Redis 数据类型

Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。

1、redis.windows.conf 中配置

a、配置密码

修改 redis.windows.conf 下

注意：不要带入其他空格之类的，也可修改 端口 port 6379。修改完后需要生效：

b、配置RDB快照存放：

c、AOF设置

d、设置最大内存

maxmemory 100mb

maxmemory-policy allkeys-lru

maxmemory-samples 5

例如, 要设置 100MB 的内存限制, 可以在 redis.conf 文件中这样配置： maxmemory 100mb

maxmemory 设置为 0, 则表示不进行内存限制。32位系统有一个隐性的限制条件: 最多 3GB 内存。

LRU（Least Recent Used）是Redis唯一支持的回收算法. 在缓存块已满，而需要缓存新的数据块的时需要从缓存中找到一个“没有价值”的块用新的数据块去替换它。

近似LRU算法

Redis 使用的并不是完全LRU算法。自动驱逐的 key , 并不一定是最满足LRU特征的那个. 而是通过近似LRU算法, 抽取少量的 key 样本, 然后删除其中访问时间最古老的那个key。驱逐算法, 从 Redis 3.0 开始得到了巨大的优化, 使用 pool(池子) 来作为候选. 这大大提升了算法效率, 也更接近于真实的LRU算法。

在 Redis 的 LRU 算法中, 可以通过设置样本(sample)的数量来调优算法精度。 通过以下指令配置: maxmemory-samples 5

为什么不使用完全LRU实现? 原因是为了节省内存。但 Redis 的行为和LRU基本上是等价的. 下面是 Redis LRU 与完全LRU算法的一个行为对比图。

测试过程中, 依次从第一个 key 开始访问, 所以最前面的 key 才是最佳的驱逐对象。

从图中可以看到三种类型的点, 构成了三个不同的条带。

• 浅灰色部分表示被驱逐的对象。
• 灰色部分表示 “未被驱逐” 的对象。
• 绿色部分表示后面加入的对象。

在纯粹的LRU算法实现中, 前半部分旧的key被释放了。而 Redis 的 LRU 算法只是将时间较长的 key 较大概率地(probabilistically)释放了。

如你所见, Redis 3.0 中, 5样本的效果比 Redis 2.8 要好很多。 当然, Redis 2.8 也不错,最后访问的key基本上都还留在内存中. 在 Redis 3.0 中使用 10 样本时, 已经非常接近纯粹的LRU算法了。

注意,LRU只是用来预测将来可能会继续访问某个key的一个概率模型. 此外,如果数据访问的情况符合幂律分布(power law), 那么对于大部分的请求来说, LRU都会表现良好。

在模拟中, 我们发现, 如果使用幂律方式访问, 纯粹的LRU和Redis的结果差别非常, 甚至看不出来。

当然也可以将样本数量提高到10, 以额外消耗一些CPU为代价, 使得结果更接近于真实的LRU, 并通过 cache miss 统计信息来判断差异。

设置样本大小很容易, 使用命令 CONFIG SET maxmemory-samples 即可。

驱逐策略

达到最大内存限制时(maxmemory), Redis 根据 maxmemory-policy 配置的策略, 来决定具体的行为。

当前版本,Redis 3.0 支持的策略包括:

• noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息。 大多数写命令都会导致占用更多的内存(有极少数会例外, 如 DEL )。
• allkeys-lru: 所有key通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
• volatile-lru: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
• allkeys-random: 所有key通用; 随机删除一部分 key。
• volatile-random: 只限于设置了 expire 的部分; 随机删除一部分 key。
• volatile-ttl: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。

如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

您需要根据系统的特征, 来选择合适的驱逐策略。 当然, 在运行过程中也可以通过命令动态设置驱逐策略, 并通过 INFO 命令监控缓存的 miss 和 hit, 来进行调优。

一般来说:

