Redis核心技术与实现
2022-06-10 17:52:38 1 举报AI智能生成
基于极客时间《Redis核心技术与实现》写的思维导图
作者其他创作
大纲/内容
应用
缓存
旁路缓存Redis
Redis 是一个独立的系统软件，和业务应用程序是两个软件，当我们部署了 Redis 实例后，它只会被动地等待客户端发送请求，然后再进行处理。所以，如果应用程序想要使用 Redis 缓存，我们就要在程序中增加相应的缓存操作代码。所以，我们也把 Redis 称为旁路缓存，也就是说，读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都需要在应用程序中来完成。而LLC和Page Cache这些都是放在应用程序的数据访问路径上，不需要显示调用。
Redis 是一个独立的系统软件，和业务应用程序是两个软件，当我们部署了 Redis 实例后，它只会被动地等待客户端发送请求，然后再进行处理。所以，如果应用程序想要使用 Redis 缓存，我们就要在程序中增加相应的缓存操作代码。所以，我们也把 Redis 称为旁路缓存，也就是说，读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都需要在应用程序中来完成。而LLC和Page Cache这些都是放在应用程序的数据访问路径上，不需要显示调用。
缓存特征
以计算机系统为例，CPU访问性能20~40ns，常用容量1~32MB，内存100ns，32~96GB，磁盘3~5ms，1~4TB；
计算机系统默认两种缓存，来避免每次访问内存、磁盘
a、CPU 里面的末级缓存，即 LLC，用来缓存内存中的数据，避免每次从内存中存取数据；
b、内存中的高速页缓存，即 page cache，用来缓存磁盘中的数据，避免每次从磁盘中存取数据。
第一特征：在一个层次化的系统中，缓存一定是一个快速子系统，数据存在缓存中时，能避免每次从慢速子系统中存取数据。对应到互联网应用来说，Redis 就是快速子系统，而数据库就是慢速子系统了。
计算机分层结构。LLC 的大小是 MB 级别，page cache 的大小是 GB 级别，而磁盘的大小是 TB 级别。这其实包含了缓存的第二个特征：缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的，我们不可能把所有数据都放在缓存系统中。缓存中的数据需要按一定规则淘汰出去，写回后端系统，而新的数据又要从后端系统中读取进来，写入缓存。而Redis支持一定规则淘汰数据相当于实现了缓存淘汰，这也是Redis适合用作缓存的重要原因
以计算机系统为例，CPU访问性能20~40ns，常用容量1~32MB，内存100ns，32~96GB，磁盘3~5ms，1~4TB；
计算机系统默认两种缓存，来避免每次访问内存、磁盘
a、CPU 里面的末级缓存，即 LLC，用来缓存内存中的数据，避免每次从内存中存取数据；
b、内存中的高速页缓存，即 page cache，用来缓存磁盘中的数据，避免每次从磁盘中存取数据。
第一特征：在一个层次化的系统中，缓存一定是一个快速子系统，数据存在缓存中时，能避免每次从慢速子系统中存取数据。对应到互联网应用来说，Redis 就是快速子系统，而数据库就是慢速子系统了。
计算机分层结构。LLC 的大小是 MB 级别，page cache 的大小是 GB 级别，而磁盘的大小是 TB 级别。这其实包含了缓存的第二个特征：缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的，我们不可能把所有数据都放在缓存系统中。缓存中的数据需要按一定规则淘汰出去，写回后端系统，而新的数据又要从后端系统中读取进来，写入缓存。而Redis支持一定规则淘汰数据相当于实现了缓存淘汰，这也是Redis适合用作缓存的重要原因
缓存的类型
只读缓存，当 Redis 用作只读缓存时，应用要读取数据的话，会先调用 Redis GET 接口，查询数据是否存在。而所有的数据写请求，会直接发往后端的数据库，在数据库中增删改。对于删改的数据来说，如果 Redis 已经缓存了相应的数据，应用需要把这些缓存的数据删除，Redis 中就没有这些数据了。
好处：所有最新的数据都在数据库中，而数据库是提供数据可靠性保障的，这些数据不会有丢失的风险。当我们需要缓存图片、短视频这些用户只读的数据时，就可以使用只读缓存这个类型了。
读写缓存，对于读写缓存来说，除了读请求会发送到缓存进行处理（直接在缓存中查询数据是否存在)，所有的写请求也会发送到缓存，在缓存中直接对数据进行增删改操作。
但是，和只读缓存不一样的是，在使用读写缓存时，最新的数据是在 Redis 中，而 Redis 是内存数据库，一旦出现掉电或宕机，内存中的数据就会丢失。这也就是说，应用的最新数据可能会丢失，给应用业务带来风险。
读写缓存有两种策略
同步只写，缓存和数据库都写完数据，才给客户端返回。这样，即使缓存宕机或发生故障，最新的数据仍然保存在数据库中，这就提供了数据可靠性保证。响应快慢更多地取决于数据库的处理，增加了缓存的响应延迟。
而异步写回策略，则是优先考虑了响应延迟。此时，所有写请求都先在缓存中处理。等到这些增改的数据要被从缓存中淘汰出来时，缓存将它们写回后端数据库。（但是Redis无法实现这一点，使用redis缓存，不会使用这个模式）这样一来，处理这些数据的操作是在缓存中进行的，很快就能完成。只不过，如果发生了掉电，而它们还没有被写回数据库，就会有丢失的风险了。
只读缓存，当 Redis 用作只读缓存时，应用要读取数据的话，会先调用 Redis GET 接口，查询数据是否存在。而所有的数据写请求，会直接发往后端的数据库，在数据库中增删改。对于删改的数据来说，如果 Redis 已经缓存了相应的数据，应用需要把这些缓存的数据删除，Redis 中就没有这些数据了。
好处：所有最新的数据都在数据库中，而数据库是提供数据可靠性保障的，这些数据不会有丢失的风险。当我们需要缓存图片、短视频这些用户只读的数据时，就可以使用只读缓存这个类型了。
读写缓存，对于读写缓存来说，除了读请求会发送到缓存进行处理（直接在缓存中查询数据是否存在)，所有的写请求也会发送到缓存，在缓存中直接对数据进行增删改操作。
但是，和只读缓存不一样的是，在使用读写缓存时，最新的数据是在 Redis 中，而 Redis 是内存数据库，一旦出现掉电或宕机，内存中的数据就会丢失。这也就是说，应用的最新数据可能会丢失，给应用业务带来风险。
读写缓存有两种策略
同步只写，缓存和数据库都写完数据，才给客户端返回。这样，即使缓存宕机或发生故障，最新的数据仍然保存在数据库中，这就提供了数据可靠性保证。响应快慢更多地取决于数据库的处理，增加了缓存的响应延迟。
而异步写回策略，则是优先考虑了响应延迟。此时，所有写请求都先在缓存中处理。等到这些增改的数据要被从缓存中淘汰出来时，缓存将它们写回后端数据库。（但是Redis无法实现这一点，使用redis缓存，不会使用这个模式）这样一来，处理这些数据的操作是在缓存中进行的，很快就能完成。只不过，如果发生了掉电，而它们还没有被写回数据库，就会有丢失的风险了。
Redis只读缓存和使用直写策略的读写缓存，这两种缓存都会把数据同步写到后端数据库中，它们的区别在于：
1、使用只读缓存时，是先把修改写到后端数据库中，再把缓存中的数据删除。当下次访问这个数据时，会以后端数据库中的值为准，重新加载到缓存中。这样做的优点是，数据库和缓存可以保证完全一致，并且缓存中永远保留的是经常访问的热点数据。缺点是每次修改操作都会把缓存中的数据删除，之后访问时都会先触发一次缓存缺失，然后从后端数据库加载数据到缓存中，这个过程访问延迟会变大。
2、使用读写缓存时，是同时修改数据库和缓存中的值。这样做的优点是，被修改后的数据永远在缓存中存在，下次访问时，能够直接命中缓存，不用再从后端数据库中查询，这个过程拥有比较好的性能，比较适合先修改又立即访问的业务场景。但缺点是在高并发场景下，如果存在多个操作同时修改同一个值的情况，可能会导致缓存和数据库的不一致。
3、当使用只读缓存时，如果修改数据库失败了，那么缓存中的数据也不会被删除，此时数据库和缓存中的数据依旧保持一致。而使用读写缓存时，如果是先修改缓存，后修改数据库，如果缓存修改成功，而数据库修改失败了，那么此时数据库和缓存数据就不一致了。如果先修改数据库，再修改缓存，也会产生上面所说的并发场景下的不一致。
我个人总结，只读缓存是牺牲了一定的性能，优先保证数据库和缓存的一致性，它更适合对于一致性要求比较要高的业务场景。而如果对于数据库和缓存一致性要求不高，或者不存在并发修改同一个值的情况，那么使用读写缓存就比较合适，它可以保证更好的访问性能。
1、使用只读缓存时，是先把修改写到后端数据库中，再把缓存中的数据删除。当下次访问这个数据时，会以后端数据库中的值为准，重新加载到缓存中。这样做的优点是，数据库和缓存可以保证完全一致，并且缓存中永远保留的是经常访问的热点数据。缺点是每次修改操作都会把缓存中的数据删除，之后访问时都会先触发一次缓存缺失，然后从后端数据库加载数据到缓存中，这个过程访问延迟会变大。
2、使用读写缓存时，是同时修改数据库和缓存中的值。这样做的优点是，被修改后的数据永远在缓存中存在，下次访问时，能够直接命中缓存，不用再从后端数据库中查询，这个过程拥有比较好的性能，比较适合先修改又立即访问的业务场景。但缺点是在高并发场景下，如果存在多个操作同时修改同一个值的情况，可能会导致缓存和数据库的不一致。
3、当使用只读缓存时，如果修改数据库失败了，那么缓存中的数据也不会被删除，此时数据库和缓存中的数据依旧保持一致。而使用读写缓存时，如果是先修改缓存，后修改数据库，如果缓存修改成功，而数据库修改失败了，那么此时数据库和缓存数据就不一致了。如果先修改数据库，再修改缓存，也会产生上面所说的并发场景下的不一致。
我个人总结，只读缓存是牺牲了一定的性能，优先保证数据库和缓存的一致性，它更适合对于一致性要求比较要高的业务场景。而如果对于数据库和缓存一致性要求不高，或者不存在并发修改同一个值的情况，那么使用读写缓存就比较合适，它可以保证更好的访问性能。
Redis缓存的淘汰机制
设置多大的缓存合理？
存在长尾效应，20%的数据提供80%的访问量
存在重尾效应，80%的数据提供更多的访问量
一般缓存容量占数据总量的5~40%，这容量规划需结合要数据实际访问特征和成本开销综合考虑.。
系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。一般来说，
建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。config set maxmemory 4gb设置redis大小
存在长尾效应，20%的数据提供80%的访问量
存在重尾效应，80%的数据提供更多的访问量
一般缓存容量占数据总量的5~40%，这容量规划需结合要数据实际访问特征和成本开销综合考虑.。
系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。一般来说，
建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。config set maxmemory 4gb设置redis大小
Redis的缓存淘汰机制
1、不进行数据淘汰的策略noeviction，一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误。因此不把它用在 Redis 缓存中
2、在设置了过期时间的数据中进行淘汰，即使缓存没有写满，这些数据如果过期了，也会被删除。包括 volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu（Redis 4.0 后新增）四种。
a、volatile-ttl 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
b、volatile-random 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
c、volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。
d、volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。
3、在所有数据范围内进行淘汰，包括 allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增）三种。
a、allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；
b、allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
c、allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。
1、不进行数据淘汰的策略noeviction，一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误。因此不把它用在 Redis 缓存中
2、在设置了过期时间的数据中进行淘汰，即使缓存没有写满，这些数据如果过期了，也会被删除。包括 volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu（Redis 4.0 后新增）四种。
a、volatile-ttl 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
b、volatile-random 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
c、volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。
d、volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。
3、在所有数据范围内进行淘汰，包括 allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增）三种。
a、allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；
b、allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
c、allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。
LRU 算法的全称是 Least Recently Used，从名字上就可以看出，这是按照最近最少使用的原则来筛选数据，最不常用的数据会被筛选出来，而最近频繁使用的数据会留在缓存中。
那具体是怎么筛选的呢？LRU 会把所有的数据组织成一个链表，链表的头和尾分别表示 MRU 端和 LRU 端，分别代表最近最常使用的数据和最近最不常用的数据。先把使用或者新增的数据放在MRU端头部，若空间不够则删除LRU端尾部的数据。
缺点：不过，LRU 算法在实际实现时，需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销。而且，当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到 MRU 端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。
所以，在 Redis 中，LRU 算法被做了简化，以减轻数据淘汰对缓存性能的影响。具体来说，Redis 默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构 RedisObject 中的 lru 字段记录）。然后，Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出 N（config set maxmemory-samples N） 个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis 会比较这 N 个数据的 lru 字段，把 lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。
当需要再次淘汰数据时，Redis 需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合。这儿的挑选标准是：
能进入候选集合的数据的 lru 字段值必须小于候选集合中最小的 lru 值。当有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了 maxmemory-samples，Redis 就把候选数据集中 lru 字段值最小的数据淘汰出去。
那具体是怎么筛选的呢？LRU 会把所有的数据组织成一个链表，链表的头和尾分别表示 MRU 端和 LRU 端，分别代表最近最常使用的数据和最近最不常用的数据。先把使用或者新增的数据放在MRU端头部，若空间不够则删除LRU端尾部的数据。
缺点：不过，LRU 算法在实际实现时，需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销。而且，当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到 MRU 端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。
所以，在 Redis 中，LRU 算法被做了简化，以减轻数据淘汰对缓存性能的影响。具体来说，Redis 默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构 RedisObject 中的 lru 字段记录）。然后，Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出 N（config set maxmemory-samples N） 个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis 会比较这 N 个数据的 lru 字段，把 lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。
当需要再次淘汰数据时，Redis 需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合。这儿的挑选标准是：
能进入候选集合的数据的 lru 字段值必须小于候选集合中最小的 lru 值。当有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了 maxmemory-samples，Redis 就把候选数据集中 lru 字段值最小的数据淘汰出去。
使用建议：优先使用 allkeys-lru 策略。这样，可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，我建议你使用 allkeys-lru 策略。
如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。
如果你的业务中有置顶的需求，比如置顶新闻、置顶视频，那么，可以使用 volatile-lru 策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选。
如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。
如果你的业务中有置顶的需求，比如置顶新闻、置顶视频，那么，可以使用 volatile-lru 策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选。
不过，对于 Redis 来说，它决定了被淘汰的数据后，会把它们删除。即使淘汰的数据是脏数据，Redis 也不会把它们写回数据库。所以，我们在使用 Redis 缓存时，如果数据被修改了，需要在数据修改时就将它写回数据库。否则，这个脏数据被淘汰时，会被 Redis 删除，而数据库里也没有最新的数据了。
Redis在用作缓存时，使用只读缓存或读写缓存的哪种模式？
1、只读缓存模式：每次修改直接写入后端数据库，如果Redis缓存不命中，则什么都不用操作，如果Redis缓存命中，则删除缓存中的数据，待下次读取时从后端数据库中加载最新值到缓存中。
2、读写缓存模式+同步直写策略：由于Redis在淘汰数据时，直接在内部删除键值对，外部无法介入处理脏数据写回数据库，所以使用Redis作读写缓存时，只能采用同步直写策略，修改缓存的同时也要写入到后端数据库中，从而保证修改操作不被丢失。但这种方案在并发场景下会导致数据库和缓存的不一致，需要在特定业务场景下或者配合分布式锁使用。
当一个系统引入缓存时，需要面临最大的问题就是，如何保证缓存和后端数据库的一致性问题，最常见的3个解决方案分别是Cache Aside、Read/Write Throught和Write Back缓存更新策略。
1、Cache Aside策略：就是文章所讲的只读缓存模式。读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案。
2、Read/Write Throught策略：应用层读写只需要操作缓存，不需要关心后端数据库。应用层在操作缓存时，缓存层会自动从数据库中加载或写回到数据库中，这种策略的优点是，对于应用层的使用非常友好，只需要操作缓存即可，缺点是需要缓存层支持和后端数据库的联动。
3、Write Back策略：类似于文章所讲的读写缓存模式+异步写回策略。写操作只写缓存，比较简单。而读操作如果命中缓存则直接返回，否则需要从数据库中加载到缓存中，在加载之前，如果缓存已满，则先把需要淘汰的缓存数据写回到后端数据库中，再把对应的数据放入到缓存中。这种策略的优点是，写操作飞快（只写缓存），缺点是如果数据还未来得及写入后端数据库，系统发生异常会导致缓存和数据库的不一致。这种策略经常使用在操作系统Page Cache中，或者应对大量写操作的数据库引擎中。
除了以上提到的缓存和数据库的更新策略之外，还有一个问题就是操作缓存或数据库发生异常时如何处理？例如缓存操作成功，数据库操作失败，或者反过来，还是有可能会产生不一致的情况。比较简单的解决方案是，根据业务设计好更新缓存和数据库的先后顺序来降低影响，或者给缓存设置较短的有效期来降低不一致的时间。如果需要严格保证缓存和数据库的一致性，即保证两者操作的原子性，这就涉及到分布式事务问题了，常见的解决方案就是我们经常听到的两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC、消息队列等方式来保证了，方案也会比较复杂，一般用在对于一致性要求较高的业务场景中。
1、只读缓存模式：每次修改直接写入后端数据库，如果Redis缓存不命中，则什么都不用操作，如果Redis缓存命中，则删除缓存中的数据，待下次读取时从后端数据库中加载最新值到缓存中。
