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

本文將從Redis的基本特性入手，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，并在部署、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)。

本文適合使用Redis的普通開(kāi)發(fā)人員，以及對(duì)Redis進(jìn)行選型、架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能調(diào)優(yōu)的架構(gòu)設(shè)計(jì)人員。

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，可以作為數(shù)據(jù)庫(kù)、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)，包括字符串、哈希表、鏈表、集合、有序集合、位圖、Hyperloglogs等。

Redis具備LRU淘汰、事務(wù)實(shí)現(xiàn)、以及不同級(jí)別的硬盤持久化等能力，并且支持副本集和通過(guò)Redis Sentinel實(shí)現(xiàn)的高可用方案，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。

Redis的主要功能都基于單線程模型實(shí)現(xiàn)，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，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是線程安全的（因?yàn)橹挥幸粋€(gè)線程），其所有操作都是原子的，不會(huì)因并發(fā)產(chǎn)生數(shù)據(jù)異常

Redis的速度非?？欤ㄒ?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，會(huì)占用唯一的一個(gè)線程的大量處理時(shí)間，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，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。本節(jié)只對(duì)Redis命令進(jìn)行扼要的介紹，且只列出了較常用的命令。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，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，不僅會(huì)消耗更多的內(nèi)存，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，比如”object-type:id:attr”，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、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)。

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，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，時(shí)間復(fù)雜度O(1)

GETSET：為一個(gè)key設(shè)置value，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，時(shí)間復(fù)雜度O(N)

MSETNX：同MSET，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，時(shí)間復(fù)雜度O(N)

MGET：獲取多個(gè)key對(duì)應(yīng)的value，時(shí)間復(fù)雜度O(N)

上文提到過(guò)，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，主要體現(xiàn)在INCR、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。只對(duì)可以轉(zhuǎn)換為整型的String數(shù)據(jù)起作用。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。只對(duì)可以轉(zhuǎn)換為整型的String數(shù)據(jù)起作用。時(shí)間復(fù)雜度O(1)

DECR/DECRBY：同INCR/INCRBY，自增改為自減。

INCR/DECR系列命令要求操作的value類型為String，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。

也就是說(shuō)，進(jìn)行INCR/DECR系列命令的value，必須在[-2^63 ~ 2^63 – 1]范圍內(nèi)。

前文提到過(guò)，Redis采用單線程模型，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。

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)，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)，說(shuō)明庫(kù)存余量校驗(yàn)通過(guò)，如果返回小于0的值，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，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，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。

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。

獲取一批（如100個(gè)）序列值：

INCRBY sequence100

假設(shè)返回值為N，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)，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，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)，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。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)），應(yīng)小心使用。

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。時(shí)間復(fù)雜度O(N)，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，時(shí)間復(fù)雜度O(1)

RPOP：同LPOP，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，LPUSHX/RPUSHX操作的key如果不存在，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，即LRANGE key 0 10會(huì)返回11個(gè)元素），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，同時(shí)對(duì)長(zhǎng)度不可預(yù)知的List，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，如果index越界，返回nil。index數(shù)值是回環(huán)的，即-1代表List最后一個(gè)位置，-2代表List倒數(shù)第二個(gè)位置。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，時(shí)間復(fù)雜度O(N)，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，并返回操作后的List長(zhǎng)度。如果指定的元素不存在，返回-1。如果指定key不存在，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，上述的三個(gè)命令的算法效率較低，需要對(duì)List進(jìn)行遍歷，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，應(yīng)謹(jǐn)慎使用。

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，而不是用于實(shí)現(xiàn)類似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，那么請(qǐng)盡量不要使用Redis的List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

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，如BLPOP/BRPOP等，能夠?qū)崿F(xiàn)類似于BlockingQueue的能力，即在List為空時(shí)，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)阻塞類的命令，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)。

Hash

Hash即哈希表，Redis的Hash和傳統(tǒng)的哈希表一樣，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。

Hash非常適合用于表現(xiàn)對(duì)象類型的數(shù)據(jù)，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，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，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)，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。如果該Hash不存在，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，時(shí)間復(fù)雜度O(1)

HMSET/HMGET：同HSET和HGET，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)，N為一次操作的field數(shù)量

HSETNX：同HSET，但如field已經(jīng)存在，HSETNX不會(huì)進(jìn)行任何操作，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，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)），時(shí)間復(fù)雜度：O(N)，N為操作的field數(shù)量

