說(shuō)，要簡(jiǎn)單很多。

Redis 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)

SAVE :該命令將在 redis 安裝目錄中創(chuàng)建dump.rdb文件。
如果需要恢復(fù)數(shù)據(jù)，只需將備份文件 (dump.rdb) 移動(dòng)到 redis 安裝目錄并啟動(dòng)服務(wù)即可。

Redis 事務(wù)

Redis 事務(wù)可以一次執(zhí)行多個(gè)命令， 并且?guī)в幸韵聝蓚€(gè)重要的保證：

• 事務(wù)是一個(gè)單獨(dú)的隔離操作：事務(wù)中的所有命令都會(huì)序列化、按順序地執(zhí)行。事務(wù)在執(zhí)行的過(guò)程中，不會(huì)被其他客戶端發(fā)送來(lái)的命令請(qǐng)求所打斷。
• 事務(wù)是一個(gè)原子操作：事務(wù)中的命令要么全部被執(zhí)行，要么全部都不執(zhí)行。

一個(gè)事務(wù)從開始到執(zhí)行會(huì)經(jīng)歷以下三個(gè)階段：

• MULTI 開始事務(wù)
• 多個(gè)命令入隊(duì)到事務(wù)中
• EXEC 命令觸發(fā)事務(wù)
  DISCARD： 取消事務(wù)，放棄執(zhí)行事務(wù)塊內(nèi)的所有命令。
  EXEC:執(zhí)行所有事務(wù)塊內(nèi)的命令。
  MULTI:標(biāo)記一個(gè)事務(wù)塊的開始。
  WATCH key [key...]:監(jiān)視一個(gè)(或多個(gè)) key ，如果在事務(wù)執(zhí)行之前這個(gè)(或這些) key 被其他命令所改動(dòng)，那么事務(wù)將被打斷。
  UNWATCH :取消 WATCH 命令對(duì)所有 key 的監(jiān)視。

Redis 腳本

Redis 腳本使用 Lua 解釋器來(lái)執(zhí)行腳本。 Reids 2.6 版本通過(guò)內(nèi)嵌支持 Lua 環(huán)境。執(zhí)行腳本的常用命令為 EVAL。

EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

Redis 性能測(cè)試

Redis 性能測(cè)試是通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)命令實(shí)現(xiàn)的。
redis-benchmark [option] [option value]

Redis 客戶端連接

Redis 通過(guò)監(jiān)聽(tīng)一個(gè) TCP 端口或者 Unix socket 的方式來(lái)接收來(lái)自客戶端的連接，當(dāng)一個(gè)連接建立后，Redis 內(nèi)部會(huì)進(jìn)行以下一些操作：

• 首先，客戶端 socket 會(huì)被設(shè)置為非阻塞模式，因?yàn)?Redis 在網(wǎng)絡(luò)事件處理上采用的是非阻塞多路復(fù)用模型。
• 然后為這個(gè) socket 設(shè)置 TCP_NODELAY 屬性，禁用 Nagle 算法
• 然后創(chuàng)建一個(gè)可讀的文件事件用于監(jiān)聽(tīng)這個(gè)客戶端 socket 的數(shù)據(jù)發(fā)送
  【Nagle的算法通常會(huì)在TCP程序里添加兩行代碼，在未確認(rèn)數(shù)據(jù)發(fā)送的時(shí)候讓發(fā)送器把數(shù)據(jù)送到緩存里。任何數(shù)據(jù)隨后繼續(xù)直到得到明顯的數(shù)據(jù)確認(rèn)或者直到攢到了一定數(shù)量的數(shù)據(jù)了再發(fā)包。nagling可以通過(guò)使用TCP_NODELAY 套接字選項(xiàng)關(guān)閉。】

Redis 管道技術(shù)

Redis是一種基于客戶端-服務(wù)端模型以及請(qǐng)求/響應(yīng)協(xié)議的TCP服務(wù)。這意味著通常情況下一個(gè)請(qǐng)求會(huì)遵循以下步驟：

• 客戶端向服務(wù)端發(fā)送一個(gè)查詢請(qǐng)求，并監(jiān)聽(tīng)Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服務(wù)端響應(yīng)。
• 服務(wù)端處理命令，并將結(jié)果返回給客戶端。

Redis 管道技術(shù)可以在服務(wù)端未響應(yīng)時(shí)，客戶端可以繼續(xù)向服務(wù)端發(fā)送請(qǐng)求，并最終一次性讀取所有服務(wù)端的響應(yīng)。

Redis 分區(qū)

分區(qū)是分割數(shù)據(jù)到多個(gè)Redis實(shí)例的處理過(guò)程，因此每個(gè)實(shí)例只保存key的一個(gè)子集。