2、读写缓存模式+同步直写策略：由于Redis在淘汰数据时，直接在内部删除键值对，外部无法介入处理脏数据写回数据库，所以使用Redis作读写缓存时，只能采用同步直写策略，修改缓存的同时也要写入到后端数据库中，从而保证修改操作不被丢失。但这种方案在并发场景下会导致数据库和缓存的不一致，需要在特定业务场景下或者配合分布式锁使用。
当一个系统引入缓存时，需要面临最大的问题就是，如何保证缓存和后端数据库的一致性问题，最常见的3个解决方案分别是Cache Aside、Read/Write Throught和Write Back缓存更新策略。
1、Cache Aside策略：就是文章所讲的只读缓存模式。读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案。
2、Read/Write Throught策略：应用层读写只需要操作缓存，不需要关心后端数据库。应用层在操作缓存时，缓存层会自动从数据库中加载或写回到数据库中，这种策略的优点是，对于应用层的使用非常友好，只需要操作缓存即可，缺点是需要缓存层支持和后端数据库的联动。
3、Write Back策略：类似于文章所讲的读写缓存模式+异步写回策略。写操作只写缓存，比较简单。而读操作如果命中缓存则直接返回，否则需要从数据库中加载到缓存中，在加载之前，如果缓存已满，则先把需要淘汰的缓存数据写回到后端数据库中，再把对应的数据放入到缓存中。这种策略的优点是，写操作飞快（只写缓存），缺点是如果数据还未来得及写入后端数据库，系统发生异常会导致缓存和数据库的不一致。这种策略经常使用在操作系统Page Cache中，或者应对大量写操作的数据库引擎中。
除了以上提到的缓存和数据库的更新策略之外，还有一个问题就是操作缓存或数据库发生异常时如何处理？例如缓存操作成功，数据库操作失败，或者反过来，还是有可能会产生不一致的情况。比较简单的解决方案是，根据业务设计好更新缓存和数据库的先后顺序来降低影响，或者给缓存设置较短的有效期来降低不一致的时间。如果需要严格保证缓存和数据库的一致性，即保证两者操作的原子性，这就涉及到分布式事务问题了，常见的解决方案就是我们经常听到的两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC、消息队列等方式来保证了，方案也会比较复杂，一般用在对于一致性要求较高的业务场景中。
如何保证缓存和数据一致性
对于只读缓存
大多数业务场景是只读缓存，优先使用先更新数据库再删除缓存的方法。原因
1、先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力；
2、如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置。
不过，当使用先更新数据库再删除缓存时，也有个地方需要注意，如果业务层要求必须读取一致的数据，那么，我们就需要在更新数据库时，先在 Redis 缓存客户端暂存并发读请求，等数据库更新完、缓存值删除后，再读取数据，从而保证数据一致性。
1、先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力；
2、如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置。
不过，当使用先更新数据库再删除缓存时，也有个地方需要注意，如果业务层要求必须读取一致的数据，那么，我们就需要在更新数据库时，先在 Redis 缓存客户端暂存并发读请求，等数据库更新完、缓存值删除后，再读取数据，从而保证数据一致性。
数据在删改操作时，如果不是删除缓存值，而是直接更新缓存的值，你觉得和删除缓存值相比，有什么好处和不足？
这种情况相当于把Redis当做读写缓存使用，删改操作同时操作数据库和缓存。
1、先更新数据库，再更新缓存：如果更新数据库成功，但缓存更新失败，此时数据库中是最新值，但缓存中是旧值，后续的读请求会直接命中缓存，得到的是旧值。
2、先更新缓存，再更新数据库：如果更新缓存成功，但数据库更新失败，此时缓存中是最新值，数据库中是旧值，后续读请求会直接命中缓存，但得到的是最新值，短期对业务影响不大。但是，一旦缓存过期或者满容后被淘汰，读请求就会从数据库中重新加载旧值到缓存中，之后的读请求会从缓存中得到旧值，对业务产生影响。
同样地，针对这种其中一个操作可能失败的情况，也可以使用重试机制解决，把第二步操作放入到消息队列中，消费者从消息队列取出消息，再更新缓存或数据库，成功后把消息从消息队列删除，否则进行重试，以此达到数据库和缓存的最终一致。
以上是没有并发请求的情况。如果存在并发读写，也会产生不一致，分为以下4种场景。
1、先更新数据库，再更新缓存，写+读并发：线程A先更新数据库，之后线程B读取数据，此时线程B会命中缓存，读取到旧值，之后线程A更新缓存成功，后续的读请求会命中缓存得到最新值。这种场景下，线程A未更新完缓存之前，在这期间的读请求会短暂读到旧值，对业务短暂影响。
2、先更新缓存，再更新数据库，写+读并发：线程A先更新缓存成功，之后线程B读取数据，此时线程B命中缓存，读取到最新值后返回，之后线程A更新数据库成功。这种场景下，虽然线程A还未更新完数据库，数据库会与缓存存在短暂不一致，但在这之前进来的读请求都能直接命中缓存，获取到最新值，所以对业务没影响。
3、先更新数据库，再更新缓存，写+写并发：线程A和线程B同时更新同一条数据，更新数据库的顺序是先A后B，但更新缓存时顺序是先B后A，这会导致数据库和缓存的不一致。
4、先更新缓存，再更新数据库，写+写并发：与场景3类似，线程A和线程B同时更新同一条数据，更新缓存的顺序是先A后B，但是更新数据库的顺序是先B后A，这也会导致数据库和缓存的不一致。
场景1和2对业务影响较小，场景3和4会造成数据库和缓存不一致，影响较大。也就是说，在读写缓存模式下，写+读并发对业务的影响较小，而写+写并发时，会造成数据库和缓存的不一致。
针对场景3和4的解决方案是，对于写请求，需要配合分布式锁使用。写请求进来时，针对同一个资源的修改操作，先加分布式锁，这样同一时间只允许一个线程去更新数据库和缓存，没有拿到锁的线程把操作放入到队列中，延时处理。用这种方式保证多个线程操作同一资源的顺序性，以此保证一致性。
综上，使用读写缓存同时操作数据库和缓存时，因为其中一个操作失败导致不一致的问题，同样可以通过消息队列重试来解决。而在并发的场景下，读+写并发对业务没有影响或者影响较小，而写+写并发时需要配合分布式锁的使用，才能保证缓存和数据库的一致性。
这种情况相当于把Redis当做读写缓存使用，删改操作同时操作数据库和缓存。
1、先更新数据库，再更新缓存：如果更新数据库成功，但缓存更新失败，此时数据库中是最新值，但缓存中是旧值，后续的读请求会直接命中缓存，得到的是旧值。
2、先更新缓存，再更新数据库：如果更新缓存成功，但数据库更新失败，此时缓存中是最新值，数据库中是旧值，后续读请求会直接命中缓存，但得到的是最新值，短期对业务影响不大。但是，一旦缓存过期或者满容后被淘汰，读请求就会从数据库中重新加载旧值到缓存中，之后的读请求会从缓存中得到旧值，对业务产生影响。
同样地，针对这种其中一个操作可能失败的情况，也可以使用重试机制解决，把第二步操作放入到消息队列中，消费者从消息队列取出消息，再更新缓存或数据库，成功后把消息从消息队列删除，否则进行重试，以此达到数据库和缓存的最终一致。
以上是没有并发请求的情况。如果存在并发读写，也会产生不一致，分为以下4种场景。
1、先更新数据库，再更新缓存，写+读并发：线程A先更新数据库，之后线程B读取数据，此时线程B会命中缓存，读取到旧值，之后线程A更新缓存成功，后续的读请求会命中缓存得到最新值。这种场景下，线程A未更新完缓存之前，在这期间的读请求会短暂读到旧值，对业务短暂影响。
2、先更新缓存，再更新数据库，写+读并发：线程A先更新缓存成功，之后线程B读取数据，此时线程B命中缓存，读取到最新值后返回，之后线程A更新数据库成功。这种场景下，虽然线程A还未更新完数据库，数据库会与缓存存在短暂不一致，但在这之前进来的读请求都能直接命中缓存，获取到最新值，所以对业务没影响。
3、先更新数据库，再更新缓存，写+写并发：线程A和线程B同时更新同一条数据，更新数据库的顺序是先A后B，但更新缓存时顺序是先B后A，这会导致数据库和缓存的不一致。
4、先更新缓存，再更新数据库，写+写并发：与场景3类似，线程A和线程B同时更新同一条数据，更新缓存的顺序是先A后B，但是更新数据库的顺序是先B后A，这也会导致数据库和缓存的不一致。
场景1和2对业务影响较小，场景3和4会造成数据库和缓存不一致，影响较大。也就是说，在读写缓存模式下，写+读并发对业务的影响较小，而写+写并发时，会造成数据库和缓存的不一致。
针对场景3和4的解决方案是，对于写请求，需要配合分布式锁使用。写请求进来时，针对同一个资源的修改操作，先加分布式锁，这样同一时间只允许一个线程去更新数据库和缓存，没有拿到锁的线程把操作放入到队列中，延时处理。用这种方式保证多个线程操作同一资源的顺序性，以此保证一致性。
综上，使用读写缓存同时操作数据库和缓存时，因为其中一个操作失败导致不一致的问题，同样可以通过消息队列重试来解决。而在并发的场景下，读+写并发对业务没有影响或者影响较小，而写+写并发时需要配合分布式锁的使用，才能保证缓存和数据库的一致性。
读写缓存
同步直写策略：写缓存时，也同步写数据库，缓存和数据库中的数据一致；对于读写缓存来说，要想保证缓存和数据库中的数据一致，就要采用同步直写策略需要使用事务
异步写回策略：写缓存时不同步写数据库，等到数据从缓存中淘汰时，再写回数据库。使用这种策略时，如果数据还没有写回数据库，缓存就发生了故障，那么，此时，数据库就没有最新的数据了。
异步写回策略：写缓存时不同步写数据库，等到数据从缓存中淘汰时，再写回数据库。使用这种策略时，如果数据还没有写回数据库，缓存就发生了故障，那么，此时，数据库就没有最新的数据了。
缓存问题
尽量事前预防
尽量事前预防
缓存雪崩
缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。
第一个原因是：缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。
解决方案：
a、事前：EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数（例如，随机增加 1~3 分钟）
b、通过服务降级，当业务应用访问的是非核心数据（例如电商商品属性）时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接返回预定义信息、空值或是错误信息；当业务应用访问的是核心数据（例如电商商品库存）时，仍然允许查询缓存，如果缓存缺失，也可以继续通过数据库读取。
第二个原因：Redis 缓存实例发生故障宕机了，无法处理请求，这就会导致大量请求一下子积压到数据库层，从而发生缓存雪崩
一般来说，一个 Redis 实例可以支持数万级别的请求处理吞吐量，而单个数据库可能只能支持数千级别的请求处理吞吐量，它们两个的处理能力可能相差了近十倍。由于缓存雪崩，Redis 缓存失效，所以，数据库就可能要承受近十倍的请求压力，从而因为压力过大而崩溃。
a、事后：在业务系统中实现服务熔断或请求限流机制。暂停业务应用对缓存服务的访问，对缓存服务的调用，直接返回，不把请求发给Redis实例。
我们也可以进行请求限流。这里说的请求限流，就是指，我们在业务系统的请求入口前端控制每秒进入系统的请求数，避免过多的请求被发送到数据库。
b、事前：通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。如果 Redis 缓存的主节点故障宕机了，从节点还可以切换成为主节点，继续提供缓存服务。
第一个原因是：缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。
解决方案：
a、事前：EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数（例如，随机增加 1~3 分钟）
b、通过服务降级，当业务应用访问的是非核心数据（例如电商商品属性）时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接返回预定义信息、空值或是错误信息；当业务应用访问的是核心数据（例如电商商品库存）时，仍然允许查询缓存，如果缓存缺失，也可以继续通过数据库读取。
第二个原因：Redis 缓存实例发生故障宕机了，无法处理请求，这就会导致大量请求一下子积压到数据库层，从而发生缓存雪崩
一般来说，一个 Redis 实例可以支持数万级别的请求处理吞吐量，而单个数据库可能只能支持数千级别的请求处理吞吐量，它们两个的处理能力可能相差了近十倍。由于缓存雪崩，Redis 缓存失效，所以，数据库就可能要承受近十倍的请求压力，从而因为压力过大而崩溃。
a、事后：在业务系统中实现服务熔断或请求限流机制。暂停业务应用对缓存服务的访问，对缓存服务的调用，直接返回，不把请求发给Redis实例。
我们也可以进行请求限流。这里说的请求限流，就是指，我们在业务系统的请求入口前端控制每秒进入系统的请求数，避免过多的请求被发送到数据库。
b、事前：通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。如果 Redis 缓存的主节点故障宕机了，从节点还可以切换成为主节点，继续提供缓存服务。
缓存击穿
缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。缓存击穿的情况，经常发生在热点数据过期失效时。
解决方案：对于访问特别频繁的热点数据，我们就不设置过期时间了。
解决方案：对于访问特别频繁的热点数据，我们就不设置过期时间了。
缓存穿透
缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。如果应用持续有大量请求访问数据，就会同时给缓存和数据库带来巨大压力。
解决方案：
a、缓存空值或缺省值。
b、使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。
c、在请求入口的前端进行请求检测。缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。这样一来，也就不会出现缓存穿透问题了。同时避免误删缓存和数据库的数据。
解决方案：
a、缓存空值或缺省值。
b、使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。
c、在请求入口的前端进行请求检测。缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。这样一来，也就不会出现缓存穿透问题了。同时避免误删缓存和数据库的数据。
是否可以采用服务熔断、服务降级、请求限流的方法来应对缓存穿透问题？
我觉得需要区分场景来看。
如果缓存穿透的原因是恶意攻击，攻击者故意访问数据库中不存在的数据。这种情况可以先使用服务熔断、服务降级、请求限流的方式，对缓存和数据库层增加保护，防止大量恶意请求把缓存和数据库压垮。在这期间可以对攻击者进行防护，例如封禁IP等操作。
如果缓存穿透的原因是，业务层误操作把数据从缓存和数据库都删除了，如果误删除的数据很少，不会导致大量请求压到数据库的情况，那么快速恢复误删的数据就好了，不需要使用服务熔断、服务降级、请求限流。如果误操作删除的数据范围比较广，导致大量请求压到数据库层，此时使用服务熔断、服务降级、请求限流的方法来应对是有帮助的，使用这些方法先把缓存和数据库保护起来，然后使用备份库快速恢复数据，在数据恢复期间，这些保护方法可以为数据库恢复提供保障。
还有一种缓存穿透的场景，我们平时会遇到的，和大家分享一下。
对于一个刚上线的新业务模块，如果还没有用户在这个模块内产生业务数据，当用户需要查询这个业务模块自己的数据时，由于缓存和数据库都没有这个用户的数据，此时也会产生缓存穿透，但这种场景不像误删数据和恶意攻击那样，而是属于正常的用户行为。
这种场景采用服务熔断、服务降级、请求限流的方式就没有任何意义了，反而会影响正常用户的访问。这种场景只能使用缓存回种空值、布隆过滤器来解决。
可见，服务熔断、服务降级、请求限流的作用是，当系统内部发生故障或潜在问题时，为了防止系统内部的问题进一步恶化，所以会采用这些方式对系统增加保护，待系统内部故障恢复后，可以依旧继续对外提供服务，这些方法属于服务治理的范畴，在任何可能导致系统故障的场景下，都可以选择性配合使用。
另外，由于“Redis缓存实例发生故障宕机”导致缓存雪崩的问题，我觉得一个可以优化的方案是，当Redis实例故障宕机后，业务请求可以直接返回错误，没必要再去请求数据库了，这样就不会导致数据库层压力变大。当然，最好的方式还是Redis部署主从集群+哨兵，主节点宕机后，哨兵可以及时把从节点提升为主，继续提供服务。
关于布隆过滤器的使用，还有几点和大家分享。
1、布隆过滤器会有误判：由于采用固定bit的数组，使用多个哈希函数映射到多个bit上，有可能会导致两个不同的值都映射到相同的一组bit上。虽然有误判，但对于业务没有影响，无非就是还存在一些穿透而已，但整体上已经过滤了大多数无效穿透请求。
2、布隆过滤器误判率和空间使用的计算：误判本质是因为哈希冲突，降低误判的方法是增加哈希函数 + 扩大整个bit数组的长度，但增加哈希函数意味着影响性能，扩大数组长度意味着空间占用变大，所以使用布隆过滤器，需要在误判率和性能、空间作一个平衡，具体的误判率是有一个计算公式可以推导出来的（比较复杂）。但我们在使用开源的布隆过滤器时比较简单，通常会提供2个参数：预估存入的数据量大小、要求的误判率，输入这些参数后，布隆过滤器会有自动计算出最佳的哈希函数数量和数组占用的空间大小，直接使用即可。
3、布隆过滤器可以放在缓存和数据库的最前面：把Redis当作布隆过滤器时（4.0提供了布隆过滤器模块，4.0以下需要引入第三方库），当用户产生业务数据写入缓存和数据库后，同时也写入布隆过滤器，之后当用户访问自己的业务数据时，先检查布隆过滤器，如果过滤器不存在，就不需要查询缓存和数据库了，可以同时降低缓存和数据库的压力。
4、Redis实现的布隆过滤器bigkey问题：Redis布隆过滤器是使用String类型实现的，存储的方式是一个bigkey，建议使用时单独部署一个实例，专门存放布隆过滤器的数据，不要和业务数据混用，否则在集群环境下，数据迁移时会导致Redis阻塞问题。
我觉得需要区分场景来看。
如果缓存穿透的原因是恶意攻击，攻击者故意访问数据库中不存在的数据。这种情况可以先使用服务熔断、服务降级、请求限流的方式，对缓存和数据库层增加保护，防止大量恶意请求把缓存和数据库压垮。在这期间可以对攻击者进行防护，例如封禁IP等操作。
如果缓存穿透的原因是，业务层误操作把数据从缓存和数据库都删除了，如果误删除的数据很少，不会导致大量请求压到数据库的情况，那么快速恢复误删的数据就好了，不需要使用服务熔断、服务降级、请求限流。如果误操作删除的数据范围比较广，导致大量请求压到数据库层，此时使用服务熔断、服务降级、请求限流的方法来应对是有帮助的，使用这些方法先把缓存和数据库保护起来，然后使用备份库快速恢复数据，在数据恢复期间，这些保护方法可以为数据库恢复提供保障。
还有一种缓存穿透的场景，我们平时会遇到的，和大家分享一下。
对于一个刚上线的新业务模块，如果还没有用户在这个模块内产生业务数据，当用户需要查询这个业务模块自己的数据时，由于缓存和数据库都没有这个用户的数据，此时也会产生缓存穿透，但这种场景不像误删数据和恶意攻击那样，而是属于正常的用户行为。
这种场景采用服务熔断、服务降级、请求限流的方式就没有任何意义了，反而会影响正常用户的访问。这种场景只能使用缓存回种空值、布隆过滤器来解决。
可见，服务熔断、服务降级、请求限流的作用是，当系统内部发生故障或潜在问题时，为了防止系统内部的问题进一步恶化，所以会采用这些方式对系统增加保护，待系统内部故障恢复后，可以依旧继续对外提供服务，这些方法属于服务治理的范畴，在任何可能导致系统故障的场景下，都可以选择性配合使用。
另外，由于“Redis缓存实例发生故障宕机”导致缓存雪崩的问题，我觉得一个可以优化的方案是，当Redis实例故障宕机后，业务请求可以直接返回错误，没必要再去请求数据库了，这样就不会导致数据库层压力变大。当然，最好的方式还是Redis部署主从集群+哨兵，主节点宕机后，哨兵可以及时把从节点提升为主，继续提供服务。
关于布隆过滤器的使用，还有几点和大家分享。
1、布隆过滤器会有误判：由于采用固定bit的数组，使用多个哈希函数映射到多个bit上，有可能会导致两个不同的值都映射到相同的一组bit上。虽然有误判，但对于业务没有影响，无非就是还存在一些穿透而已，但整体上已经过滤了大多数无效穿透请求。
2、布隆过滤器误判率和空间使用的计算：误判本质是因为哈希冲突，降低误判的方法是增加哈希函数 + 扩大整个bit数组的长度，但增加哈希函数意味着影响性能，扩大数组长度意味着空间占用变大，所以使用布隆过滤器，需要在误判率和性能、空间作一个平衡，具体的误判率是有一个计算公式可以推导出来的（比较复杂）。但我们在使用开源的布隆过滤器时比较简单，通常会提供2个参数：预估存入的数据量大小、要求的误判率，输入这些参数后，布隆过滤器会有自动计算出最佳的哈希函数数量和数组占用的空间大小，直接使用即可。
3、布隆过滤器可以放在缓存和数据库的最前面：把Redis当作布隆过滤器时（4.0提供了布隆过滤器模块，4.0以下需要引入第三方库），当用户产生业务数据写入缓存和数据库后，同时也写入布隆过滤器，之后当用户访问自己的业务数据时，先检查布隆过滤器，如果过滤器不存在，就不需要查询缓存和数据库了，可以同时降低缓存和数据库的压力。
4、Redis实现的布隆过滤器bigkey问题：Redis布隆过滤器是使用String类型实现的，存储的方式是一个bigkey，建议使用时单独部署一个实例，专门存放布隆过滤器的数据，不要和业务数据混用，否则在集群环境下，数据迁移时会导致Redis阻塞问题。
在缓存穿透的场景下，业务应用是要从 Redis 和数据库中读取不存在的数据，此时，如果没有人工介入，Redis 是无法发挥缓存作用的。
缓存穿透这个问题的本质是查询了 Redis 和数据库中没有的数据，而服务熔断、服务降级和请求限流的方法，本质上是为了解决 Redis 实例没有起到缓存层作用的问题，缓存雪崩和缓存击穿都属于这类问题。
事前拦截：布隆过滤器
另外，这里，有个地方需要注意下，对于缓存雪崩和击穿问题来说，服务熔断、服务降级和请求限流这三种方法属于有损方法，会降低业务吞吐量、拖慢系统响应、降低用户体验。不过，采用这些方法后，随着数据慢慢地重新填充回 Redis，Redis 还是可以逐步恢复缓存层作用的。
缓存穿透这个问题的本质是查询了 Redis 和数据库中没有的数据，而服务熔断、服务降级和请求限流的方法，本质上是为了解决 Redis 实例没有起到缓存层作用的问题，缓存雪崩和缓存击穿都属于这类问题。
事前拦截：布隆过滤器
另外，这里，有个地方需要注意下，对于缓存雪崩和击穿问题来说，服务熔断、服务降级和请求限流这三种方法属于有损方法，会降低业务吞吐量、拖慢系统响应、降低用户体验。不过，采用这些方法后，随着数据慢慢地重新填充回 Redis，Redis 还是可以逐步恢复缓存层作用的。
缓存被污染了
缓存污染问题指的是留存在缓存中的数据，实际不会被再次访问了，但是又占据了缓存空间。如果这样的数据体量很大，甚至占满了缓存，每次有新数据写入缓存时，还需要把这些数据逐步淘汰出缓存，就会增加缓存操作的时间开销。
如何解决?