HINCRBY：同INCRBY命令，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)。返回結(jié)果為數(shù)組，數(shù)組中field和value交替出現(xiàn)。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，Hash中的field數(shù)量與命令的耗時(shí)線性相關(guān)，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，而改為使用HSCAN命令進(jìn)行游標(biāo)式的遍歷，具體請(qǐng)見(jiàn)

https://redis.io/commands/scan

Set

Redis Set是無(wú)序的，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，如果指定Set不存在，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)。時(shí)間復(fù)雜度O(N)，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，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，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，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)，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，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)，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)，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)，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，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，應(yīng)嚴(yán)格避免使用?？梢钥紤]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），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。

Sorted Set

Redis Sorted Set是有序的、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)，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，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。

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))，M為添加的member數(shù)量，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))，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，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，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，ZREVRANK則返回按降序排序的排名。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，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，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)，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，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。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)，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?？梢酝ㄟ^(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），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。

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，在本文中只做簡(jiǎn)要介紹，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)類型，而是一種將String作為Bitmap使用的方法?？梢岳斫鉃閷tring轉(zhuǎn)換為bit數(shù)組。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)，它和Set類似，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，只維護(hù)member的個(gè)數(shù)。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，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，返回1代表存在，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，時(shí)間復(fù)雜度O(N)，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，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，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。使用RENAME時(shí)，如果newkey已經(jīng)存在，其值會(huì)被覆蓋；使用RENAMENX時(shí)，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，可以使用*通配符，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)持久化至硬盤的能力，包括RDB和AOF兩種方案，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，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

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。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，那么可以關(guān)閉Redis的數(shù)據(jù)持久化機(jī)制。

但通常來(lái)說(shuō)，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，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，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)。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，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，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，并在啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)加載rdb文件，恢復(fù)之前保存的數(shù)據(jù)。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，則進(jìn)行一次RDB快照保存，例如

save60100

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，則進(jìn)行RDB快照保存。

可以配置多條save指令，讓Redis執(zhí)行多級(jí)的快照保存策略。

Redis默認(rèn)開(kāi)啟RDB快照，默認(rèn)的RDB策略如下：

save9001

save30010

save6010000

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。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，幾乎不影響Redis處理客戶端請(qǐng)求的效率。

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），作為非?？煽康臑?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。

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)。

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），影響這期間的客戶端請(qǐng)求。

AOF

采用AOF持久方式時(shí)，Redis會(huì)把每一個(gè)寫請(qǐng)求都記錄在一個(gè)日志文件里。在Redis重啟時(shí)，會(huì)把AOF文件中記錄的所有寫操作順序執(zhí)行一遍，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，進(jìn)行如下配置：

appendonly yes

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

appendfsync no：不進(jìn)行fsync，將flush文件的時(shí)機(jī)交給OS決定，速度最快

appendfsync always：每寫入一條日志就進(jìn)行一次fsync操作，數(shù)據(jù)安全性最高，但速度最慢

appendfsync everysec：折中的做法，交由后臺(tái)線程每秒fsync一次

隨著AOF不斷地記錄寫操作日志，必定會(huì)出現(xiàn)一些無(wú)用的日志，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”，那么第一條命令很顯然是沒(méi)有用的。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)。

所以Redis提供了AOF rewrite功能，可以重寫AOF文件，只保留能夠把數(shù)據(jù)恢復(fù)到最新?tīng)顟B(tài)的最小寫操作集。

AOF rewrite可以通過(guò)BGREWRITEAOF命令觸發(fā)，也可以配置Redis定期自動(dòng)進(jìn)行：

auto-aof-rewrite-percentage100

auto-aof-rewrite-min-size64mb

上面兩行配置的含義是，Redis在每次AOF rewrite時(shí)，會(huì)記錄完成rewrite后的AOF日志大小，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。同時(shí)如果增長(zhǎng)的大小沒(méi)有達(dá)到64mb，則不會(huì)進(jìn)行rewrite。

AOF的優(yōu)點(diǎn)：

最安全，在啟用appendfsync always時(shí)，任何已寫入的數(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)。

AOF文件在發(fā)生斷電等問(wèn)題時(shí)也不會(huì)損壞，即使出現(xiàn)了某條日志只寫入了一半的情況，也可以使用redis-check-aof工具輕松修復(fù)。

AOF文件易讀，可修改，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，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)。

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，在32位OS中，Redis最大使用3GB的內(nèi)存，在64位OS中則沒(méi)有限制。

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，并為Redis設(shè)定最大使用的內(nèi)存。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），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：

maxmemory100mb

在內(nèi)存占用達(dá)到了maxmemory后，再向Redis寫入數(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)，釋放空間

如果沒(méi)有數(shù)據(jù)可以淘汰，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)，需要注意：