分區(qū)的優(yōu)勢(shì)

• 通過(guò)利用多臺(tái)計(jì)算機(jī)內(nèi)存的和值，允許我們構(gòu)造更大的數(shù)據(jù)庫(kù)。
• 通過(guò)多核和多臺(tái)計(jì)算機(jī)，允許我們擴(kuò)展計(jì)算能力；通過(guò)多臺(tái)計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)適配器，允許我們擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)帶寬。

分區(qū)的不足

redis的一些特性在分區(qū)方面表現(xiàn)的不是很好：

• 涉及多個(gè)key的操作通常是不被支持的。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)兩個(gè)set映射到不同的redis實(shí)例上時(shí)，你就不能對(duì)這兩個(gè)set執(zhí)行交集操作。
• 涉及多個(gè)key的redis事務(wù)不能使用。
• 當(dāng)使用分區(qū)時(shí)，數(shù)據(jù)處理較為復(fù)雜，比如你需要處理多個(gè)rdb/aof文件，并且從多個(gè)實(shí)例和主機(jī)備份持久化文件。
• 增加或刪除容量也比較復(fù)雜。redis集群大多數(shù)支持在運(yùn)行時(shí)增加、刪除節(jié)點(diǎn)的透明數(shù)據(jù)平衡的能力，但是類似于客戶端分區(qū)、代理等其他系統(tǒng)則不支持這項(xiàng)特性。然而，一種叫做presharding的技術(shù)對(duì)此是有幫助的。

分區(qū)類型

Redis 有兩種類型分區(qū)。 假設(shè)有4個(gè)Redis實(shí)例 R0，R1，R2，R3，和類似user:1，user:2這樣的表示用戶的多個(gè)key，對(duì)既定的key有多種不同方式來(lái)選擇這個(gè)key存放在哪個(gè)實(shí)例中。也就是說(shuō)，有不同的系統(tǒng)來(lái)映射某個(gè)key到某個(gè)Redis服務(wù)。

• 范圍分區(qū)
  最簡(jiǎn)單的分區(qū)方式是按范圍分區(qū)，就是映射一定范圍的對(duì)象到特定的Redis實(shí)例。
  比如，ID從0到10000的用戶會(huì)保存到實(shí)例R0，ID從10001到 20000的用戶會(huì)保存到R1，以此類推。
  這種方式是可行的，并且在實(shí)際中使用，不足就是要有一個(gè)區(qū)間范圍到實(shí)例的映射表。這個(gè)表要被管理，同時(shí)還需要各 種對(duì)象的映射表，通常對(duì)Redis來(lái)說(shuō)并非是好的方法。

• 哈希分區(qū)
  另外一種分區(qū)方法是hash分區(qū)。這對(duì)任何key都適用，也無(wú)需是object_name:這種形式，像下面描述的一樣簡(jiǎn)單：
  用一個(gè)hash函數(shù)將key轉(zhuǎn)換為一個(gè)數(shù)字，比如使用crc32 hash函數(shù)。對(duì)key foobar執(zhí)行crc32(foobar)會(huì)輸出類似93024922的整數(shù)。
  對(duì)這個(gè)整數(shù)取模，將其轉(zhuǎn)化為0-3之間的數(shù)字，就可以將這個(gè)整數(shù)映射到4個(gè)Redis實(shí)例中的一個(gè)了。93024922 % 4 = 2，就是說(shuō)key foobar應(yīng)該被存到R2實(shí)例中。注意：取模操作是取除的余數(shù)，通常在多種編程語(yǔ)言中用%操作符實(shí)現(xiàn)。

常用命令

1）連接操作命令
quit：關(guān)閉連接（connection）
auth：簡(jiǎn)單密碼認(rèn)證
help cmd： 查看cmd幫助，例如：help quit

2）持久化
save：將數(shù)據(jù)同步保存到磁盤
bgsave：將數(shù)據(jù)異步保存到磁盤
lastsave：返回上次成功將數(shù)據(jù)保存到磁盤的Unix時(shí)戳
shundown：將數(shù)據(jù)同步保存到磁盤，然后關(guān)閉服務(wù)

3）遠(yuǎn)程服務(wù)控制
info：提供服務(wù)器的信息和統(tǒng)計(jì)
monitor：實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)收到的請(qǐng)求
slaveof：改變復(fù)制策略設(shè)置
config：在運(yùn)行時(shí)配置Redis服務(wù)器