volatile-random 和 allkeys-random 是随机选择数据进行淘汰，无法把不再访问的数据筛选出来，可能会造成缓存污染。如果业务层明确知道数据的访问时长，可以给数据设置合理的过期时间，再设置 Redis 缓存使用 volatile-ttl 策略。当缓存写满时，剩余存活时间最短的数据就会被淘汰出缓存，避免滞留在缓存中，造成污染。
当我们使用 LRU 策略时，由于 LRU 策略只考虑数据的访问时效，对于只访问一次的数据来说，LRU 策略无法很快将其筛选出来。而 LFU 策略在 LRU 策略基础上进行了优化，在筛选数据时，首先会筛选并淘汰访问次数少的数据，然后针对访问次数相同的数据，再筛选并淘汰访问时间最久远的数据。
在具体实现上，相对于 LRU 策略，Redis 只是把原来 24bit 大小的 lru 字段，又进一步拆分成了 16bit 的 ldt 和 8bit 的 counter，分别用来表示数据的访问时间戳和访问次数。为了避开 8bit 最大只能记录 255 的限制，LFU 策略设计使用非线性增长的计数器【由lfu_log_factor决定，一般为10，就能满足成千上万的访问，计数器默认为5，避免数据刚被写入缓存，就因访问次数少被淘汰】来表示数据的访问次数。
在实际业务应用中，LRU 和 LFU 两个策略都有应用。LRU 和 LFU 两个策略关注的数据访问特征各有侧重，LRU 策略更加在实际业务应用中，LRU 和 LFU 两个策略都有应用。LRU 和 LFU 两个策略关注的数据访问特征各有侧重，LRU 策略更加关注数据的时效性，而 LFU 策略更加关注数据的访问频次。通常情况下，实际应用的负载具有较好的时间局部性，所以 LRU 策略的应用会更加广泛。但是，在扫描式查询的应用场景中，LFU 策略就可以很好地应对缓存污染问题了，建议你优先使用.
此外，如果业务应用中有短时高频访问的数据，除了 LFU 策略本身会对数据的访问次数进行自动衰减【由衰减因子配置项lfu_deacy_time控制访问次数的衰减】以外，我再给你个小建议：你可以优先使用 volatile-lfu 策略，并根据这些数据的访问时限设置它们的过期时间，以免它们留存在缓存中造成污染。
volatile-random 和 allkeys-random 是随机选择数据进行淘汰，无法把不再访问的数据筛选出来，可能会造成缓存污染。如果业务层明确知道数据的访问时长，可以给数据设置合理的过期时间，再设置 Redis 缓存使用 volatile-ttl 策略。当缓存写满时，剩余存活时间最短的数据就会被淘汰出缓存，避免滞留在缓存中，造成污染。
当我们使用 LRU 策略时，由于 LRU 策略只考虑数据的访问时效，对于只访问一次的数据来说，LRU 策略无法很快将其筛选出来。而 LFU 策略在 LRU 策略基础上进行了优化，在筛选数据时，首先会筛选并淘汰访问次数少的数据，然后针对访问次数相同的数据，再筛选并淘汰访问时间最久远的数据。
在具体实现上，相对于 LRU 策略，Redis 只是把原来 24bit 大小的 lru 字段，又进一步拆分成了 16bit 的 ldt 和 8bit 的 counter，分别用来表示数据的访问时间戳和访问次数。为了避开 8bit 最大只能记录 255 的限制，LFU 策略设计使用非线性增长的计数器【由lfu_log_factor决定，一般为10，就能满足成千上万的访问，计数器默认为5，避免数据刚被写入缓存，就因访问次数少被淘汰】来表示数据的访问次数。
在实际业务应用中，LRU 和 LFU 两个策略都有应用。LRU 和 LFU 两个策略关注的数据访问特征各有侧重，LRU 策略更加在实际业务应用中，LRU 和 LFU 两个策略都有应用。LRU 和 LFU 两个策略关注的数据访问特征各有侧重，LRU 策略更加关注数据的时效性，而 LFU 策略更加关注数据的访问频次。通常情况下，实际应用的负载具有较好的时间局部性，所以 LRU 策略的应用会更加广泛。但是，在扫描式查询的应用场景中，LFU 策略就可以很好地应对缓存污染问题了，建议你优先使用.
此外，如果业务应用中有短时高频访问的数据，除了 LFU 策略本身会对数据的访问次数进行自动衰减【由衰减因子配置项lfu_deacy_time控制访问次数的衰减】以外，我再给你个小建议：你可以优先使用 volatile-lfu 策略，并根据这些数据的访问时限设置它们的过期时间，以免它们留存在缓存中造成污染。
使用了 LFU 策略后，缓存还会被污染吗？
还是有被污染的可能性，被污染的概率取决于LFU的配置，也就是lfu-log-factor和lfu-decay-time参数。
1、根据LRU counter计数规则可以得出，counter递增的概率取决于2个因素：
a) counter值越大，递增概率越低
b) lfu-log-factor设置越大，递增概率越低
所以当访问次数counter越来越大时，或者lfu-log-factor参数配置过大时，counter递增的概率都会越来越低，这种情况下可能会导致一些key虽然访问次数较高，但是counter值却递增困难，进而导致这些访问频次较高的key却优先被淘汰掉了。
另外由于counter在递增时，有随机数比较的逻辑，这也会存在一定概率导致访问频次低的key的counter反而大于访问频次高的key的counter情况出现。
2、如果lfu-decay-time配置过大，则counter衰减会变慢，也会导致数据淘汰发生推迟的情况。
3、另外，由于LRU的ldt字段只采用了16位存储，其精度是分钟级别的，在counter衰减时可能会产生同一分钟内，后访问的key比先访问的key的counter值优先衰减，进而先被淘汰掉的情况。
可见，Redis实现的LFU策略，也是近似的LFU算法。Redis在实现时，权衡了内存使用、性能开销、LFU的正确性，通过复用并拆分lru字段的方式，配合算法策略来实现近似的结果，虽然会有一定概率的偏差，但在内存数据库这种场景下，已经做得足够好了。
还是有被污染的可能性，被污染的概率取决于LFU的配置，也就是lfu-log-factor和lfu-decay-time参数。
1、根据LRU counter计数规则可以得出，counter递增的概率取决于2个因素：
a) counter值越大，递增概率越低
b) lfu-log-factor设置越大，递增概率越低
所以当访问次数counter越来越大时，或者lfu-log-factor参数配置过大时，counter递增的概率都会越来越低，这种情况下可能会导致一些key虽然访问次数较高，但是counter值却递增困难，进而导致这些访问频次较高的key却优先被淘汰掉了。
另外由于counter在递增时，有随机数比较的逻辑，这也会存在一定概率导致访问频次低的key的counter反而大于访问频次高的key的counter情况出现。
2、如果lfu-decay-time配置过大，则counter衰减会变慢，也会导致数据淘汰发生推迟的情况。
3、另外，由于LRU的ldt字段只采用了16位存储，其精度是分钟级别的，在counter衰减时可能会产生同一分钟内，后访问的key比先访问的key的counter值优先衰减，进而先被淘汰掉的情况。
可见，Redis实现的LFU策略，也是近似的LFU算法。Redis在实现时，权衡了内存使用、性能开销、LFU的正确性，通过复用并拆分lru字段的方式，配合算法策略来实现近似的结果，虽然会有一定概率的偏差，但在内存数据库这种场景下，已经做得足够好了。
集群
集群部署和运维涉及的工作量非常大，所以，我们一定要重视集群方案的选择。
集群的可扩展性是我们评估集群方案的一个重要维度，一定要关注，集群中元数据是用 Slot 映射表，还是一致性哈希维护的。如果是 Slot 映射表，那么，是用中心化的第三方存储系统来保存，还是由各个实例来扩散保存，这也是需要考虑清楚的。Redis Cluster、Codis 和 Memcached 采用的方式各不相同。
Redis Cluster：使用 Slot 映射表并由实例扩散保存。
Codis：使用 Slot 映射表并由第三方存储系统保存。
Memcached：使用一致性哈希。
从可扩展性来看，Memcached 优于 Codis，Codis 优于 Redis Cluster。所以，如果实际业务需要大规模集群，建议你优先选择 Codis 或者是基于一致性哈希的 Redis 切片集群方案。
集群的可扩展性是我们评估集群方案的一个重要维度，一定要关注，集群中元数据是用 Slot 映射表，还是一致性哈希维护的。如果是 Slot 映射表，那么，是用中心化的第三方存储系统来保存，还是由各个实例来扩散保存，这也是需要考虑清楚的。Redis Cluster、Codis 和 Memcached 采用的方式各不相同。
Redis Cluster：使用 Slot 映射表并由实例扩散保存。
Codis：使用 Slot 映射表并由第三方存储系统保存。
Memcached：使用一致性哈希。
从可扩展性来看，Memcached 优于 Codis，Codis 优于 Redis Cluster。所以，如果实际业务需要大规模集群，建议你优先选择 Codis 或者是基于一致性哈希的 Redis 切片集群方案。
锁
无锁的原子操作
在并发访问时，并发的 （读取-修改-写回）RMW 操作会导致数据错误，所以需要进行并发控制。所谓并发控制，就是要保证临界区代码的互斥执行。
Redis 提供了两种原子操作的方法来实现并发控制，分别是单命令操作和 Lua 脚本。因为原子操作本身不会对太多的资源限制访问，可以维持较高的系统并发性能。
但是，单命令原子操作的适用范围较小，并不是所有的 RMW 操作都能转变成单命令的原子操作（例如 INCR/DECR 命令只能在读取数据后做原子增减），当我们需要对读取的数据做更多判断，或者是我们对数据的修改不是简单的增减时，单命令操作就不适用了。
而 Redis 的 Lua 脚本可以包含多个操作，这些操作都会以原子性的方式执行，绕开了单命令操作的限制。不过，如果把很多操作都放在 Lua 脚本中原子执行，会导致 Redis 执行脚本的时间增加，同样也会降低 Redis 的并发性能。所以，我给你一个小建议：在编写 Lua 脚本时，你要避免把不做并发控制的操作写入脚本中
在并发访问时，并发的 （读取-修改-写回）RMW 操作会导致数据错误，所以需要进行并发控制。所谓并发控制，就是要保证临界区代码的互斥执行。
Redis 提供了两种原子操作的方法来实现并发控制，分别是单命令操作和 Lua 脚本。因为原子操作本身不会对太多的资源限制访问，可以维持较高的系统并发性能。
但是，单命令原子操作的适用范围较小，并不是所有的 RMW 操作都能转变成单命令的原子操作（例如 INCR/DECR 命令只能在读取数据后做原子增减），当我们需要对读取的数据做更多判断，或者是我们对数据的修改不是简单的增减时，单命令操作就不适用了。
而 Redis 的 Lua 脚本可以包含多个操作，这些操作都会以原子性的方式执行，绕开了单命令操作的限制。不过，如果把很多操作都放在 Lua 脚本中原子执行，会导致 Redis 执行脚本的时间增加，同样也会降低 Redis 的并发性能。所以，我给你一个小建议：在编写 Lua 脚本时，你要避免把不做并发控制的操作写入脚本中
Redis 在执行 Lua 脚本时，是可以保证原子性的，那么，在我举的 Lua 脚本例子（lua.script）中，你觉得是否需要把读取客户端 ip 的访问次数，也就是 GET(ip)，以及判断访问次数是否超过 20 的判断逻辑，也加到 Lua 脚本中吗？
我觉得不需要，理由主要有2个。
1、这2个逻辑都是读操作，不会对资源临界区产生修改，所以不需要做并发控制。
2、减少 lua 脚本中的命令，可以降低Redis执行脚本的时间，避免阻塞 Redis。
另外使用lua脚本时，还有一些注意点：
1、lua 脚本尽量只编写通用的逻辑代码，避免直接写死变量。变量通过外部调用方传递进来，这样 lua 脚本的可复用度更高。
2、建议先使用SCRIPT LOAD命令把 lua 脚本加载到 Redis 中，然后得到一个脚本唯一摘要值，再通过EVALSHA命令 + 脚本摘要值来执行脚本，这样可以避免每次发送脚本内容到 Redis，减少网络开销。
我觉得不需要，理由主要有2个。
1、这2个逻辑都是读操作，不会对资源临界区产生修改，所以不需要做并发控制。
2、减少 lua 脚本中的命令，可以降低Redis执行脚本的时间，避免阻塞 Redis。
另外使用lua脚本时，还有一些注意点：
1、lua 脚本尽量只编写通用的逻辑代码，避免直接写死变量。变量通过外部调用方传递进来，这样 lua 脚本的可复用度更高。
2、建议先使用SCRIPT LOAD命令把 lua 脚本加载到 Redis 中，然后得到一个脚本唯一摘要值，再通过EVALSHA命令 + 脚本摘要值来执行脚本，这样可以避免每次发送脚本内容到 Redis，减少网络开销。
Redis实现分布式锁
分布式锁是由共享存储系统维护的变量，多个客户端可以向共享存储系统发送命令进行加锁或释放锁操作。Redis 作为一个共享存储系统，可以用来实现分布式锁。
在基于单个 Redis 实例实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。
1、加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁；
2、锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间；
3、锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端。
和加锁类似，释放锁也包含了读取锁变量值、判断锁变量值和删除锁变量三个操作，不过，我们无法使用单个命令来实现，所以，我们可以采用 Lua 脚本执行释放锁操作，通过 Redis 原子性地执行 Lua 脚本，来保证释放锁操作的原子性。
不过，基于单个 Redis 实例实现分布式锁时，会面临实例异常或崩溃的情况，这会导致实例无法提供锁操作，正因为此，Redis 也提供了 Redlock 算法，用来实现基于多个实例的分布式锁。这样一来，锁变量由多个实例维护，即使有实例发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。Redlock 算法是实现高可靠分布式锁的一种有效解决方案，你可以在实际应用中把它用起来。
分布式锁是由共享存储系统维护的变量，多个客户端可以向共享存储系统发送命令进行加锁或释放锁操作。Redis 作为一个共享存储系统，可以用来实现分布式锁。
在基于单个 Redis 实例实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。
1、加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁；
2、锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间；
3、锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端。
和加锁类似，释放锁也包含了读取锁变量值、判断锁变量值和删除锁变量三个操作，不过，我们无法使用单个命令来实现，所以，我们可以采用 Lua 脚本执行释放锁操作，通过 Redis 原子性地执行 Lua 脚本，来保证释放锁操作的原子性。
不过，基于单个 Redis 实例实现分布式锁时，会面临实例异常或崩溃的情况，这会导致实例无法提供锁操作，正因为此，Redis 也提供了 Redlock 算法，用来实现基于多个实例的分布式锁。这样一来，锁变量由多个实例维护，即使有实例发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。Redlock 算法是实现高可靠分布式锁的一种有效解决方案，你可以在实际应用中把它用起来。
Relock算法
需要N个独立的Redis实例
第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。
第三步是，一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。
客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。
条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 实例上成功获取到了锁；
条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
需要N个独立的Redis实例
第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。
第三步是，一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。
客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。
条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 实例上成功获取到了锁；
条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
是否可以使用 SETNX + EXPIRE 来完成加锁操作？
不可以这么使用。使用 2 个命令无法保证操作的原子性，在异常情况下，加锁结果会不符合预期。异常情况主要分为以下几种情况：
1、SETNX 执行成功，执行 EXPIRE 时由于网络问题设置过期失败
2、SETNX 执行成功，此时 Redis 实例宕机，EXPIRE 没有机会执行
3、SETNX 执行成功，客户端异常崩溃，EXPIRE 没有机会执行
如果发生以上情况，并且客户端在释放锁时发生异常，没有正常释放锁，那么这把锁就会一直无法释放，其他线程都无法再获得锁。
不可以这么使用。使用 2 个命令无法保证操作的原子性，在异常情况下，加锁结果会不符合预期。异常情况主要分为以下几种情况：
1、SETNX 执行成功，执行 EXPIRE 时由于网络问题设置过期失败
2、SETNX 执行成功，此时 Redis 实例宕机，EXPIRE 没有机会执行
3、SETNX 执行成功，客户端异常崩溃，EXPIRE 没有机会执行
如果发生以上情况，并且客户端在释放锁时发生异常，没有正常释放锁，那么这把锁就会一直无法释放，其他线程都无法再获得锁。
关于 Redis 分布式锁可靠性的问题。
使用单个 Redis 节点（只有一个master）使用分布锁，如果实例宕机，那么无法进行锁操作了。那么采用主从集群模式部署是否可以保证锁的可靠性？
答案是也很难保证。如果在 master 上加锁成功，此时 master 宕机，由于主从复制是异步的，加锁操作的命令还未同步到 slave，此时主从切换，新 master 节点依旧会丢失该锁，对业务来说相当于锁失效了。
所以 Redis 作者才提出基于多个 Redis 节点（master节点）的 Redlock 算法，但这个算法涉及的细节很多，作者在提出这个算法时，业界的分布式系统专家还与 Redis 作者发生过一场争论，来评估这个算法的可靠性，争论的细节都是关于异常情况可能导致 Redlock 失效的场景，例如加锁过程中客户端发生了阻塞、机器时钟发生跳跃等等。
感兴趣的可以看下这篇文章，详细介绍了争论的细节，以及 Redis 分布式锁在各种异常情况是否安全的分析，收益会非常大：http://zhangtielei.com/posts/blog-redlock-reasoning.html。