如果采用了Redis的主從同步，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，如果maxmemory過(guò)于接近主機(jī)的可用內(nèi)存，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，留出一部分預(yù)留用作主從同步。

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），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，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)，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，避免在內(nèi)存使用滿后發(fā)生寫入失敗的情況。

一般來(lái)說(shuō)，推薦使用的策略是volatile-lru，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，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，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信息，當(dāng)在Redis中找不到時(shí)，程序會(huì)去DB中讀?。梢栽O(shè)置上有效期，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，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，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。

例如連續(xù)使用5次SET命令設(shè)置5個(gè)不同的key，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，但前者會(huì)消耗更多的RTT(Round Trip Time)時(shí)長(zhǎng)，永遠(yuǎn)應(yīng)優(yōu)先使用后者。

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，例如：

SETa"abc"

INCRb

HSETcname"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)，只需要從客戶端一次向Redis發(fā)送多條命令（以rn）分隔，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，比如：

$(printf"PINGrnPINGrnPINGrn";sleep1) | nc localhost6379

+PONG

+PONG

+PONG

大部分的Redis客戶端都對(duì)Pipelining提供支持，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，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)，就無(wú)法使用Pipelining了。

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，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。

比如獲取當(dāng)前累計(jì)的PV數(shù)并將其清0

> GET vCount

12384

> SET vCount0

OK

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

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 vCount0

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)，這之后的所有讀寫命令都會(huì)保存在隊(duì)列中但并不執(zhí)行，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，并以數(shù)組形式返回每個(gè)命令的返回結(jié)果。

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。

需要注意的是，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，如果存在，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），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)，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，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，Redis不提供事務(wù)回滾的功能，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，實(shí)現(xiàn)CAS樂(lè)觀鎖的機(jī)制。

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:1001state) == "in stock")

exec(HSET stock:1001state"sold");

這一偽代碼執(zhí)行時(shí)，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)，導(dǎo)致一個(gè)庫(kù)存被售賣多次。

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:1001state) == "in stock"){

exec(MULTI);

exec(HSET stock:1001state"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，只有被WATCH的key從WATCH起始時(shí)至今沒(méi)有發(fā)生過(guò)變更，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，則EXEC命令會(huì)返回失敗。

Scripting

通過(guò)EVAL與EVALSHA命令，可以讓Redis執(zhí)行LUA腳本。這就類似于RDBMS的存儲(chǔ)過(guò)程一樣，可以把客戶端與Redis之間密集的讀/寫交互放在服務(wù)端進(jìn)行，避免過(guò)多的數(shù)據(jù)交互，提升性能。

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。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)。

關(guān)于Scripting的具體使用，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?？焖俚膬?nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)媒介，也并不代表Redis不會(huì)產(chǎn)生性能問(wèn)題。

前文中提到過(guò)，Redis采用單線程模型，所有的命令都是由一個(gè)線程串行執(zhí)行的，所以當(dāng)某個(gè)命令執(zhí)行耗時(shí)較長(zhǎng)時(shí)，會(huì)拖慢其后的所有命令，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，主要從下面幾個(gè)層面入手：

最初的也是最重要的，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。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，應(yīng)盡可能在物理機(jī)上直接部署Redis。

檢查數(shù)據(jù)持久化策略

考慮引入讀寫分離機(jī)制

長(zhǎng)耗時(shí)命令

Redis絕大多數(shù)讀寫命令的時(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。

通常來(lái)說(shuō)，O(1)的命令是安全的，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，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，通常來(lái)說(shuō)這些命令執(zhí)行的很快，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)。

又如使用SUNION對(duì)兩個(gè)Set執(zhí)行Union操作，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。

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，僅當(dāng)做隊(duì)列來(lái)使用

通過(guò)機(jī)制嚴(yán)格控制Hash、Set、Sorted Set的大小

可能的話，將排序、并集、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，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，避免使用KEYS命令帶來(lái)的性能問(wèn)題。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。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，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，即最大紀(jì)錄多少條Slow Log

使用SLOWLOG GET [number]命令，可以輸出最近進(jìn)入Slow Log的number條命令。

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，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，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，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，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，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。fork操作本身可能會(huì)產(chǎn)生較高的耗時(shí)，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)，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，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)。在使用單Xeon 2.27Ghz的物理機(jī)上，這一fork操作耗時(shí)216ms。

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，導(dǎo)致Redis出現(xiàn)不正常的延遲。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)。

/proc//smaps文件中會(huì)保存進(jìn)程的swap記錄，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，則說(shuō)明延遲很有可能是Swap造成的。

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。在使用時(shí)應(yīng)盡量將key的失效時(shí)間錯(cuò)開(kāi)。