• 如果分为热数据与冷数据, 推荐使用 allkeys-lru 策略。 也就是, 其中一部分key经常被读写. 如果不确定具体的业务特征, 那么 allkeys-lru 是一个很好的选择。
• 如果需要循环读写所有的key, 或者各个key的访问频率差不多, 可以使用
  allkeys-random 策略, 即读写所有元素的概率差不多。
• 假如要让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key, 请使用 volatile-ttl 策略。

volatile-lru 和 volatile-random 策略主要应用场景是: 既有缓存,又有持久key的实例中。 一般来说, 像这类场景, 应该使用两个单独的 Redis 实例。

值得一提的是, 设置 expire 会消耗额外的内存, 所以使用 allkeys-lru 策略, 可以更高效地利用内存, 因为这样就可以不再设置过期时间了。

驱逐的内部实现

驱逐过程可以这样理解:

• 客户端执行一个命令, 导致 Redis 中的数据增加,占用更多内存。
• Redis 检查内存使用量, 如果超出 maxmemory 限制, 根据策略清除部分 key。
• 继续执行下一条命令, 以此类推。

在这个过程中, 内存使用量会不断地达到 limit 值, 然后超过, 然后删除部分 key, 使用量又下降到 limit 值之下。

如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set), 在一段时间内, 可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制。

该段源自：https://blog.csdn.net/ligupeng7929/article/details/79603060

2、Redis持久化存储

Redis提供了两种方式：Redis Database 简称(RDB) 以及 Append-only file 简称(AOF)

a、RDB

定义 ： RDB是在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。

问题一： 什么时间点写？ 通过配置redis在 n 秒内如果超过 m 个key被修改就执行一次RDB操作：保存一次Redis的所有数据（

重影响性能。），称为快照（snapshots）。snapshot触发的时机，是有“间隔时间”和“变更次数”共同决定，同时符合2个条件才会触发snapshot,否则“变更次数”会被继续累加到下一个“间隔时间”上。

snapshot过程中并不阻塞客户端请求。snapshot 首先将数据写入临时文件，当成功结束后，将临时文件重名为dump.rdb。

设置触发执行快照时间

问题二：如何恢复数据？ 自动的持久化数据存储到dump.rdb后。实际只要重启redis服务即可完成（启动redis的server时会从dump.rdb中先同步数据）

客户端使用命令进行持久化save存储：

./redis-cli -h ip -p port save

./redis-cli -h ip -p port bgsave

问题三：save与bgsave区别？

• save 保存是阻塞主进程，客户端无法连接redis，等SAVE完成后，主进程才开始工作，客户端可以连接。
• bgsave 不阻塞相当于异步保存。是fork一个save的子进程，在执行save过程中，不影响主进程，客户端可以正常链接redis，等子进程fork执行save完成后，通知主进程，子进程关闭。很明显BGSAVE方式比较适合线上的维护操作，两种方式的使用一定要了解清楚在谨慎选择。

优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了redis的高性能

缺点：RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候

b、AOF

定义： 将“操作 + 数据”以格式化指令的方式追加到操作日志文件的尾部，在append操作返回后(已经写入到文件或者即将写入)，才进行实际的数据变更，“日志文件”保存了历史所有的操作过程；当server需要数据恢复时，可以直接replay此日志文件，即可还原所有的操作过程。AOF相对可靠，它和mysql中bin.log、apache.log、zookeeper中txn-log简直异曲同工。AOF文件内容是字符串，非常容易阅读和解析。

我们可以简单的认为AOF就是日志文件，此文件只会记录“变更操作”(例如：set/del等)，如果server中持续的大量变更操作，将会导致AOF文件非常的庞大，意味着server失效后，数据恢复的过程将会很长；事实上，一条数据经过多次变更，将会产生多条AOF记录，其实只要保存当前的状态，历史的操作记录是可以抛弃的；因为AOF持久化模式还伴生了“AOF rewrite”（重写即“压缩”AOF文件的过程也即是对日志中命令进行合并重写）。AOF的特性决定了它相对比较安全，如果你期望数据更少的丢失，那么可以采用AOF模式。如果AOF文件正在被写入时突然server失效，有可能导致文件的最后一次记录是不完整，你可以通过手工或者程序的方式去检测并修正不完整的记录，以便通过aof文件恢复能够正常；同时需要提醒，如果你的redis持久化手段中有aof，那么在server故障失效后再次启动前，需要检测aof文件的完整性。