简单总结，基于 Redis 使用分布锁的注意点：
1、使用 SET $lock_key $unique_val EX $second NX 命令保证加锁原子性，并为锁设置过期时间
2、锁的过期时间要提前评估好，要大于操作共享资源的时间
3、每个线程加锁时设置随机值，释放锁时判断是否和加锁设置的值一致，防止自己的锁被别人释放
4、释放锁时使用 Lua 脚本，保证操作的原子性
5、基于多个节点的 Redlock，加锁时超过半数节点操作成功，并且获取锁的耗时没有超过锁的有效时间才算加锁成功
6、Redlock 释放锁时，要对所有节点释放（即使某个节点加锁失败了），因为加锁时可能发生服务端加锁成功，由于网络问题，给客户端回复网络包失败的情况，所以需要把所有节点可能存的锁都释放掉
7、使用 Redlock 时要避免机器时钟发生跳跃，需要运维来保证，对运维有一定要求，否则可能会导致 Redlock 失效。例如共 3 个节点，线程 A 操作 2 个节点加锁成功，但其中 1 个节点机器时钟发生跳跃，锁提前过期，线程 B 正好在另外 2 个节点也加锁成功，此时 Redlock 相当于失效了（Redis 作者和分布式系统专家争论的重要点就在这）
8、如果为了效率，使用基于单个 Redis 节点的分布式锁即可，此方案缺点是允许锁偶尔失效，优点是简单效率高
9、如果是为了正确性，业务对于结果要求非常严格，建议使用 Redlock，但缺点是使用比较重，部署成本高
使用单个 Redis 节点（只有一个master）使用分布锁，如果实例宕机，那么无法进行锁操作了。那么采用主从集群模式部署是否可以保证锁的可靠性？
答案是也很难保证。如果在 master 上加锁成功，此时 master 宕机，由于主从复制是异步的，加锁操作的命令还未同步到 slave，此时主从切换，新 master 节点依旧会丢失该锁，对业务来说相当于锁失效了。
所以 Redis 作者才提出基于多个 Redis 节点（master节点）的 Redlock 算法，但这个算法涉及的细节很多，作者在提出这个算法时，业界的分布式系统专家还与 Redis 作者发生过一场争论，来评估这个算法的可靠性，争论的细节都是关于异常情况可能导致 Redlock 失效的场景，例如加锁过程中客户端发生了阻塞、机器时钟发生跳跃等等。
感兴趣的可以看下这篇文章，详细介绍了争论的细节，以及 Redis 分布式锁在各种异常情况是否安全的分析，收益会非常大：http://zhangtielei.com/posts/blog-redlock-reasoning.html。
简单总结，基于 Redis 使用分布锁的注意点：
1、使用 SET $lock_key $unique_val EX $second NX 命令保证加锁原子性，并为锁设置过期时间
2、锁的过期时间要提前评估好，要大于操作共享资源的时间
3、每个线程加锁时设置随机值，释放锁时判断是否和加锁设置的值一致，防止自己的锁被别人释放
4、释放锁时使用 Lua 脚本，保证操作的原子性
5、基于多个节点的 Redlock，加锁时超过半数节点操作成功，并且获取锁的耗时没有超过锁的有效时间才算加锁成功
6、Redlock 释放锁时，要对所有节点释放（即使某个节点加锁失败了），因为加锁时可能发生服务端加锁成功，由于网络问题，给客户端回复网络包失败的情况，所以需要把所有节点可能存的锁都释放掉
7、使用 Redlock 时要避免机器时钟发生跳跃，需要运维来保证，对运维有一定要求，否则可能会导致 Redlock 失效。例如共 3 个节点，线程 A 操作 2 个节点加锁成功，但其中 1 个节点机器时钟发生跳跃，锁提前过期，线程 B 正好在另外 2 个节点也加锁成功，此时 Redlock 相当于失效了（Redis 作者和分布式系统专家争论的重要点就在这）
8、如果为了效率，使用基于单个 Redis 节点的分布式锁即可，此方案缺点是允许锁偶尔失效，优点是简单效率高
9、如果是为了正确性，业务对于结果要求非常严格，建议使用 Redlock，但缺点是使用比较重，部署成本高
事务
原子性
1、在执行 EXEC 命令前，客户端发送的操作命令本身就有错误（比如语法错误，使用了不存在的命令），在命令入队时就被 Redis 实例判断出来了。可确保原子性。
2、事务操作入队时，命令和操作的数据类型不匹配，但 Redis 实例没有检查出错误，不能确保原子性。
3、在执行事务的 EXEC 命令时，Redis 实例发生了故障，导致事务执行失败。如果开启了AOF，使用redis-chech-aof清除事务已完成的操作。可保证原子性。
建议：严格按照 Redis 的命令规范进行程序开发，并且通过 code review 确保命令的正确性。
1、在执行 EXEC 命令前，客户端发送的操作命令本身就有错误（比如语法错误，使用了不存在的命令），在命令入队时就被 Redis 实例判断出来了。可确保原子性。
2、事务操作入队时，命令和操作的数据类型不匹配，但 Redis 实例没有检查出错误，不能确保原子性。
3、在执行事务的 EXEC 命令时，Redis 实例发生了故障，导致事务执行失败。如果开启了AOF，使用redis-chech-aof清除事务已完成的操作。可保证原子性。
建议：严格按照 Redis 的命令规范进行程序开发，并且通过 code review 确保命令的正确性。
在执行事务时，如果 Redis 实例发生故障，而 Redis 使用的 RDB 机制，事务的原子性还能否得到保证？
1、如果一个事务只执行了一半，然后 Redis 实例故障宕机了，由于 RDB 不会在事务执行时执行，所以 RDB 文件中不会记录只执行了一部分的结果数据。之后用 RDB 恢复实例数据，恢复的还是事务之前的数据。但 RDB 本身是快照持久化，所以会存在数据丢失，丢失的是距离上一次 RDB 之间的所有更改操作。
2、假设事务执行完成后，RDB 快照已经生成了，如果实例发生了故障，事务修改的数据可以从 RDB 中恢复，事务的原子性也就得到了保证。
3、假设事务执行已经完成，但是 RDB 快照还没有生成，如果实例发生了故障，那么，事务修改的数据就会全部丢失，也就谈不上原子性了。
1、如果一个事务只执行了一半，然后 Redis 实例故障宕机了，由于 RDB 不会在事务执行时执行，所以 RDB 文件中不会记录只执行了一部分的结果数据。之后用 RDB 恢复实例数据，恢复的还是事务之前的数据。但 RDB 本身是快照持久化，所以会存在数据丢失，丢失的是距离上一次 RDB 之间的所有更改操作。
2、假设事务执行完成后，RDB 快照已经生成了，如果实例发生了故障，事务修改的数据可以从 RDB 中恢复，事务的原子性也就得到了保证。
3、假设事务执行已经完成，但是 RDB 快照还没有生成，如果实例发生了故障，那么，事务修改的数据就会全部丢失，也就谈不上原子性了。
一致性：
1、命令入队时就报错。事务本身就放弃执行，可保证数据库一致性。
2、命令入队时没报错，实际执行报错。错误的命令不会被执行，正确的命令可执行，也不会改变数据库的一致性。
3、EXEC命令执行时实例发生故障。
3.1如果没有开启RDB或AOF，故障重启后，数据都没有了，数据库是一致的；
3.2如果使用了RDB，如果我们使用了 RDB 快照，因为 RDB 快照不会在事务执行时执行，所以，事务命令操作的结果不会被保存到 RDB 快照中，使用 RDB 快照进行恢复时，数据库里的数据也是一致的。
3.3如果我们使用了 AOF 日志，而事务操作还没有被记录到 AOF 日志时，实例就发生了故障，那么，使用 AOF 日志恢复的数据库数据是一致的。如果只有部分操作被记录到了 AOF 日志，我们可以使用 redis-check-aof 清除事务中已经完成的操作，数据库恢复后也是一致的。
总结：在命令执行错误或 Redis 发生故障的情况下，Redis 事务机制对一致性属性是有保证的。
1、命令入队时就报错。事务本身就放弃执行，可保证数据库一致性。
2、命令入队时没报错，实际执行报错。错误的命令不会被执行，正确的命令可执行，也不会改变数据库的一致性。
3、EXEC命令执行时实例发生故障。
3.1如果没有开启RDB或AOF，故障重启后，数据都没有了，数据库是一致的；
3.2如果使用了RDB，如果我们使用了 RDB 快照，因为 RDB 快照不会在事务执行时执行，所以，事务命令操作的结果不会被保存到 RDB 快照中，使用 RDB 快照进行恢复时，数据库里的数据也是一致的。
3.3如果我们使用了 AOF 日志，而事务操作还没有被记录到 AOF 日志时，实例就发生了故障，那么，使用 AOF 日志恢复的数据库数据是一致的。如果只有部分操作被记录到了 AOF 日志，我们可以使用 redis-check-aof 清除事务中已经完成的操作，数据库恢复后也是一致的。
总结：在命令执行错误或 Redis 发生故障的情况下，Redis 事务机制对一致性属性是有保证的。
隔离性
1、并发操作在 EXEC 命令前执行，此时，隔离性的保证要使用 WATCH 机制（WATCH 机制的作用是，在事务执行前，监控一个或多个键的值变化情况，当事务调用 EXEC 命令执行时，WATCH 机制会先检查监控的键是否被其它客户端修改了。如果修改了，就放弃事务执行，避免事务的隔离性被破坏。然后，客户端可以再次执行事务，此时，如果没有并发修改事务数据的操作了，事务就能正常执行，隔离性也得到了保证。）来实现，否则隔离性无法保证；
2、并发操作在 EXEC 命令后执行，此时，隔离性可以保证。
1、并发操作在 EXEC 命令前执行，此时，隔离性的保证要使用 WATCH 机制（WATCH 机制的作用是，在事务执行前，监控一个或多个键的值变化情况，当事务调用 EXEC 命令执行时，WATCH 机制会先检查监控的键是否被其它客户端修改了。如果修改了，就放弃事务执行，避免事务的隔离性被破坏。然后，客户端可以再次执行事务，此时，如果没有并发修改事务数据的操作了，事务就能正常执行，隔离性也得到了保证。）来实现，否则隔离性无法保证；
2、并发操作在 EXEC 命令后执行，此时，隔离性可以保证。
持久性
无论没有使用RDB或者AOF、或者使用了RDB、使用AOF、都不能保证Redis的持久性
无论没有使用RDB或者AOF、或者使用了RDB、使用AOF、都不能保证Redis的持久性
关于 Pipeline 和 WATCH 命令的使用
1、在使用事务时，建议配合 Pipeline 使用。
a) 如果不使用 Pipeline，客户端是先发一个 MULTI 命令到服务端，客户端收到 OK，然后客户端再发送一个个操作命令，客户端依次收到 QUEUED，最后客户端发送 EXEC 执行整个事务，这样消息每次都是一来一回，效率比较低，而且在这多次操作之间，别的客户端可能就把原本准备修改的值给修改了，所以无法保证隔离性。
b) 而使用 Pipeline 是一次性把所有命令打包好全部发送到服务端，服务端全部处理完成后返回。这么做好的好处，一是减少了来回网络 IO 次数，提高操作性能。二是一次性发送所有命令到服务端，服务端在处理过程中，是不会被别的请求打断的（Redis单线程特性，此时别的请求进不来），这本身就保证了隔离性。我们平时使用的 Redis SDK 在使用开启事务时，一般都会默认开启 Pipeline 的，可以留意观察一下。
2、关于 WATCH 命令的使用场景。
a) 在上面 1-a 场景中，也就是使用了事务命令，但没有配合 Pipeline 使用，如果想要保证隔离性，需要使用 WATCH 命令保证。但如果是 1-b 场景，使用了 Pipeline 一次发送所有命令到服务端，那么就不需要使用 WATCH 了，因为服务端本身就保证了隔离性。
b) 如果事务 + Pipeline 就可以保证隔离性，那 WATCH 还有没有使用的必要？答案是有的。对于一个资源操作为读取、修改、写回这种场景，如果需要保证事物的原子性，此时就需要用到 WATCH 了。例如想要修改某个资源，但需要事先读取它的值，再基于这个值进行计算后写回，如果在这期间担心这个资源被其他客户端修改了，那么可以先 WATCH 这个资源，再读取、修改、写回，如果写回成功，说明其他客户端在这期间没有修改这个资源。如果其他客户端修改了这个资源，那么这个事务操作会返回失败，不会执行，从而保证了原子性。
1、在使用事务时，建议配合 Pipeline 使用。
a) 如果不使用 Pipeline，客户端是先发一个 MULTI 命令到服务端，客户端收到 OK，然后客户端再发送一个个操作命令，客户端依次收到 QUEUED，最后客户端发送 EXEC 执行整个事务，这样消息每次都是一来一回，效率比较低，而且在这多次操作之间，别的客户端可能就把原本准备修改的值给修改了，所以无法保证隔离性。
b) 而使用 Pipeline 是一次性把所有命令打包好全部发送到服务端，服务端全部处理完成后返回。这么做好的好处，一是减少了来回网络 IO 次数，提高操作性能。二是一次性发送所有命令到服务端，服务端在处理过程中，是不会被别的请求打断的（Redis单线程特性，此时别的请求进不来），这本身就保证了隔离性。我们平时使用的 Redis SDK 在使用开启事务时，一般都会默认开启 Pipeline 的，可以留意观察一下。
2、关于 WATCH 命令的使用场景。
a) 在上面 1-a 场景中，也就是使用了事务命令，但没有配合 Pipeline 使用，如果想要保证隔离性，需要使用 WATCH 命令保证。但如果是 1-b 场景，使用了 Pipeline 一次发送所有命令到服务端，那么就不需要使用 WATCH 了，因为服务端本身就保证了隔离性。
b) 如果事务 + Pipeline 就可以保证隔离性，那 WATCH 还有没有使用的必要？答案是有的。对于一个资源操作为读取、修改、写回这种场景，如果需要保证事物的原子性，此时就需要用到 WATCH 了。例如想要修改某个资源，但需要事先读取它的值，再基于这个值进行计算后写回，如果在这期间担心这个资源被其他客户端修改了，那么可以先 WATCH 这个资源，再读取、修改、写回，如果写回成功，说明其他客户端在这期间没有修改这个资源。如果其他客户端修改了这个资源，那么这个事务操作会返回失败，不会执行，从而保证了原子性。
秒杀场景
秒杀场景的负载特征对支撑系统的要求
1、瞬时并发访问量非常高
一般数据库每秒只能支撑千级别的并发请求，而 Redis 的并发处理能力（每秒处理请求数）能达到万级别，甚至更高。所以，当有大量并发请求涌入秒杀系统时，我们就需要使用 Redis 先拦截大部分请求，避免大量请求直接发送给数据库，把数据库压垮
2、第二个特征是读多写少，而且读操作是简单的查询操作
在秒杀场景下，用户需要先查验商品是否还有库存（也就是根据商品 ID 查询该商品的库存还有多少），只有库存有余量时，秒杀系统才能进行库存扣减和下单操作。
库存查验操作是典型的键值对查询，而 Redis 对键值对查询的高效支持，正好和这个操作的要求相匹配。
不过，秒杀活动中只有少部分用户能成功下单，所以，商品库存查询操作（读操作）要远多于库存扣减和下单操作（写操作）。
1、瞬时并发访问量非常高
一般数据库每秒只能支撑千级别的并发请求，而 Redis 的并发处理能力（每秒处理请求数）能达到万级别，甚至更高。所以，当有大量并发请求涌入秒杀系统时，我们就需要使用 Redis 先拦截大部分请求，避免大量请求直接发送给数据库，把数据库压垮
2、第二个特征是读多写少，而且读操作是简单的查询操作
在秒杀场景下，用户需要先查验商品是否还有库存（也就是根据商品 ID 查询该商品的库存还有多少），只有库存有余量时，秒杀系统才能进行库存扣减和下单操作。
库存查验操作是典型的键值对查询，而 Redis 对键值对查询的高效支持，正好和这个操作的要求相匹配。
不过，秒杀活动中只有少部分用户能成功下单，所以，商品库存查询操作（读操作）要远多于库存扣减和下单操作（写操作）。
秒杀环节
秒杀前
在这个阶段，用户会不断刷新商品详情页，这会导致详情页的瞬时请求量剧增。这个阶段的应对方案，一般是尽量
把商品详情页的页面元素静态化，然后使用 CDN 或是浏览器把这些静态化的元素缓存起来。这样一来，秒杀前的大量请求可以直接由 CDN 或是浏览器缓存服务，不会到达服务器端了，这就减轻了服务器端的压力。
秒杀中
这个阶段的操作就是三个：库存查验、库存扣减和订单处理。
a、库存查验。为了支撑大量高并发的库存查验请求，使用 Redis 保存库存量，请求可以直接从 Redis 中读取库存并进行查验。
b、库存扣减。直接在 Redis 中进行库存扣减。具体的操作是，当库存查验完成后，一旦库存有余量，我们就立即在 Redis 中扣减库存。而且，为了避免请求查询到旧的库存值，库存查验和库存扣减这两个操作需要保证原子性。
不放在数据库的原因：
b1、额外的开销。Redis 中保存了库存量，而库存量的最新值又是数据库在维护，所以数据库更新后，还需要和 Redis 进行同步，这个过程增加了额外的操作逻辑，也带来了额外的开销。
b2、下单量超过实际库存量，出现超售。由于数据库的处理速度较慢，不能及时更新库存余量，这就会导致大量库存查验的请求读取到旧的库存值，并进行下单。此时，就会出现下单数量大于实际的库存量，导致出现超售，这就不符合业务层的要求了。
c、订单处理。订单在数据库处理。订单处理会涉及支付、商品出库、物流等多个关联操作，这些操作本身涉及数据库中的多张数据表，要保证处理的事务性，需要在数据库中完成。而且，订单处理时的请求压力已经不大了，数据库可以支撑这些订单处理请求。
秒杀后
可能还会有部分用户刷新商品详情页，尝试等待有其他用户退单。而已经成功下单的用户会刷新订单详情，跟踪订单的进展。不过，这个阶段中的用户请求量已经下降很多了，服务器端一般都能支。
在这个阶段，用户会不断刷新商品详情页，这会导致详情页的瞬时请求量剧增。这个阶段的应对方案，一般是尽量
把商品详情页的页面元素静态化，然后使用 CDN 或是浏览器把这些静态化的元素缓存起来。这样一来，秒杀前的大量请求可以直接由 CDN 或是浏览器缓存服务，不会到达服务器端了，这就减轻了服务器端的压力。
秒杀中
这个阶段的操作就是三个：库存查验、库存扣减和订单处理。
a、库存查验。为了支撑大量高并发的库存查验请求，使用 Redis 保存库存量，请求可以直接从 Redis 中读取库存并进行查验。
b、库存扣减。直接在 Redis 中进行库存扣减。具体的操作是，当库存查验完成后，一旦库存有余量，我们就立即在 Redis 中扣减库存。而且，为了避免请求查询到旧的库存值，库存查验和库存扣减这两个操作需要保证原子性。
不放在数据库的原因：
b1、额外的开销。Redis 中保存了库存量，而库存量的最新值又是数据库在维护，所以数据库更新后，还需要和 Redis 进行同步，这个过程增加了额外的操作逻辑，也带来了额外的开销。
b2、下单量超过实际库存量，出现超售。由于数据库的处理速度较慢，不能及时更新库存余量，这就会导致大量库存查验的请求读取到旧的库存值，并进行下单。此时，就会出现下单数量大于实际的库存量，导致出现超售，这就不符合业务层的要求了。
c、订单处理。订单在数据库处理。订单处理会涉及支付、商品出库、物流等多个关联操作，这些操作本身涉及数据库中的多张数据表，要保证处理的事务性，需要在数据库中完成。而且，订单处理时的请求压力已经不大了，数据库可以支撑这些订单处理请求。
秒杀后
可能还会有部分用户刷新商品详情页，尝试等待有其他用户退单。而已经成功下单的用户会刷新订单详情，跟踪订单的进展。不过，这个阶段中的用户请求量已经下降很多了，服务器端一般都能支。
秒杀需要注意
1、前端静态页面的设计。秒杀页面上能静态化处理的页面元素，我们都要尽量静态化，这样可以充分利用 CDN 或浏览器缓存服务秒杀开始前的请求。