引入讀寫分離機(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，主節(jié)點(diǎn)接收所有寫請(qǐng)求，并將數(shù)據(jù)同步給多個(gè)從節(jié)點(diǎn)。

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)，以減小主節(jié)點(diǎn)的壓力。

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)，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)。

關(guān)于讀寫分離的具體說(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)。一個(gè)Master實(shí)例負(fù)責(zé)處理所有的寫請(qǐng)求，Master將寫操作同步至所有Slave。

借助Redis的主從復(fù)制，可以實(shí)現(xiàn)讀寫分離和高可用：

實(shí)時(shí)性要求不是特別高的讀請(qǐng)求，可以在Slave上完成，提升效率。特別是一些周期性執(zhí)行的統(tǒng)計(jì)任務(wù)，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，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，只需要配置多個(gè)Redis實(shí)例，在作為Slave的Redis實(shí)例中配置：

slaveof192.168.1.16379#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，由Master觸發(fā)BGSAVE生成RDB文件推送給Slave進(jìn)行導(dǎo)入，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，并不提供監(jiān)控和自動(dòng)failover能力，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，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)，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。

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

關(guān)鍵配置：

另外需要注意的是，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，所以要實(shí)現(xiàn)HA，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。

集群分片

為何要做集群分片：

Redis中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大，一臺(tái)主機(jī)的物理內(nèi)存已經(jīng)無(wú)法容納

Redis的寫請(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)，就必須要對(duì)Redis進(jìn)行分片了。

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，也有向Twemproxy這樣的以代理方式實(shí)現(xiàn)的Redis分片方案。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，重點(diǎn)介紹Redis Cluster帶來(lái)的好處與弊端。

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，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)，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，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。

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，將結(jié)果與16384取模，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)。Slot的分配在任何時(shí)間點(diǎn)都可以進(jìn)行重新分配。

客戶端在對(duì)key進(jìn)行讀寫操作時(shí)，可以連接Cluster中的任意一個(gè)分片，如果操作的key不在此分片負(fù)責(zé)的Slot范圍內(nèi)，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，Redis還支持hash tags功能，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}，會(huì)保存在同一個(gè)Slot中。

使用Redis Cluster時(shí)，pipelining、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，否則將會(huì)返回錯(cuò)誤。如要在Redis Cluster中使用上述功能，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。

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，分別發(fā)到不同的分片上執(zhí)行。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。

主從復(fù)制 vs 集群分片

在設(shè)計(jì)軟件架構(gòu)時(shí)，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，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。

軟件架構(gòu)永遠(yuǎn)不是越復(fù)雜越好，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。采用Redis Cluster的弊端包括：

維護(hù)難度增加。在使用Redis Cluster時(shí)，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，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)，還需要進(jìn)行reshard操作，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。當(dāng)客戶端使用連接池時(shí)，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，加大了客戶端本身和操作系統(tǒng)資源的消耗。

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。

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，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。如果應(yīng)用的場(chǎng)景中大量涉及事務(wù)和Script的使用，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)，在主從復(fù)制和集群分片兩個(gè)方案中做出選擇時(shí)，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)、未來(lái)發(fā)展規(guī)劃等方面綜合考慮，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？未來(lái)2年內(nèi)可能發(fā)展為多大？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？綜合考慮前面幾個(gè)因素，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？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，是否足夠用？

Redis面臨的并發(fā)寫壓力會(huì)有多大？在不使用pipelining時(shí)，Redis的寫性能可以超過(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)，是否會(huì)使用到pipelining和事務(wù)功能？使用的場(chǎng)景多不多？

綜合上面幾點(diǎn)考慮，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)寫壓力距離Benchmark值還尚有距離，建議采用主從復(fù)制的架構(gòu)，可以省去很多不必要的麻煩。同時(shí)，如果應(yīng)用中大量使用pipelining和事務(wù)，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。

Redis Java客戶端的選擇

Redis的Java客戶端很多，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，簡(jiǎn)潔，便于集成和改造

支持連接池

支持pipelining、事務(wù)、LUA Scripting、Redis Sentinel、Redis Cluster

不支持讀寫分離，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)，采用非阻塞IO，性能高

支持異步請(qǐng)求

支持連接池

支持pipelining、LUA Scripting、Redis Sentinel、Redis Cluster

不支持事務(wù)，官方建議以LUA Scripting代替事務(wù)

支持在Redis Cluster架構(gòu)下使用pipelining

支持讀寫分離，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，為Tomcat 6/7/8提供了會(huì)話共享功能

可以與Spring Session集成，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，同樣應(yīng)遵循前述的原理，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，避免造成不必要的程序復(fù)雜度提升。

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