AOF是文件操作，对于变更操作比较密集的server，那么必将造成磁盘IO的负荷加重；此外linux对文件操作采取了“延迟写入”手段，即并非每次write操作都会触发实际磁盘操作，而是进入了buffer中，当buffer数据达到阀值时触发实际写入(也有其他时机)，这是linux对文件系统的优化，但是这却有可能带来隐患，如果buffer没有刷新到磁盘，此时物理机器失效(比如断电)，那么有可能导致最后一条或者多条aof记录的丢失。通过上述配置文件，可以得知 redis 提供了3种 aof 记录同步选项：

• 1.always：每一条aof记录都立即同步到文件，这是最安全的方式，也以为更多的磁盘操作和阻塞延迟，是IO开支较大。
• 2.everysec：每秒同步一次，性能和安全都比较中庸的方式，也是redis推荐的方式。如果遇到物理服务器故障，有可能导致最近一秒内aof记录丢失(可能为部分丢失)。
• 3.no：redis并不直接调用文件同步，而是交给操作系统来处理，操作系统可以根据buffer填充情况/通道空闲时间等择机触发同步；这是一种普通的文件操作方式。性能较好，在物理服务器故障时，数据丢失量会因OS配置有关。

AOF文件会不断增大，它的大小直接影响“故障恢复”的时间,而且AOF文件中历史操作是可以丢弃的。AOF rewrite操作就是“压缩”AOF文件的过程，当然redis并没有采用“基于原aof文件”来重写的方式，而是采取了类似snapshot的方式：基于copy-on-write，全量遍历内存中数据，然后逐个序列到aof文件中。因此AOF rewrite能够正确反应当前内存数据的状态，这正是我们所需要的；rewrite过程中，对于新的变更操作将仍然被写入到原AOF文件中，同时这些新的变更操作也会被redis收集起来(buffer，copy-on-write方式下，最极端的可能是所有的key都在此期间被修改，将会耗费2倍内存)，当内存数据被全部写入到新的aof文件之后，收集的新的变更操作也将会一并追加到新的aof文件中，此后将会重命名新的aof文件为appendonly.aof,此后所有的操作都将被写入新的aof文件。如果在rewrite过程中，出现故障，将不会影响原AOF文件的正常工作，只有当rewrite完成之后才会切换文件，因为rewrite过程是比较可靠的。AOF rewrite过程并不阻塞客户端请求。系统会开启一个子进程来完成。 触发rewrite的时机可以通过配置文件来声明，同时redis中可以通过bgrewriteaof指令人工干预。

redis-cli -h ip -p port bgrewriteaof

因为rewrite操作/aof记录同步/snapshot都消耗磁盘IO，redis采取了“schedule”策略：无论是“人工干预”还是系统触发，snapshot和rewrite需要逐个被执行。

总结：AOF和RDB各有优缺点，这是有它们各自的特点所决定：

一 、 AOF更加安全，可以将数据更加及时的同步到文件中，但是AOF需要较多的磁盘IO开支，AOF文件尺寸较大，文件内容恢复数度相对较慢。

二 、Snapshot，安全性较差，它是“正常时期”数据备份以及master-slave数据同步的最佳手段，文件尺寸较小，恢复数度较快。

可以通过配置文件来指定它们中的一种，或者同时使用它们(不建议同时使用)，或者全部禁用，在架构良好的环境中，master 通常使用AOF，slave使用snapshot，主要原因是master需要首先确保数据完整性，它作为数据备份的第一选择；slave提供只读服务(目前slave只能提供读取服务)，它的主要目的就是快速响应客户端read请求；但是如果你的redis运行在网络稳定性差/物理环境糟糕情况下，建议你master和slave均采取AOF，这个在master和slave角色切换时，可以减少“人工数据备份”/“人工引导数据恢复”的时间成本；如果你的环境一切非常良好，且服务需要接收密集性的write操作，那么建议master采取snapshot，而slave采用AOF。同时使用时，服务启动时，优先加载AOF文件恢复数据。

本文纯属个人学习总结，摘录官网及网友文章。

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