2、请求拦截和流控。在秒杀系统的接入层，对恶意请求进行拦截，避免对系统的恶意攻击，例如使用黑名单禁止恶意 IP 进行访问。如果 Redis 实例的访问压力过大，为了避免实例崩溃，我们也需要在接入层进行限流，控制进入秒杀系统的请求数量。
3、库存信息过期时间处理。Redis 中保存的库存信息其实是数据库的缓存，为了避免缓存击穿问题，我们不要给库存信息设置过期时间。
4、数据库订单异常处理。如果数据库没能成功处理订单，可以增加订单重试功能，保证订单最终能被成功处理。
最后，一个小建议：秒杀活动带来的请求流量巨大，我们需要把秒杀商品的库存信息用单独的实例保存，而不要和日常业务系统的数据保存在同一个实例上，这样可以避免干扰业务系统的正常运行。
1、前端静态页面的设计。秒杀页面上能静态化处理的页面元素，我们都要尽量静态化，这样可以充分利用 CDN 或浏览器缓存服务秒杀开始前的请求。
2、请求拦截和流控。在秒杀系统的接入层，对恶意请求进行拦截，避免对系统的恶意攻击，例如使用黑名单禁止恶意 IP 进行访问。如果 Redis 实例的访问压力过大，为了避免实例崩溃，我们也需要在接入层进行限流，控制进入秒杀系统的请求数量。
3、库存信息过期时间处理。Redis 中保存的库存信息其实是数据库的缓存，为了避免缓存击穿问题，我们不要给库存信息设置过期时间。
4、数据库订单异常处理。如果数据库没能成功处理订单，可以增加订单重试功能，保证订单最终能被成功处理。
最后，一个小建议：秒杀活动带来的请求流量巨大，我们需要把秒杀商品的库存信息用单独的实例保存，而不要和日常业务系统的数据保存在同一个实例上，这样可以避免干扰业务系统的正常运行。
Redis支撑秒杀场景的方法
秒杀对Redis的根本要求
1、支撑高并发。这个很简单，Redis 本身高速处理请求的特性就可以支持高并发。而且，如果有多个秒杀商品，我们也可以使用切片集群，用不同的实例保存不同商品的库存，这样就避免，使用单个实例导致所有的秒杀请求都集中在一个实例上的问题了。不过，需要注意的是，当使用切片集群时，我们要先用 CRC 算法计算不同秒杀商品 key 对应的 Slot，然后，我们在分配 Slot 和实例对应关系时，才能把不同秒杀商品对应的 Slot 分配到不同实例上保存。
2、保证库存查验和库存扣减原子性执行。
2.1、基于原子操作支撑秒杀场景。使用Lua完成库存查验和扣减的操作。使用Hash保存keys: itemID,value：{total：N，ordered：M}，总库存量和已秒杀量。
2.2、基于分布式锁来支撑秒杀场景。使用分布式锁来支撑秒杀场景的具体做法是，先让客户端向 Redis 申请分布式锁，只有拿到锁的客户端才能执行库存查验和库存扣减。
我们可以使用切片集群中的不同实例来分别保存分布式锁和商品库存信息。使用这种保存方式后，秒杀请求会首先访问保存分布式锁的实例。如果客户端没有拿到锁，这些客户端就不会查询商品库存，这就可以减轻保存库存信息的实例的压力了。
秒杀对Redis的根本要求
1、支撑高并发。这个很简单，Redis 本身高速处理请求的特性就可以支持高并发。而且，如果有多个秒杀商品，我们也可以使用切片集群，用不同的实例保存不同商品的库存，这样就避免，使用单个实例导致所有的秒杀请求都集中在一个实例上的问题了。不过，需要注意的是，当使用切片集群时，我们要先用 CRC 算法计算不同秒杀商品 key 对应的 Slot，然后，我们在分配 Slot 和实例对应关系时，才能把不同秒杀商品对应的 Slot 分配到不同实例上保存。
2、保证库存查验和库存扣减原子性执行。
2.1、基于原子操作支撑秒杀场景。使用Lua完成库存查验和扣减的操作。使用Hash保存keys: itemID,value：{total：N，ordered：M}，总库存量和已秒杀量。
2.2、基于分布式锁来支撑秒杀场景。使用分布式锁来支撑秒杀场景的具体做法是，先让客户端向 Redis 申请分布式锁，只有拿到锁的客户端才能执行库存查验和库存扣减。
我们可以使用切片集群中的不同实例来分别保存分布式锁和商品库存信息。使用这种保存方式后，秒杀请求会首先访问保存分布式锁的实例。如果客户端没有拿到锁，这些客户端就不会查询商品库存，这就可以减轻保存库存信息的实例的压力了。
使用多个实例的切片集群来分担秒杀请求，是否是一个好方法？把库存量平均给切片集群中不同实例
使用切片集群分担秒杀请求，可以降低每个实例的请求压力，前提是秒杀请求可以平均打到每个实例上，否则会出现秒杀请求倾斜的情况，反而会增加某个实例的压力，而且会导致商品没有全部卖出的情况。
但用切片集群分别存储库存信息，缺点是如果需要向用户展示剩余库存，要分别查询多个切片，最后聚合结果后返回给客户端。这种情况下，建议不展示剩余库存信息，直接针对秒杀请求返回是否秒杀成功即可。
秒杀系统最重要的是，把大部分请求拦截在最前面，只让很少请求能够真正进入到后端系统，降低后端服务的压力，常见的方案包括：页面静态化（推送到CDN）、网关恶意请求拦截、请求分段放行、缓存校验和扣减库存、消息队列处理订单。
另外，为了不影响其他业务系统，秒杀系统最好和业务系统隔离，主要包括应用隔离、部署隔离、数据存储隔离。
主补充：答案：这个方法是不是能达到一个好的效果，主要取决于，客户端请求能不能均匀地分发到每个实例上。如果可以的话，那么，每个实例都可以帮着分担一部分压力，避免压垮单个实例。
在保存商品库存时，key 一般就是商品的 ID，所以，客户端在秒杀场景中查询同一个商品的库存时，会向集群请求相同的 key，集群就需要把客户端对同一个 key 的请求均匀地分发到多个实例上。
为了解决这个问题，客户端和实例间就需要有代理层来完成请求的转发。例如，在 Codis 中，codis proxy 负责转发请求，那么，如果我们让 codis proxy 收到请求后，按轮询的方式把请求分发到不同实例上（可以对 Codis 进行修改，增加转发规则），就可以利用多实例来分担请求压力了。
如果没有代理层的话，客户端会根据 key 和 Slot 的映射关系，以及 Slot 和实例的分配关系，直接把请求发给保存 key 的唯一实例了。在这种情况下，请求压力就无法由多个实例进行分担了。题目中描述的这个方法也就不能达到好的效果了。
使用切片集群分担秒杀请求，可以降低每个实例的请求压力，前提是秒杀请求可以平均打到每个实例上，否则会出现秒杀请求倾斜的情况，反而会增加某个实例的压力，而且会导致商品没有全部卖出的情况。
但用切片集群分别存储库存信息，缺点是如果需要向用户展示剩余库存，要分别查询多个切片，最后聚合结果后返回给客户端。这种情况下，建议不展示剩余库存信息，直接针对秒杀请求返回是否秒杀成功即可。
秒杀系统最重要的是，把大部分请求拦截在最前面，只让很少请求能够真正进入到后端系统，降低后端服务的压力，常见的方案包括：页面静态化（推送到CDN）、网关恶意请求拦截、请求分段放行、缓存校验和扣减库存、消息队列处理订单。
另外，为了不影响其他业务系统，秒杀系统最好和业务系统隔离，主要包括应用隔离、部署隔离、数据存储隔离。
主补充：答案：这个方法是不是能达到一个好的效果，主要取决于，客户端请求能不能均匀地分发到每个实例上。如果可以的话，那么，每个实例都可以帮着分担一部分压力，避免压垮单个实例。
在保存商品库存时，key 一般就是商品的 ID，所以，客户端在秒杀场景中查询同一个商品的库存时，会向集群请求相同的 key，集群就需要把客户端对同一个 key 的请求均匀地分发到多个实例上。
为了解决这个问题，客户端和实例间就需要有代理层来完成请求的转发。例如，在 Codis 中，codis proxy 负责转发请求，那么，如果我们让 codis proxy 收到请求后，按轮询的方式把请求分发到不同实例上（可以对 Codis 进行修改，增加转发规则），就可以利用多实例来分担请求压力了。
如果没有代理层的话，客户端会根据 key 和 Slot 的映射关系，以及 Slot 和实例的分配关系，直接把请求发给保存 key 的唯一实例了。在这种情况下，请求压力就无法由多个实例进行分担了。题目中描述的这个方法也就不能达到好的效果了。
性能与内存问题
使用 INFO 命令查看 Redis 的 latest_fork_usec 指标值（表示最近一次 fork 的耗时）
影响性能的5大潜在因素
1、Redis内部的阻塞式操作
Redis的交互对象：
客户端：网络 IO，键值对增删改查操作，数据库操作；
磁盘：生成 RDB 快照，记录 AOF 日志，AOF 日志重写；
主从节点：：主库生成、传输 RDB 文件，从库接收 RDB 文件、清空数据库、加载 RDB 文件；
切点集群实例：向其他实例传输哈希槽信息，数据迁移。
客户端：网络 IO，键值对增删改查操作，数据库操作；
磁盘：生成 RDB 快照，记录 AOF 日志，AOF 日志重写；
主从节点：：主库生成、传输 RDB 文件，从库接收 RDB 文件、清空数据库、加载 RDB 文件；
切点集群实例：向其他实例传输哈希槽信息，数据迁移。
a、和客户端交互阻塞的点
网络IO：使用了IO多路复用机制，避免主线程一直处在等待网络连接或请求到来的状态，所以不会阻塞Redis
键值对增删改查操作：复杂度高【O(N)】的会阻塞Redis，集合全量查询和聚合操作,第一个阻塞的点;
删除bigkey，第二个阻塞点。
既然频繁删除键值对都是潜在的阻塞点了，那么，在 Redis 的数据库级别操作中，清空数据库（例如 FLUSHDB 和 FLUSHALL 操作）必然也是一个潜在的阻塞风险，因为它涉及到删除和释放所有的键值对。所以，这就是第三个阻塞点
网络IO：使用了IO多路复用机制，避免主线程一直处在等待网络连接或请求到来的状态，所以不会阻塞Redis
键值对增删改查操作：复杂度高【O(N)】的会阻塞Redis，集合全量查询和聚合操作,第一个阻塞的点;
删除bigkey，第二个阻塞点。
既然频繁删除键值对都是潜在的阻塞点了，那么，在 Redis 的数据库级别操作中，清空数据库（例如 FLUSHDB 和 FLUSHALL 操作）必然也是一个潜在的阻塞风险，因为它涉及到删除和释放所有的键值对。所以，这就是第三个阻塞点
b、和磁盘交互时阻塞点
Redis 开发者早已认识到磁盘 IO 会带来阻塞，所以就把 Redis 进一步设计为采用子进程的方式生成 RDB 快照文件，以及执行 AOF 日志重写操作。这样一来，这两个操作由子进程负责执行，慢速的磁盘 IO 就不会阻塞主线程了。
但是，Redis 直接记录 AOF 日志时，会根据不同的写回策略对数据做落盘保存。一个同步写磁盘的操作的耗时大约是 1～2ms，如果有大量的写操作需要记录在 AOF 日志中，并同步写回的话，就会阻塞主线程了。这就得到了 Redis 的第四个阻塞点：AOF日志同步写
Redis 开发者早已认识到磁盘 IO 会带来阻塞，所以就把 Redis 进一步设计为采用子进程的方式生成 RDB 快照文件，以及执行 AOF 日志重写操作。这样一来，这两个操作由子进程负责执行，慢速的磁盘 IO 就不会阻塞主线程了。
但是，Redis 直接记录 AOF 日志时，会根据不同的写回策略对数据做落盘保存。一个同步写磁盘的操作的耗时大约是 1～2ms，如果有大量的写操作需要记录在 AOF 日志中，并同步写回的话，就会阻塞主线程了。这就得到了 Redis 的第四个阻塞点：AOF日志同步写
c、主从节点交互时的阻塞点
在主从集群中，主库需要生成 RDB 文件，并传输给从库。主库在复制的过程中，创建和传输 RDB 文件都是由子进程来完成的，不会阻塞主线程。但是，对于从库来说，它在接收了 RDB 文件后，需要使用 FLUSHDB 命令清空当前数据库，这就正好撞上了刚才我们分析的第三个阻塞点
此外，从库在清空当前数据库后，还需要把 RDB 文件加载到内存，这个过程的快慢和 RDB 文件的大小密切相关，RDB 文件越大，加载过程越慢，所以，加载 RDB 文件就成为了第五个阻塞点
在主从集群中，主库需要生成 RDB 文件，并传输给从库。主库在复制的过程中，创建和传输 RDB 文件都是由子进程来完成的，不会阻塞主线程。但是，对于从库来说，它在接收了 RDB 文件后，需要使用 FLUSHDB 命令清空当前数据库，这就正好撞上了刚才我们分析的第三个阻塞点
此外，从库在清空当前数据库后，还需要把 RDB 文件加载到内存，这个过程的快慢和 RDB 文件的大小密切相关，RDB 文件越大，加载过程越慢，所以，加载 RDB 文件就成为了第五个阻塞点
d、切片集群交互时阻塞点
如果你使用了 Redis Cluster 方案，而且同时正好迁移的是 bigkey 的话，就会造成主线程的阻塞，因为 Redis Cluster 使用了同步迁移。当没有 bigkey 时，切片集群的各实例在进行交互时不会阻塞主线程
如果你使用了 Redis Cluster 方案，而且同时正好迁移的是 bigkey 的话，就会造成主线程的阻塞，因为 Redis Cluster 使用了同步迁移。当没有 bigkey 时，切片集群的各实例在进行交互时不会阻塞主线程
哪些阻塞点可以异步执行
如果不是在关键路径，即客户端把请求发送给Redis，等着Redis返回数据结果的操作，可以异步执行
读操作就是典型的关键路径操作，所以“集合全量查询和聚合操作”，不能异步操作；
bigkey删除、清空数据库，都是对数据进行删除，并不在关键路径上，可异步执行;
对于第四个阻塞点“AOF 日志同步写”来说，为了保证数据可靠性，Redis 实例需要保证 AOF 日志中的操作记录已经落盘，这个操作虽然需要实例等待，但它并不会返回具体的数据结果给实例。所以，我们也可以启动一个子线程来执行 AOF 日志的同步写，而不用让主线程等待 AOF 日志的写完成;
最后，我们再来看下“从库加载 RDB 文件”这个阻塞点。从库要想对客户端提供数据存取服务，就必须把 RDB 文件加载完成。所以，这个操作也属于关键路径上的操作，我们必须让从库的主线程来执行。
读操作就是典型的关键路径操作，所以“集合全量查询和聚合操作”，不能异步操作；
bigkey删除、清空数据库，都是对数据进行删除，并不在关键路径上，可异步执行;
对于第四个阻塞点“AOF 日志同步写”来说，为了保证数据可靠性，Redis 实例需要保证 AOF 日志中的操作记录已经落盘，这个操作虽然需要实例等待，但它并不会返回具体的数据结果给实例。所以，我们也可以启动一个子线程来执行 AOF 日志的同步写，而不用让主线程等待 AOF 日志的写完成;
最后，我们再来看下“从库加载 RDB 文件”这个阻塞点。从库要想对客户端提供数据存取服务，就必须把 RDB 文件加载完成。所以，这个操作也属于关键路径上的操作，我们必须让从库的主线程来执行。
异步的子线程机制
Redis 主线程启动后，会使用操作系统提供的 pthread_create 函数创建 3 个子线程，分别由它们负责 AOF 日志写操作、键值对删除以及文件关闭的异步执行。
异步的键值对删除（也可以叫惰性删除）和数据库清空操作是 Redis 4.0 后提供的功能，Redis 也提供了新的命令来执行这两个操作。
键值对删除：当你的集合类型中有大量元素（例如有百万级别或千万级别元素）需要删除时，我建议你使用 UNLINK 命令。
清空数据库：可以在 FLUSHDB 和 FLUSHALL 命令后加上 ASYNC 选项，这样就可以让后台子线程异步地清空数据库。
如果你使用的是 4.0 之前的版本，当你遇到 bigkey 删除时，建议：先使用集合类型提供的 SCAN 命令读取数据，然后再进行删除。因为用 SCAN 命令可以每次只读取一部分数据并进行删除，这样可以避免一次性删除大量 key 给主线程带来的阻塞。
对于阻塞点的建议：集合全量查询和聚合操作：可以使用 SCAN 命令，分批读取数据，再在客户端进行聚合计算；
从库加载 RDB 文件：把主库的数据量大小控制在 2~4GB 左右，以保证 RDB 文件能以较快的速度加载。
键值对删除：当你的集合类型中有大量元素（例如有百万级别或千万级别元素）需要删除时，我建议你使用 UNLINK 命令。
清空数据库：可以在 FLUSHDB 和 FLUSHALL 命令后加上 ASYNC 选项，这样就可以让后台子线程异步地清空数据库。
如果你使用的是 4.0 之前的版本，当你遇到 bigkey 删除时，建议：先使用集合类型提供的 SCAN 命令读取数据，然后再进行删除。因为用 SCAN 命令可以每次只读取一部分数据并进行删除，这样可以避免一次性删除大量 key 给主线程带来的阻塞。
对于阻塞点的建议：集合全量查询和聚合操作：可以使用 SCAN 命令，分批读取数据，再在客户端进行聚合计算；
从库加载 RDB 文件：把主库的数据量大小控制在 2~4GB 左右，以保证 RDB 文件能以较快的速度加载。
补充
Redis的写操作（例如SET，HSET，SADD等）是在关键路径上吗？
我觉得这需要客户端根据业务需要来区分：
1、如果客户端依赖操作返回值的不同，进而需要处理不同的业务逻辑，那么HSET和SADD操作算关键路径，而SET操作不算关键路径。因为HSET和SADD操作，如果field或member不存在时，Redis结果会返回1，否则返回0。而SET操作返回的结果都是OK，客户端不需要关心结果有什么不同。
2、如果客户端不关心返回值，只关心数据是否写入成功，那么SET/HSET/SADD不算关键路径，多次执行这些命令都是幂等的，这种情况下可以放到异步线程中执行。
3、但是有种例外情况，如果Redis设置了maxmemory，但是却没有设置淘汰策略，这三个操作也都算关键路径。因为如果Redis内存超过了maxmemory，再写入数据时，Redis返回的结果是OOM error，这种情况下，客户端需要感知有错误发生才行。
答：面向内存的写操作是在关键路径上，而面向磁盘的写操作，只要把数据写到操作系统的内核缓冲区，面向磁盘的写操作不在关键路径。
根据写操作命令的返回值决定是否在关键路径上，不过要注意，客户端经常会阻塞等待发送的命令返回结果，在上一个命令还没有返回结果前，客户端会一直等待，直到返回结果后，才会发送下一个命令。此时，即使我们不关心返回结果，客户端也要等到写操作执行完成才行。所以，在不关心写操作返回结果的场景下，可以对 Redis 客户端做异步改造。具体点说，就是使用异步线程发送这些不关心返回结果的命令，而不是在 Redis 客户端中等待这些命令的结果。
我觉得这需要客户端根据业务需要来区分：
1、如果客户端依赖操作返回值的不同，进而需要处理不同的业务逻辑，那么HSET和SADD操作算关键路径，而SET操作不算关键路径。因为HSET和SADD操作，如果field或member不存在时，Redis结果会返回1，否则返回0。而SET操作返回的结果都是OK，客户端不需要关心结果有什么不同。
2、如果客户端不关心返回值，只关心数据是否写入成功，那么SET/HSET/SADD不算关键路径，多次执行这些命令都是幂等的，这种情况下可以放到异步线程中执行。
3、但是有种例外情况，如果Redis设置了maxmemory，但是却没有设置淘汰策略，这三个操作也都算关键路径。因为如果Redis内存超过了maxmemory，再写入数据时，Redis返回的结果是OOM error，这种情况下，客户端需要感知有错误发生才行。
答：面向内存的写操作是在关键路径上，而面向磁盘的写操作，只要把数据写到操作系统的内核缓冲区，面向磁盘的写操作不在关键路径。
根据写操作命令的返回值决定是否在关键路径上，不过要注意，客户端经常会阻塞等待发送的命令返回结果，在上一个命令还没有返回结果前，客户端会一直等待，直到返回结果后，才会发送下一个命令。此时，即使我们不关心返回结果，客户端也要等到写操作执行完成才行。所以，在不关心写操作返回结果的场景下，可以对 Redis 客户端做异步改造。具体点说，就是使用异步线程发送这些不关心返回结果的命令，而不是在 Redis 客户端中等待这些命令的结果。