4）對(duì)value操作的命令
exists(key)：確認(rèn)一個(gè)key是否存在
del(key)：刪除一個(gè)key
type(key)：返回值的類型
keys(pattern)：返回滿足給定pattern的所有key
randomkey：隨機(jī)返回key空間的一個(gè)
keyrename(oldname, newname)：重命名key
dbsize：返回當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中key的數(shù)目
expire：設(shè)定一個(gè)key的活動(dòng)時(shí)間（s）
ttl：獲得一個(gè)key的活動(dòng)時(shí)間
select(index)：按索引查詢
move(key, dbindex)：移動(dòng)當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中的key到dbindex數(shù)據(jù)庫(kù)
flushdb：刪除當(dāng)前選擇數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有key
flushall：刪除所有數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有key

5）String
set(key, value)：給數(shù)據(jù)庫(kù)中名稱為key的string賦予值value
get(key)：返回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中名稱為key的string的value
getset(key, value)：給名稱為key的string賦予上一次的value
mget(key1, key2,…, key N)：返回庫(kù)中多個(gè)string的value
setnx(key, value)：添加string，名稱為key，值為value
setex(key, time, value)：向庫(kù)中添加string，設(shè)定過(guò)期時(shí)間time
mset(key N, value N)：批量設(shè)置多個(gè)string的值
msetnx(key N, value N)：如果所有名稱為key i的string都不存在
incr(key)：名稱為key的string增1操作
incrby(key, integer)：名稱為key的string增加integer
decr(key)：名稱為key的string減1操作
decrby(key, integer)：名稱為key的string減少integer
append(key, value)：名稱為key的string的值附加value
substr(key, start, end)：返回名稱為key的string的value的子串

6）List 
rpush(key, value)：在名稱為key的list尾添加一個(gè)值為value的元素
lpush(key, value)：在名稱為key的list頭添加一個(gè)值為value的 元素
llen(key)：返回名稱為key的list的長(zhǎng)度
lrange(key, start, end)：返回名稱為key的list中start至end之間的元素
ltrim(key, start, end)：截取名稱為key的list
lindex(key, index)：返回名稱為key的list中index位置的元素
lset(key, index, value)：給名稱為key的list中index位置的元素賦值
lrem(key, count, value)：刪除count個(gè)key的list中值為value的元素
lpop(key)：返回并刪除名稱為key的list中的首元素
rpop(key)：返回并刪除名稱為key的list中的尾元素
blpop(key1, key2,… key N, timeout)：lpop命令的block版本。
brpop(key1, key2,… key N, timeout)：rpop的block版本。
rpoplpush(srckey, dstkey)：返回并刪除名稱為srckey的list的尾元素，

并將該元素添加到名稱為dstkey的list的頭部

7）Set
sadd(key, member)：向名稱為key的set中添加元素member
srem(key, member) ：刪除名稱為key的set中的元素member
spop(key) ：隨機(jī)返回并刪除名稱為key的set中一個(gè)元素
smove(srckey, dstkey, member) ：移到集合元素
scard(key) ：返回名稱為key的set的基數(shù)
sismember(key, member) ：member是否是名稱為key的set的元素
sinter(key1, key2,…key N) ：求交集
sinterstore(dstkey, (keys)) ：求交集并將交集保存到dstkey的集合
sunion(key1, (keys)) ：求并集
sunionstore(dstkey, (keys)) ：求并集并將并集保存到dstkey的集合
sdiff(key1, (keys)) ：求差集
sdiffstore(dstkey, (keys)) ：求差集并將差集保存到dstkey的集合
smembers(key) ：返回名稱為key的set的所有元素
srandmember(key) ：隨機(jī)返回名稱為key的set的一個(gè)元素

8）Hash
hset(key, field, value)：向名稱為key的hash中添加元素field
hget(key, field)：返回名稱為key的hash中field對(duì)應(yīng)的value
hmget(key, (fields))：返回名稱為key的hash中field i對(duì)應(yīng)的value
hmset(key, (fields))：向名稱為key的hash中添加元素field 
hincrby(key, field, integer)：將名稱為key的hash中field的value增加integer
hexists(key, field)：名稱為key的hash中是否存在鍵為field的域
hdel(key, field)：刪除名稱為key的hash中鍵為field的域
hlen(key)：返回名稱為key的hash中元素個(gè)數(shù)
hkeys(key)：返回名稱為key的hash中所有鍵
hvals(key)：返回名稱為key的hash中所有鍵對(duì)應(yīng)的value
hgetall(key)：返回名稱為key的hash中所有的鍵（field）及其對(duì)應(yīng)的value

Ref：
http://www.runoob.com/redis/redis-hyperloglog.html
http://chentian114.iteye.com/blog/2270254