lazy-free相关的源码细节补充：
1、lazy-free是4.0新增的功能，但是默认是关闭的，需要手动开启。
2、手动开启lazy-free时，有4个选项可以控制，分别对应不同场景下，要不要开启异步释放内存机制：
a) lazyfree-lazy-expire：key在过期删除时尝试异步释放内存
b) lazyfree-lazy-eviction：内存达到maxmemory并设置了淘汰策略时尝试异步释放内存
c) lazyfree-lazy-server-del：执行RENAME/MOVE等命令或需要覆盖一个key时，删除旧key尝试异步释放内存
d) replica-lazy-flush：主从全量同步，从库清空数据库时异步释放内存
3、即使开启了lazy-free，如果直接使用DEL命令还是会同步删除key，只有使用UNLINK命令才会可能异步删除key。
4、这也是最关键的一点，上面提到开启lazy-free的场景，除了replica-lazy-flush之外，其他情况都只是*可能*去异步释放key的内存，并不是每次必定异步释放内存的。
开启lazy-free后，Redis在释放一个key的内存时，首先会评估代价，如果释放内存的代价很小，那么就直接在主线程中操作了，没必要放到异步线程中执行（不同线程传递数据也会有性能消耗）。
什么情况才会真正异步释放内存？这和key的类型、编码方式、元素数量都有关系（详细可参考源码中的lazyfreeGetFreeEffort函数）：
a) 当Hash/Set底层采用哈希表存储（非ziplist/int编码存储）时，并且元素数量超过64个
b) 当ZSet底层采用跳表存储（非ziplist编码存储）时，并且元素数量超过64个
c) 当List链表节点数量超过64个（注意，不是元素数量，而是链表节点的数量，List的实现是在每个节点包含了若干个元素的数据，这些元素采用ziplist存储）
只有以上这些情况，在删除key释放内存时，才会真正放到异步线程中执行，其他情况一律还是在主线程操作。
也就是说String（不管内存占用多大）、List（少量元素）、Set（int编码存储）、Hash/ZSet（ziplist编码存储）这些情况下的key在释放内存时，依旧在主线程中操作。
可见，即使开启了lazy-free，String类型的bigkey，在删除时依旧有阻塞主线程的风险。所以，即便Redis提供了lazy-free，我建议还是尽量不要在Redis中存储bigkey。
个人理解Redis在设计评估释放内存的代价时，不是看key的内存占用有多少，而是关注释放内存时的工作量有多大。从上面分析基本能看出，如果需要释放的内存是连续的，Redis作者认为释放内存的代价比较低，就放在主线程做。如果释放的内存不连续（大量指针类型的数据），这个代价就比较高，所以才会放在异步线程中去执行。
1、lazy-free是4.0新增的功能，但是默认是关闭的，需要手动开启。
2、手动开启lazy-free时，有4个选项可以控制，分别对应不同场景下，要不要开启异步释放内存机制：
a) lazyfree-lazy-expire：key在过期删除时尝试异步释放内存
b) lazyfree-lazy-eviction：内存达到maxmemory并设置了淘汰策略时尝试异步释放内存
c) lazyfree-lazy-server-del：执行RENAME/MOVE等命令或需要覆盖一个key时，删除旧key尝试异步释放内存
d) replica-lazy-flush：主从全量同步，从库清空数据库时异步释放内存
3、即使开启了lazy-free，如果直接使用DEL命令还是会同步删除key，只有使用UNLINK命令才会可能异步删除key。
4、这也是最关键的一点，上面提到开启lazy-free的场景，除了replica-lazy-flush之外，其他情况都只是*可能*去异步释放key的内存，并不是每次必定异步释放内存的。
开启lazy-free后，Redis在释放一个key的内存时，首先会评估代价，如果释放内存的代价很小，那么就直接在主线程中操作了，没必要放到异步线程中执行（不同线程传递数据也会有性能消耗）。
什么情况才会真正异步释放内存？这和key的类型、编码方式、元素数量都有关系（详细可参考源码中的lazyfreeGetFreeEffort函数）：
a) 当Hash/Set底层采用哈希表存储（非ziplist/int编码存储）时，并且元素数量超过64个
b) 当ZSet底层采用跳表存储（非ziplist编码存储）时，并且元素数量超过64个
c) 当List链表节点数量超过64个（注意，不是元素数量，而是链表节点的数量，List的实现是在每个节点包含了若干个元素的数据，这些元素采用ziplist存储）
只有以上这些情况，在删除key释放内存时，才会真正放到异步线程中执行，其他情况一律还是在主线程操作。
也就是说String（不管内存占用多大）、List（少量元素）、Set（int编码存储）、Hash/ZSet（ziplist编码存储）这些情况下的key在释放内存时，依旧在主线程中操作。
可见，即使开启了lazy-free，String类型的bigkey，在删除时依旧有阻塞主线程的风险。所以，即便Redis提供了lazy-free，我建议还是尽量不要在Redis中存储bigkey。
个人理解Redis在设计评估释放内存的代价时，不是看key的内存占用有多少，而是关注释放内存时的工作量有多大。从上面分析基本能看出，如果需要释放的内存是连续的，Redis作者认为释放内存的代价比较低，就放在主线程做。如果释放的内存不连续（大量指针类型的数据），这个代价就比较高，所以才会放在异步线程中去执行。
2、CPU核和NUMA架构的影响
主流的CPU架构
a、一个 CPU 处理器中一般有多个运行核心，我们把一个运行核心称为一个物理核，每个物理核都可以运行应用程序。每个物理核都拥有私有的一级缓存（Level 1 cache，简称 L1 cache），包括一级指令缓存和一级数据缓存，以及私有的二级缓存（Level 2 cache，简称 L2 cache）。他们都是每个物理核私有的，访问延迟不超过10纳秒，一般大小只有KB。如果在L1和L2没有所需要的数据，应用程序访问内存获取数据，延迟就一般在百纳秒，是访问L1、L2缓存延迟近10倍。因此不同的物理核共享一个三级缓存L3，一般几M到几十M，让L1和L2没有数据时，访问L3，避免内存访问。
b、每个物理核通常都会运行两个超线程，也叫逻辑核，同一个物理核的逻辑核共享L1和L2。
c、在主流的服务器上，一个 CPU 处理器会有 10 到 20 多个物理核。同时，为了提升服务器的处理能力，服务器上通常还会有多个 CPU 处理器（也称为多 CPU Socket），每个处理器有自己的物理核（包括 L1、L2 缓存），L3 缓存，以及连接的内存，同时，不同处理器间通过总线连接。
a、一个 CPU 处理器中一般有多个运行核心，我们把一个运行核心称为一个物理核，每个物理核都可以运行应用程序。每个物理核都拥有私有的一级缓存（Level 1 cache，简称 L1 cache），包括一级指令缓存和一级数据缓存，以及私有的二级缓存（Level 2 cache，简称 L2 cache）。他们都是每个物理核私有的，访问延迟不超过10纳秒，一般大小只有KB。如果在L1和L2没有所需要的数据，应用程序访问内存获取数据，延迟就一般在百纳秒，是访问L1、L2缓存延迟近10倍。因此不同的物理核共享一个三级缓存L3，一般几M到几十M，让L1和L2没有数据时，访问L3，避免内存访问。
b、每个物理核通常都会运行两个超线程，也叫逻辑核，同一个物理核的逻辑核共享L1和L2。
c、在主流的服务器上，一个 CPU 处理器会有 10 到 20 多个物理核。同时，为了提升服务器的处理能力，服务器上通常还会有多个 CPU 处理器（也称为多 CPU Socket），每个处理器有自己的物理核（包括 L1、L2 缓存），L3 缓存，以及连接的内存，同时，不同处理器间通过总线连接。
在多 CPU 架构上，应用程序可以在不同的处理器上运行
如果应用程序先在一个 Socket 上运行，并且把数据保存到了内存，然后被调度到另一个 Socket 上运行，此时，应用程序再进行内存访问时，就需要访问之前 Socket 上连接的内存，这种访问属于远端内存访问。和访问 Socket 直接连接的内存相比，远端内存访问会增加应用程序的延迟。
在多 CPU 架构下，一个应用程序访问所在 Socket 的本地内存和访问远端内存的延迟并不一致，所以，我们也把这个架构称为非统一内存访问架构（Non-Uniform Memory Access，NUMA 架构）。
如果应用程序先在一个 Socket 上运行，并且把数据保存到了内存，然后被调度到另一个 Socket 上运行，此时，应用程序再进行内存访问时，就需要访问之前 Socket 上连接的内存，这种访问属于远端内存访问。和访问 Socket 直接连接的内存相比，远端内存访问会增加应用程序的延迟。
在多 CPU 架构下，一个应用程序访问所在 Socket 的本地内存和访问远端内存的延迟并不一致，所以，我们也把这个架构称为非统一内存访问架构（Non-Uniform Memory Access，NUMA 架构）。
在多核 CPU 架构下，Redis 如果在不同的核上运行，就需要频繁地进行上下文切换，这个过程会增加 Redis 的执行时间，客户端也会观察到较高的尾延迟了。所以，建议你在 Redis 运行时，把实例和某个核绑定，这样，就能重复利用核上的 L1、L2 缓存，可以降低响应延迟。
为了提升 Redis 的网络性能，我们有时还会把网络中断处理程序和 CPU 核绑定。在这种情况下，如果服务器使用的是 NUMA 架构，Redis 实例一旦被调度到和中断处理程序不在同一个 CPU Socket，就要跨 CPU Socket 访问网络数据，这就会降低 Redis 的性能。所以，我建议你把 Redis 实例和网络中断处理程序绑在同一个 CPU Socket 下的不同核上，这样可以提升 Redis 的运行性能。
虽然绑核可以帮助 Redis 降低请求执行时间，但是，除了主线程，Redis 还有用于 RDB 和 AOF 重写的子进程，以及 4.0 版本之后提供的用于惰性删除的后台线程。当 Redis 实例和一个逻辑核绑定后，这些子进程和后台线程会和主线程竞争 CPU 资源，也会对 Redis 性能造成影响。所以，我给了你两个建议：
a、如果你不想修改 Redis 代码，可以把按一个 Redis 实例一个物理核方式进行绑定，这样，Redis 的主线程、子进程和后台线程可以共享使用一个物理核上的两个逻辑核。
b、如果你很熟悉 Redis 的源码，就可以在源码中增加绑核操作，把子进程和后台线程绑到不同的核上，这样可以避免对主线程的 CPU 资源竞争。不过，如果你不熟悉 Redis 源码，也不用太担心，Redis 6.0 出来后，可以支持 CPU 核绑定的配置操作了，
a、如果你不想修改 Redis 代码，可以把按一个 Redis 实例一个物理核方式进行绑定，这样，Redis 的主线程、子进程和后台线程可以共享使用一个物理核上的两个逻辑核。
b、如果你很熟悉 Redis 的源码，就可以在源码中增加绑核操作，把子进程和后台线程绑到不同的核上，这样可以避免对主线程的 CPU 资源竞争。不过，如果你不熟悉 Redis 源码，也不用太担心，Redis 6.0 出来后，可以支持 CPU 核绑定的配置操作了，
在一台有 2 个 CPU Socket（每个 Socket 8 个物理核）的服务器上，我们部署了有 8 个实例的 Redis 切片集群（8 个实例都为主节点，没有主备关系），现在有两个方案：
在同一个 CPU Socket 上运行 8 个实例，并和 8 个 CPU 核绑定；
在 2 个 CPU Socket 上各运行 4 个实例，并和相应 Socket 上的核绑定。
在同一个 CPU Socket 上运行 8 个实例，并和 8 个 CPU 核绑定；
在 2 个 CPU Socket 上各运行 4 个实例，并和相应 Socket 上的核绑定。
另外，在切片集群中，不同实例间通过网络进行消息通信和数据迁移，并不会使用共享内存空间进行跨实例的数据访问。所以，即使把不同的实例部署到不同的 Socket 上，它们之间也不会发生跨 Socket 内存的访问，不会受跨 Socket 内存访问的负面影响。
3、Redis变慢原因以及应对
查看Redis的响应延迟
a、服务器端软硬件环境的影响，Redis的基线性能，这个性能由当前的软硬件配置决定，使用redis-cli --intrinsic-latency 120（自2.8.7版本支持）监测和统计测试期间的最大延迟，一般运行120秒即可监测到最大延迟；
一般来说，要把运行延迟和基线性能进行对比，如果Redis运行时延迟是基线性能的2倍及以上，就可认定变慢了；
基线性能在虚拟化环境（虚拟机或容器本身），相比物理机，会引入一定性能开销，所以对于运行在虚拟化环境的Redis进行基线性能十分重要
b、网络的影响，使用 iPerf 这样的工具，测量从 Redis 客户端到服务器端的网络延迟。如果这个延迟有几十毫秒甚至是几百毫秒，就说明，Redis 运行的网络环境中很可能有大流量的其他应用程序在运行，导致网络拥塞了。这个时候，你就需要协调网络运维，调整网络的流量分配了。
a、服务器端软硬件环境的影响，Redis的基线性能，这个性能由当前的软硬件配置决定，使用redis-cli --intrinsic-latency 120（自2.8.7版本支持）监测和统计测试期间的最大延迟，一般运行120秒即可监测到最大延迟；
一般来说，要把运行延迟和基线性能进行对比，如果Redis运行时延迟是基线性能的2倍及以上，就可认定变慢了；
基线性能在虚拟化环境（虚拟机或容器本身），相比物理机，会引入一定性能开销，所以对于运行在虚拟化环境的Redis进行基线性能十分重要
b、网络的影响，使用 iPerf 这样的工具，测量从 Redis 客户端到服务器端的网络延迟。如果这个延迟有几十毫秒甚至是几百毫秒，就说明，Redis 运行的网络环境中很可能有大流量的其他应用程序在运行，导致网络拥塞了。这个时候，你就需要协调网络运维，调整网络的流量分配了。
Redis自身操作特性的影响
a、慢查询命令
当发现 Redis 性能变慢时，可以通过 Redis 日志，或者是 latency monitor 工具，查询变慢的请求，根据请求对应的具体命令以及官方文档，确认下是否采用了复杂度高的慢查询命令。
如果有大量的慢查询命令，有两种处理方式：
1）用其他高效命令代替，比如说，如果你需要返回一个 SET 中的所有成员时，不要使用 SMEMBERS 命令，而是要使用 SSCAN 多次迭代返回，避免一次返回大量数据，造成线程阻塞。
2）当你需要执行排序、交集、并集操作时，可以在客户端完成，而不要用 SORT、SUNION、SINTER 这些命令，以免拖慢 Redis 实例。
要注意KEYS命令，因为 KEYS 命令需要遍历存储的键值对，所以操作延时高。所以，KEYS 命令一般不被建议用于生产环境中
当发现 Redis 性能变慢时，可以通过 Redis 日志，或者是 latency monitor 工具，查询变慢的请求，根据请求对应的具体命令以及官方文档，确认下是否采用了复杂度高的慢查询命令。
如果有大量的慢查询命令，有两种处理方式：
1）用其他高效命令代替，比如说，如果你需要返回一个 SET 中的所有成员时，不要使用 SMEMBERS 命令，而是要使用 SSCAN 多次迭代返回，避免一次返回大量数据，造成线程阻塞。
2）当你需要执行排序、交集、并集操作时，可以在客户端完成，而不要用 SORT、SUNION、SINTER 这些命令，以免拖慢 Redis 实例。
要注意KEYS命令，因为 KEYS 命令需要遍历存储的键值对，所以操作延时高。所以，KEYS 命令一般不被建议用于生产环境中
如何使用慢查询日志和 latency monitor 排查执行慢的操作？
Redis 的慢查询日志记录了执行时间超过一定阈值的命令操作。当我们发现 Redis 响应变慢、请求延迟增加时，就可以在慢查询日志中进行查找，确定究竟是哪些命令执行时间很长。
1、在使用慢查询日志前，我们需要设置两个参数。
slowlog-log-slower-than：这个参数表示，慢查询日志对执行时间大于多少微秒的命令进行记录。
slowlog-max-len：这个参数表示，慢查询日志最多能记录多少条命令记录。慢查询日志的底层实现是一个具有预定大小的先进先出队列，一旦记录的命令数量超过了队列长度，最先记录的命令操作就会被删除。这个值默认是 128。但是，如果慢查询命令较多的话，日志里就存不下了；如果这个值太大了，又会占用一定的内存空间。所以，一般建议设置为 1000 左右，这样既可以多记录些慢查询命令，方便排查，也可以避免内存开销。
通过SLOWLOG GET 1查看最近一条慢查询的日志信息
2、2.8.13版本开始，还提供了latency monitor监控Redis运行过程的峰值延迟情况
设置监控的命令执行时长阈值为1000微秒 config set latency-monitor-threshold 1000,
然后通过latency lateset查看最新和最大的超过阈值的延迟情况
Redis 的慢查询日志记录了执行时间超过一定阈值的命令操作。当我们发现 Redis 响应变慢、请求延迟增加时，就可以在慢查询日志中进行查找，确定究竟是哪些命令执行时间很长。
1、在使用慢查询日志前，我们需要设置两个参数。
slowlog-log-slower-than：这个参数表示，慢查询日志对执行时间大于多少微秒的命令进行记录。
slowlog-max-len：这个参数表示，慢查询日志最多能记录多少条命令记录。慢查询日志的底层实现是一个具有预定大小的先进先出队列，一旦记录的命令数量超过了队列长度，最先记录的命令操作就会被删除。这个值默认是 128。但是，如果慢查询命令较多的话，日志里就存不下了；如果这个值太大了，又会占用一定的内存空间。所以，一般建议设置为 1000 左右，这样既可以多记录些慢查询命令，方便排查，也可以避免内存开销。
通过SLOWLOG GET 1查看最近一条慢查询的日志信息
2、2.8.13版本开始，还提供了latency monitor监控Redis运行过程的峰值延迟情况
设置监控的命令执行时长阈值为1000微秒 config set latency-monitor-threshold 1000,
然后通过latency lateset查看最新和最大的超过阈值的延迟情况
SLOWLOG GET 1，后面的数字参数是想查看的日志条数
latency lateset
b、过期key操作
Redis 键值对的 key 可以设置过期时间。默认情况下，Redis 每 100 毫秒会删除一些过期 key，具体的算法如下：
1）采样 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 个数的 key（默认为10个，即1秒200个），并将其中过期的 key 全部删除；
2）如果超过 25% 的 key 过期了，则重复删除的过程，直到过期 key 的比例降至 25% 以下。
如果触发了上面这个算法的第二条，Redis 就会一直删除以释放内存空间。注意，删除操作是阻塞的（Redis 4.0 后可以用异步线程机制来减少阻塞影响）。所以，一旦该条件触发，Redis 的线程就会一直执行删除，这样一来，就没办法正常服务其他的键值操作了，就会进一步引起其他键值操作的延迟增加，Redis 就会变慢。
为什么会触发呢，因为频繁使用带有相同时间参数的 EXPIREAT 命令设置过期 key，因此我们在设置过期时间是最好加上一个一定范围内的随机数
Redis 键值对的 key 可以设置过期时间。默认情况下，Redis 每 100 毫秒会删除一些过期 key，具体的算法如下：
1）采样 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 个数的 key（默认为10个，即1秒200个），并将其中过期的 key 全部删除；
2）如果超过 25% 的 key 过期了，则重复删除的过程，直到过期 key 的比例降至 25% 以下。
如果触发了上面这个算法的第二条，Redis 就会一直删除以释放内存空间。注意，删除操作是阻塞的（Redis 4.0 后可以用异步线程机制来减少阻塞影响）。所以，一旦该条件触发，Redis 的线程就会一直执行删除，这样一来，就没办法正常服务其他的键值操作了，就会进一步引起其他键值操作的延迟增加，Redis 就会变慢。
为什么会触发呢，因为频繁使用带有相同时间参数的 EXPIREAT 命令设置过期 key，因此我们在设置过期时间是最好加上一个一定范围内的随机数
在 Redis 中，还有哪些其他命令可以代替 KEYS 命令，实现同样的功能呢？这些命令的复杂度会导致 Redis 变慢吗？
如果想要获取整个实例的所有key，建议使用SCAN命令代替。客户端通过执行SCAN $cursor COUNT $count可以得到一批key以及下一个游标$cursor，然后把这个$cursor当作SCAN的参数，再次执行，以此往复，直到返回的$cursor为0时，就把整个实例中的所有key遍历出来了。
关于SCAN讨论最多的问题就是，Redis在做Rehash时，会不会漏key或返回重复的key。
在使用SCAN命令时，不会漏key，但可能会得到重复的key，这主要和Redis的Rehash机制有关。Redis的所有key存在一个全局的哈希表中，如果存入的key慢慢变多，在达到一定阈值后，为了避免哈希冲突导致查询效率降低，这个哈希表会进行扩容。与之对应的，key数量逐渐变少时，这个哈希表会缩容以节省空间。
1、为什么不会漏key？Redis在SCAN遍历全局哈希表时，采用*高位进位法*的方式遍历哈希桶（可网上查询图例，一看就明白），当哈希表扩容后，通过这种算法遍历，旧哈希表中的数据映射到新哈希表，依旧会保留原来的先后顺序，这样就可以保证遍历时不会遗漏也不会重复。
2、为什么SCAN会得到重复的key？这个情况主要发生在哈希表缩容。已经遍历过的哈希桶在缩容时，会映射到新哈希表没有遍历到的位置，所以继续遍历就会对同一个key返回多次。
SCAN是遍历整个实例的所有key，另外Redis针对Hash/Set/Sorted Set也提供了HSCAN/SSCAN/ZSCAN命令，用于遍历一个key中的所有元素，建议在获取一个bigkey的所有数据时使用，避免发生阻塞风险。
但是使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN命令，返回的元素数量与执行SCAN逻辑可能不同。执行SCAN $cursor COUNT $count时一次最多返回count个数的key，数量不会超过count。
但Hash/Set/Sorted Set元素数量比较少时，底层会采用intset/ziplist方式存储，如果以这种方式存储，在执行HSCAN/SSCAN/ZSCAN命令时，会无视count参数，直接把所有元素一次性返回，也就是说，得到的元素数量是会大于count参数的。当底层转为哈希表或跳表存储时，才会真正使用发count参数，最多返回count个元素。
如果想要获取整个实例的所有key，建议使用SCAN命令代替。客户端通过执行SCAN $cursor COUNT $count可以得到一批key以及下一个游标$cursor，然后把这个$cursor当作SCAN的参数，再次执行，以此往复，直到返回的$cursor为0时，就把整个实例中的所有key遍历出来了。
关于SCAN讨论最多的问题就是，Redis在做Rehash时，会不会漏key或返回重复的key。
在使用SCAN命令时，不会漏key，但可能会得到重复的key，这主要和Redis的Rehash机制有关。Redis的所有key存在一个全局的哈希表中，如果存入的key慢慢变多，在达到一定阈值后，为了避免哈希冲突导致查询效率降低，这个哈希表会进行扩容。与之对应的，key数量逐渐变少时，这个哈希表会缩容以节省空间。
1、为什么不会漏key？Redis在SCAN遍历全局哈希表时，采用*高位进位法*的方式遍历哈希桶（可网上查询图例，一看就明白），当哈希表扩容后，通过这种算法遍历，旧哈希表中的数据映射到新哈希表，依旧会保留原来的先后顺序，这样就可以保证遍历时不会遗漏也不会重复。
2、为什么SCAN会得到重复的key？这个情况主要发生在哈希表缩容。已经遍历过的哈希桶在缩容时，会映射到新哈希表没有遍历到的位置，所以继续遍历就会对同一个key返回多次。
SCAN是遍历整个实例的所有key，另外Redis针对Hash/Set/Sorted Set也提供了HSCAN/SSCAN/ZSCAN命令，用于遍历一个key中的所有元素，建议在获取一个bigkey的所有数据时使用，避免发生阻塞风险。
但是使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN命令，返回的元素数量与执行SCAN逻辑可能不同。执行SCAN $cursor COUNT $count时一次最多返回count个数的key，数量不会超过count。
但Hash/Set/Sorted Set元素数量比较少时，底层会采用intset/ziplist方式存储，如果以这种方式存储，在执行HSCAN/SSCAN/ZSCAN命令时，会无视count参数，直接把所有元素一次性返回，也就是说，得到的元素数量是会大于count参数的。当底层转为哈希表或跳表存储时，才会真正使用发count参数，最多返回count个元素。
c、文件系统：AOF模式
AOF写回策略
1、no,调用write写日志文件，由操作系统周期性将日志写回磁盘
2、everysec,每秒调用一次fsync，将日志写回磁盘。
在使用 everysec 时，Redis 允许丢失一秒的操作记录，所以，Redis 主线程并不需要确保每个操作记录日志都写回磁盘。而且，fsync 的执行时间很长，如果是在 Redis 主线程中执行 fsync，就容易阻塞主线程。所以，当写回策略配置为 everysec 时，Redis 会使用后台的子线程异步完成 fsync 的操作。
3、always，每执行一个操作，就调用一次fsync将日志写回磁盘。
而对于 always 策略来说，Redis 需要确保每个操作记录日志都写回磁盘，如果用后台子线程异步完成，主线程就无法及时地知道每个操作是否已经完成了，这就不符合 always 策略的要求了。所以，always 策略并不使用后台子线程来执行。
AOF写回策略
1、no,调用write写日志文件，由操作系统周期性将日志写回磁盘
2、everysec,每秒调用一次fsync，将日志写回磁盘。
在使用 everysec 时，Redis 允许丢失一秒的操作记录，所以，Redis 主线程并不需要确保每个操作记录日志都写回磁盘。而且，fsync 的执行时间很长，如果是在 Redis 主线程中执行 fsync，就容易阻塞主线程。所以，当写回策略配置为 everysec 时，Redis 会使用后台的子线程异步完成 fsync 的操作。
3、always，每执行一个操作，就调用一次fsync将日志写回磁盘。
而对于 always 策略来说，Redis 需要确保每个操作记录日志都写回磁盘，如果用后台子线程异步完成，主线程就无法及时地知道每个操作是否已经完成了，这就不符合 always 策略的要求了。所以，always 策略并不使用后台子线程来执行。
为了避免日志文件不断增大和阻塞 Redis 主线程，Redis 使用子进程来进行 AOF 重写。
但是，这里有一个潜在的风险点：AOF 重写会对磁盘进行大量 IO 操作，同时，fsync 又需要等到数据写到磁盘后才能返回，所以，当 AOF 重写的压力比较大时，就会导致 fsync 被阻塞。虽然 fsync 是由后台子线程负责执行的，但是，主线程会监控 fsync 的执行进度。
当主线程使用后台子线程执行了一次 fsync，需要再次把新接收的操作记录写回磁盘时，如果主线程发现上一次的 fsync 还没有执行完，那么它就会阻塞。所以，如果后台子线程执行的 fsync 频繁阻塞的话（比如 AOF 重写占用了大量的磁盘 IO 带宽），主线程也会阻塞，导致 Redis 性能变慢。
但是，这里有一个潜在的风险点：AOF 重写会对磁盘进行大量 IO 操作，同时，fsync 又需要等到数据写到磁盘后才能返回，所以，当 AOF 重写的压力比较大时，就会导致 fsync 被阻塞。虽然 fsync 是由后台子线程负责执行的，但是，主线程会监控 fsync 的执行进度。
当主线程使用后台子线程执行了一次 fsync，需要再次把新接收的操作记录写回磁盘时，如果主线程发现上一次的 fsync 还没有执行完，那么它就会阻塞。所以，如果后台子线程执行的 fsync 频繁阻塞的话（比如 AOF 重写占用了大量的磁盘 IO 带宽），主线程也会阻塞，导致 Redis 性能变慢。
由于 fsync 后台子线程和 AOF 重写子进程的存在，主 IO 线程一般不会被阻塞。但是，如果在重写日志时，AOF 重写子进程的写入量比较大，fsync 线程也会被阻塞，进而阻塞主线程，导致延迟增加。对应的排查和解决建议。
a、检查AOF的写回策略，如果使用了everysec或always配置，需要确认下业务方对数据可靠性的要求，明确是否需要每一秒或每一个操作都记日志。如果Redis用于缓存，数据丢了还可以从后端数据库获取，其实并不需要很高的数据可靠性。
b、如果业务应用对延迟非常敏感，但同时允许一定量的数据丢失，那么把no-appendfsync-on-rewrite设置为yes。
这个配置项设置为 yes 时，表示在 AOF 重写时，不进行 fsync 操作。也就是说，Redis 实例把写命令写到内存后，不调用后台线程进行 fsync 操作，就可以直接返回了。当然，如果此时实例发生宕机，就会导致数据丢失。反之，如果这个配置项设置为 no（也是默认配置），在 AOF 重写时，Redis 实例仍然会调用后台线程进行 fsync 操作，这就会给实例带来阻塞。
c、要做到高性能又要高可靠，可采用高速的固态硬盘作为AOF的写入设备。高速固态盘的带宽和并发度比传统的机械硬盘的要高出 10 倍及以上。在 AOF 重写和 fsync 后台线程同时执行时，固态硬盘可以提供较为充足的磁盘 IO 资源，让 AOF 重写和 fsync 后台线程的磁盘 IO 资源竞争减少，从而降低对 Redis 的性能影响。
a、检查AOF的写回策略，如果使用了everysec或always配置，需要确认下业务方对数据可靠性的要求，明确是否需要每一秒或每一个操作都记日志。如果Redis用于缓存，数据丢了还可以从后端数据库获取，其实并不需要很高的数据可靠性。
b、如果业务应用对延迟非常敏感，但同时允许一定量的数据丢失，那么把no-appendfsync-on-rewrite设置为yes。
这个配置项设置为 yes 时，表示在 AOF 重写时，不进行 fsync 操作。也就是说，Redis 实例把写命令写到内存后，不调用后台线程进行 fsync 操作，就可以直接返回了。当然，如果此时实例发生宕机，就会导致数据丢失。反之，如果这个配置项设置为 no（也是默认配置），在 AOF 重写时，Redis 实例仍然会调用后台线程进行 fsync 操作，这就会给实例带来阻塞。
c、要做到高性能又要高可靠，可采用高速的固态硬盘作为AOF的写入设备。高速固态盘的带宽和并发度比传统的机械硬盘的要高出 10 倍及以上。在 AOF 重写和 fsync 后台线程同时执行时，固态硬盘可以提供较为充足的磁盘 IO 资源，让 AOF 重写和 fsync 后台线程的磁盘 IO 资源竞争减少，从而降低对 Redis 的性能影响。
操作系统
d、swap
内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制，涉及到磁盘的读写，所以，一旦触发 swap，无论是被换入数据的进程，还是被换出数据的进程，其性能都会受到慢速磁盘读写的影响。
如果没控制好内存使用量，或者和其他内存需求大的应用一起运行，就可能收到swap影响，而导致性能变慢。
正常情况下，Redis 的操作是直接通过访问内存就能完成，一旦 swap 被触发了，Redis 的请求操作需要等到磁盘数据读写完成才行。而且，和AOF 日志文件读写使用 fsync 线程不同，swap 触发后影响的是 Redis 主 IO 线程，这会极大地增加 Redis 的响应时间。
如何解决？增加机器的内存或者使用Redis集群或者让Redis去单独的机器或者切换内存很大的从库为主
操作系统会在后台记录每个进程的使用swap的使用情况，
1、redis-cli info | grep process_id获取进程号
2、进入redis的/proc目录，cd /proc/5332
3、运行获取Redis的swap使用情况，cat smaps | egrep '^(Swap|Size)'
当出现百MB，甚至GB的swap大小时，就说明Redis的内存压力很大，很有可能会变慢，所以swap的大小是排查Redis性能变慢是否由swap引起的重要指标
内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制，涉及到磁盘的读写，所以，一旦触发 swap，无论是被换入数据的进程，还是被换出数据的进程，其性能都会受到慢速磁盘读写的影响。
如果没控制好内存使用量，或者和其他内存需求大的应用一起运行，就可能收到swap影响，而导致性能变慢。
正常情况下，Redis 的操作是直接通过访问内存就能完成，一旦 swap 被触发了，Redis 的请求操作需要等到磁盘数据读写完成才行。而且，和AOF 日志文件读写使用 fsync 线程不同，swap 触发后影响的是 Redis 主 IO 线程，这会极大地增加 Redis 的响应时间。
如何解决？增加机器的内存或者使用Redis集群或者让Redis去单独的机器或者切换内存很大的从库为主
操作系统会在后台记录每个进程的使用swap的使用情况，
1、redis-cli info | grep process_id获取进程号
2、进入redis的/proc目录，cd /proc/5332
3、运行获取Redis的swap使用情况，cat smaps | egrep '^(Swap|Size)'
当出现百MB，甚至GB的swap大小时，就说明Redis的内存压力很大，很有可能会变慢，所以swap的大小是排查Redis性能变慢是否由swap引起的重要指标
内存大页
Linux内核2.6.38开始支持内存大页，支持2MB内存页分配，而常规的内存页分配按4KB分配。
虽然内存大页可以给Redis带来内存分配方面的收益，但是在进行持久性保存时，写时复制会把大内存页赋值，大量的拷贝，影响Redis正常的访存操作，最终导致性能变慢。
因此，需要关闭内存大页。
cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
如果是always则说明已开启大内存机制，never表示被禁止
echo never /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled关闭大内存命令
Linux内核2.6.38开始支持内存大页，支持2MB内存页分配，而常规的内存页分配按4KB分配。
虽然内存大页可以给Redis带来内存分配方面的收益，但是在进行持久性保存时，写时复制会把大内存页赋值，大量的拷贝，影响Redis正常的访存操作，最终导致性能变慢。
因此，需要关闭内存大页。
cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
如果是always则说明已开启大内存机制，never表示被禁止
echo never /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled关闭大内存命令
总结CheckList
1、获取 Redis 实例在当前环境下的基线性能。
2、是否用了慢查询命令？如果是的话，就使用其他命令替代慢查询命令，或者把聚合计算命令放在客户端做。
3、是否对过期 key 设置了相同的过期时间？对于批量删除的 key，可以在每个 key 的过期时间上加一个随机数，避免同时删除。
4、是否存在 bigkey？ 对于 bigkey 的删除操作，如果你的 Redis 是 4.0 及以上的版本，可以直接利用异步线程机制减少主线程阻塞；如果是 Redis 4.0 以前的版本，可以使用 SCAN 命令迭代删除；对于 bigkey 的集合查询和聚合操作，可以使用 SCAN 命令在客户端完成。
5、Redis AOF 配置级别是什么？业务层面是否的确需要这一可靠性级别？如果我们需要高性能，同时也允许数据丢失，可以将配置项 no-appendfsync-on-rewrite 设置为 yes，避免 AOF 重写和 fsync 竞争磁盘 IO 资源，导致 Redis 延迟增加。当然， 如果既需要高性能又需要高可靠性，最好使用高速固态盘作为 AOF 日志的写入盘。
6、Redis 实例的内存使用是否过大？发生 swap 了吗？如果是的话，就增加机器内存，或者是使用 Redis 集群，分摊单机 Redis 的键值对数量和内存压力。同时，要避免出现 Redis 和其他内存需求大的应用共享机器的情况。
7、在 Redis 实例的运行环境中，是否启用了透明大页机制？如果是的话，直接关闭内存大页机制就行了。
8、是否运行了 Redis 主从集群？如果是的话，把主库实例的数据量大小控制在 2~4GB，以免主从复制时，从库因加载大的 RDB 文件而阻塞。
9、是否使用了多核 CPU 或 NUMA 架构的机器运行 Redis 实例？使用多核 CPU 时，可以给 Redis 实例绑定物理核；使用 NUMA 架构时，注意把 Redis 实例和网络中断处理程序运行在同一个 CPU Socket 上。
10、如果你遇到了一些特殊情况，也不要慌，我再给你分享一个小技巧：仔细检查下有没有恼人的“邻居”，具体点说，就是 Redis 所在的机器上有没有一些其他占内存、磁盘 IO 和网络 IO 的程序，比如说数据库程序或者数据采集程序。如果有的话，我建议你将这些程序迁移到其他机器上运行。
1、获取 Redis 实例在当前环境下的基线性能。
2、是否用了慢查询命令？如果是的话，就使用其他命令替代慢查询命令，或者把聚合计算命令放在客户端做。
3、是否对过期 key 设置了相同的过期时间？对于批量删除的 key，可以在每个 key 的过期时间上加一个随机数，避免同时删除。
4、是否存在 bigkey？ 对于 bigkey 的删除操作，如果你的 Redis 是 4.0 及以上的版本，可以直接利用异步线程机制减少主线程阻塞；如果是 Redis 4.0 以前的版本，可以使用 SCAN 命令迭代删除；对于 bigkey 的集合查询和聚合操作，可以使用 SCAN 命令在客户端完成。
5、Redis AOF 配置级别是什么？业务层面是否的确需要这一可靠性级别？如果我们需要高性能，同时也允许数据丢失，可以将配置项 no-appendfsync-on-rewrite 设置为 yes，避免 AOF 重写和 fsync 竞争磁盘 IO 资源，导致 Redis 延迟增加。当然， 如果既需要高性能又需要高可靠性，最好使用高速固态盘作为 AOF 日志的写入盘。
6、Redis 实例的内存使用是否过大？发生 swap 了吗？如果是的话，就增加机器内存，或者是使用 Redis 集群，分摊单机 Redis 的键值对数量和内存压力。同时，要避免出现 Redis 和其他内存需求大的应用共享机器的情况。
7、在 Redis 实例的运行环境中，是否启用了透明大页机制？如果是的话，直接关闭内存大页机制就行了。
8、是否运行了 Redis 主从集群？如果是的话，把主库实例的数据量大小控制在 2~4GB，以免主从复制时，从库因加载大的 RDB 文件而阻塞。
9、是否使用了多核 CPU 或 NUMA 架构的机器运行 Redis 实例？使用多核 CPU 时，可以给 Redis 实例绑定物理核；使用 NUMA 架构时，注意把 Redis 实例和网络中断处理程序运行在同一个 CPU Socket 上。
10、如果你遇到了一些特殊情况，也不要慌，我再给你分享一个小技巧：仔细检查下有没有恼人的“邻居”，具体点说，就是 Redis 所在的机器上有没有一些其他占内存、磁盘 IO 和网络 IO 的程序，比如说数据库程序或者数据采集程序。如果有的话，我建议你将这些程序迁移到其他机器上运行。
关于如何分析、排查、解决Redis变慢问题，我总结的checklist如下：
1、使用复杂度过高的命令（例如SORT/SUION/ZUNIONSTORE/KEYS），或一次查询全量数据（例如LRANGE key 0 N，但N很大）
分析：a) 查看slowlog是否存在这些命令 b) Redis进程CPU使用率是否飙升（聚合运算命令导致）
解决：a) 不使用复杂度过高的命令，或用其他方式代替实现（放在客户端做） b) 数据尽量分批查询（LRANGE key 0 N，建议N<=100，查询全量数据建议使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN）
2、操作bigkey
分析：a) slowlog出现很多SET/DELETE变慢命令（bigkey分配内存和释放内存变慢） b) 使用redis-cli -h $host -p $port --bigkeys扫描出很多bigkey
解决：a) 优化业务，避免存储bigkey b) Redis 4.0+可开启lazy-free机制
3、大量key集中过期
分析：a) 业务使用EXPIREAT/PEXPIREAT命令 b) Redis info中的expired_keys指标短期突增
解决：a) 优化业务，过期增加随机时间，把时间打散，减轻删除过期key的压力 b) 运维层面，监控expired_keys指标，有短期突增及时报警排查
4、Redis内存达到maxmemory
分析：a) 实例内存达到maxmemory，且写入量大，淘汰key压力变大 b) Redis info中的evicted_keys指标短期突增
解决：a) 业务层面，根据情况调整淘汰策略（随机比LRU快） b) 运维层面，监控evicted_keys指标，有短期突增及时报警 c) 集群扩容，多个实例减轻淘汰key的压力、
5、大量短连接请求
分析：Redis处理大量短连接请求，TCP三次握手和四次挥手也会增加耗时
解决：使用长连接操作Redis
6、生成RDB和AOF重写fork耗时严重
分析：a) Redis变慢只发生在生成RDB和AOF重写期间 b) 实例占用内存越大，fork拷贝内存页表越久 c) Redis info中latest_fork_usec耗时变长
解决：a) 实例尽量小 b) Redis尽量部署在物理机上 c) 优化备份策略（例如低峰期备份） d) 合理配置repl-backlog和slave client-outpu
t-buffer-limit，避免主从全量同步 e) 视情况考虑关闭AOF f) 监控latest_fork_usec耗时是否变长
7、AOF使用awalys机制
分析：磁盘IO负载变高
解决：a) 使用everysec机制 b) 丢失数据不敏感的业务不开启AOF
8、使用Swap
分析：a) 所有请求全部开始变慢 b) slowlog大量慢日志 c) 查看Redis进程是否使用到了Swap
解决：a) 增加机器内存 b) 集群扩容 c) Swap使用时监控报警
9、进程绑定CPU不合理
分析：a) Redis进程只绑定一个CPU逻辑核 b) NUMA架构下，网络中断处理程序和Redis进程没有绑定在同一个Socket下
解决：a) Redis进程绑定多个CPU逻辑核 b) 网络中断处理程序和Redis进程绑定在同一个Socket下
10、开启透明大页机制
分析：生成RDB和AOF重写期间，主线程处理写请求耗时变长（拷贝内存副本耗时变长）
解决：关闭透明大页机制
11、网卡负载过高
分析：a) TCP/IP层延迟变大，丢包重传变多 b) 是否存在流量过大的实例占满带宽
解决：a) 机器网络资源监控，负载过高及时报警 b) 提前规划部署策略，访问量大的实例隔离部署
总之，Redis的性能与CPU、内存、网络、磁盘都息息相关，任何一处发生问题，都会影响到Redis的性能。
主要涉及到的包括业务使用层面和运维层面：业务人员需要了解Redis基本的运行原理，使用合理的命令、规避bigke问题和集中过期问题。运维层面需要DBA提前规划好部署策略，预留足够的资源，同时做好监控，这样当发生问题时，能够及时发现并尽快处理。
1、使用复杂度过高的命令（例如SORT/SUION/ZUNIONSTORE/KEYS），或一次查询全量数据（例如LRANGE key 0 N，但N很大）
分析：a) 查看slowlog是否存在这些命令 b) Redis进程CPU使用率是否飙升（聚合运算命令导致）
解决：a) 不使用复杂度过高的命令，或用其他方式代替实现（放在客户端做） b) 数据尽量分批查询（LRANGE key 0 N，建议N<=100，查询全量数据建议使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN）
2、操作bigkey
分析：a) slowlog出现很多SET/DELETE变慢命令（bigkey分配内存和释放内存变慢） b) 使用redis-cli -h $host -p $port --bigkeys扫描出很多bigkey
解决：a) 优化业务，避免存储bigkey b) Redis 4.0+可开启lazy-free机制
3、大量key集中过期
分析：a) 业务使用EXPIREAT/PEXPIREAT命令 b) Redis info中的expired_keys指标短期突增
解决：a) 优化业务，过期增加随机时间，把时间打散，减轻删除过期key的压力 b) 运维层面，监控expired_keys指标，有短期突增及时报警排查
4、Redis内存达到maxmemory
分析：a) 实例内存达到maxmemory，且写入量大，淘汰key压力变大 b) Redis info中的evicted_keys指标短期突增
解决：a) 业务层面，根据情况调整淘汰策略（随机比LRU快） b) 运维层面，监控evicted_keys指标，有短期突增及时报警 c) 集群扩容，多个实例减轻淘汰key的压力、
5、大量短连接请求
分析：Redis处理大量短连接请求，TCP三次握手和四次挥手也会增加耗时
解决：使用长连接操作Redis
6、生成RDB和AOF重写fork耗时严重
分析：a) Redis变慢只发生在生成RDB和AOF重写期间 b) 实例占用内存越大，fork拷贝内存页表越久 c) Redis info中latest_fork_usec耗时变长
解决：a) 实例尽量小 b) Redis尽量部署在物理机上 c) 优化备份策略（例如低峰期备份） d) 合理配置repl-backlog和slave client-outpu
t-buffer-limit，避免主从全量同步 e) 视情况考虑关闭AOF f) 监控latest_fork_usec耗时是否变长
7、AOF使用awalys机制
分析：磁盘IO负载变高
解决：a) 使用everysec机制 b) 丢失数据不敏感的业务不开启AOF
8、使用Swap
分析：a) 所有请求全部开始变慢 b) slowlog大量慢日志 c) 查看Redis进程是否使用到了Swap
解决：a) 增加机器内存 b) 集群扩容 c) Swap使用时监控报警
9、进程绑定CPU不合理
分析：a) Redis进程只绑定一个CPU逻辑核 b) NUMA架构下，网络中断处理程序和Redis进程没有绑定在同一个Socket下
解决：a) Redis进程绑定多个CPU逻辑核 b) 网络中断处理程序和Redis进程绑定在同一个Socket下
10、开启透明大页机制
分析：生成RDB和AOF重写期间，主线程处理写请求耗时变长（拷贝内存副本耗时变长）
解决：关闭透明大页机制
11、网卡负载过高
分析：a) TCP/IP层延迟变大，丢包重传变多 b) 是否存在流量过大的实例占满带宽
解决：a) 机器网络资源监控，负载过高及时报警 b) 提前规划部署策略，访问量大的实例隔离部署
总之，Redis的性能与CPU、内存、网络、磁盘都息息相关，任何一处发生问题，都会影响到Redis的性能。
主要涉及到的包括业务使用层面和运维层面：业务人员需要了解Redis基本的运行原理，使用合理的命令、规避bigke问题和集中过期问题。运维层面需要DBA提前规划好部署策略，预留足够的资源，同时做好监控，这样当发生问题时，能够及时发现并尽快处理。
4、Redis内存碎片
明明做了数据删除，数据量已经不大，但是使用top查看，Redis占用了很多内存
因为，当数据删除后，Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回给操作系统。所以，操作系统仍然会记录着给 Redis 分配了大量内存。
同时，有可能Redis释放得空间不是连续的。虽然有空间空间，却无法用来保存数据。内存空间闲置，往往是因为操作系统发生了严重的内存碎片
明明做了数据删除，数据量已经不大，但是使用top查看，Redis占用了很多内存
因为，当数据删除后，Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回给操作系统。所以，操作系统仍然会记录着给 Redis 分配了大量内存。
同时，有可能Redis释放得空间不是连续的。虽然有空间空间，却无法用来保存数据。内存空间闲置，往往是因为操作系统发生了严重的内存碎片
内存碎片是如何形成
a、内因：内存分配器的分配策略
Redis 可以使用 libc、jemalloc、tcmalloc 多种内存分配器来分配内存，默认使用 jemalloc。
jemalloc 的分配策略之一，是按照一系列固定的大小划分内存空间，例如 8 字节、16 字节、32 字节、48 字节，…, 2KB、4KB、8KB 等。当程序申请的内存最接近某个固定值时，jemalloc 会给它分配相应大小的空间。这样的分配方式本身是为了减少分配次数。
b、外因：Redis的负载特征，键值对大小不一样和删改操作
Redis 通常作为共用的缓存系统或键值数据库对外提供服务，所以，不同业务应用的数据都可能保存在 Redis 中，这就会带来不同大小的键值对。这样一来，Redis 申请内存空间分配时，本身就会有大小不一的空间需求。这是第一个外因。
第二个外因是，这些键值对会被修改和删除，这会导致空间的扩容和释放。
a、内因：内存分配器的分配策略
Redis 可以使用 libc、jemalloc、tcmalloc 多种内存分配器来分配内存，默认使用 jemalloc。
jemalloc 的分配策略之一，是按照一系列固定的大小划分内存空间，例如 8 字节、16 字节、32 字节、48 字节，…, 2KB、4KB、8KB 等。当程序申请的内存最接近某个固定值时，jemalloc 会给它分配相应大小的空间。这样的分配方式本身是为了减少分配次数。
b、外因：Redis的负载特征，键值对大小不一样和删改操作
Redis 通常作为共用的缓存系统或键值数据库对外提供服务，所以，不同业务应用的数据都可能保存在 Redis 中，这就会带来不同大小的键值对。这样一来，Redis 申请内存空间分配时，本身就会有大小不一的空间需求。这是第一个外因。
第二个外因是，这些键值对会被修改和删除，这会导致空间的扩容和释放。
如何判断是否有内存碎片
使用INFO命令查看
mem_fragmentation_ratio 的指标，它表示的就是 Redis 当前的内存碎片率。他是通过INFO命令中的两个指标 操作系统实际分配给Redis的物理内存空间（包括了碎片）used_memory_rss 和Redis为了保存数据实际申请使用的空间 used_memory 相除的结果。
1<mem_fragmentation_ratio <1.5，是合理的；
而大于1.5则说明内存碎片已经超过了50%，此时采取一些措施降低内存碎片率；
mem_fragmentation_ratio <1,说明used_memory_rss小于了used_memory，这意味着操作系统分配给Redis进程的物理内存，要小于Redis实际存储数据的内存，也就是说Redis没有足够的物理内存可以使用了，这会导致Redis一部分内存数据会被换到Swap中，之后当Redis访问Swap中的数据时，延迟会变大，性能下降。
使用INFO命令查看
mem_fragmentation_ratio 的指标，它表示的就是 Redis 当前的内存碎片率。他是通过INFO命令中的两个指标 操作系统实际分配给Redis的物理内存空间（包括了碎片）used_memory_rss 和Redis为了保存数据实际申请使用的空间 used_memory 相除的结果。
1<mem_fragmentation_ratio <1.5，是合理的；
而大于1.5则说明内存碎片已经超过了50%，此时采取一些措施降低内存碎片率；
mem_fragmentation_ratio <1,说明used_memory_rss小于了used_memory，这意味着操作系统分配给Redis进程的物理内存，要小于Redis实际存储数据的内存，也就是说Redis没有足够的物理内存可以使用了，这会导致Redis一部分内存数据会被换到Swap中，之后当Redis访问Swap中的数据时，延迟会变大，性能下降。
如何清理
a、重启Redis实例，但是这不是一个优雅的方法。
会带来两个后果：如果 Redis 中的数据没有持久化，那么，数据就会丢失；
即使 Redis 数据持久化了，我们还需要通过 AOF 或 RDB 进行恢复，恢复时长取决于 AOF 或 RDB 的大小，如果只有一个 Redis 实例，恢复阶段无法提供服务。
b、内存碎片自动清理的机制，从4.0-RC3版本后提供
当有数据把一块连续的内存空间分割成好几块不连续的空间时，操作系统就会把数据拷贝到别处。此时，数据拷贝需要能把这些数据原来占用的空间都空出来，把原本不连续的内存空间变成连续的空间。否则，如果数据拷贝后，并没有形成连续的内存空间，这就不能算是清理了。
但是，碎片清理也带来了代价：
操作系统需要把多份数据拷贝到新位置，把原有空间释放出来，这会带来时间开销。因为 Redis 是单线程，在数据拷贝时，Redis 只能等着，这就导致 Redis 无法及时处理请求，性能就会降低。而且，有的时候，数据拷贝还需要注意顺序。这种对顺序性的要求，会进一步增加 Redis 的等待时间，导致性能降低。
config set activedefrag yes启动自动清理功能
可通过配置尽量缓解上面的问题
active-defrag-ignore-bytes 100mb ：表示内存碎片的字节数达到 100MB 时，开始清理；
active-defrag-threshold-lower 10：表示内存碎片空间占操作系统分配给 Redis 的总空间比例达到 10% 时，开始清理。两者同时满足则开始清理，其一不满足则停止
为了尽可能减少碎片清理对 Redis 正常请求处理的影响，自动内存碎片清理功能在执行时，还会监控清理操作占用的 CPU 时间，而且还设置了两个参数，分别用于控制清理操作占用的 CPU 时间比例的上、下限，既保证清理工作能正常进行，又避免了降低 Redis 性能。
active-defrag-cycle-min 25： 表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不低于 25%，保证清理能正常开展；
active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不高于 75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应延迟升高。若发现性能变慢，并且是正在进行碎片清理，可适当调小该值。
a、重启Redis实例，但是这不是一个优雅的方法。
会带来两个后果：如果 Redis 中的数据没有持久化，那么，数据就会丢失；
即使 Redis 数据持久化了，我们还需要通过 AOF 或 RDB 进行恢复，恢复时长取决于 AOF 或 RDB 的大小，如果只有一个 Redis 实例，恢复阶段无法提供服务。
b、内存碎片自动清理的机制，从4.0-RC3版本后提供
当有数据把一块连续的内存空间分割成好几块不连续的空间时，操作系统就会把数据拷贝到别处。此时，数据拷贝需要能把这些数据原来占用的空间都空出来，把原本不连续的内存空间变成连续的空间。否则，如果数据拷贝后，并没有形成连续的内存空间，这就不能算是清理了。
但是，碎片清理也带来了代价：
操作系统需要把多份数据拷贝到新位置，把原有空间释放出来，这会带来时间开销。因为 Redis 是单线程，在数据拷贝时，Redis 只能等着，这就导致 Redis 无法及时处理请求，性能就会降低。而且，有的时候，数据拷贝还需要注意顺序。这种对顺序性的要求，会进一步增加 Redis 的等待时间，导致性能降低。
config set activedefrag yes启动自动清理功能
可通过配置尽量缓解上面的问题
active-defrag-ignore-bytes 100mb ：表示内存碎片的字节数达到 100MB 时，开始清理；
active-defrag-threshold-lower 10：表示内存碎片空间占操作系统分配给 Redis 的总空间比例达到 10% 时，开始清理。两者同时满足则开始清理，其一不满足则停止
为了尽可能减少碎片清理对 Redis 正常请求处理的影响，自动内存碎片清理功能在执行时，还会监控清理操作占用的 CPU 时间，而且还设置了两个参数，分别用于控制清理操作占用的 CPU 时间比例的上、下限，既保证清理工作能正常进行，又避免了降低 Redis 性能。
active-defrag-cycle-min 25： 表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不低于 25%，保证清理能正常开展；
active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不高于 75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应延迟升高。若发现性能变慢，并且是正在进行碎片清理，可适当调小该值。
5、Redis缓冲区
缓冲区主要就是用一块内存空间来暂时存放命令数据，以免出现因为数据和命令的处理速度慢于发送速度而导致的数据丢失和性能问题。但因为缓冲区的内存空间有限，如果往里面写入数据的速度持续地大于从里面读取数据的速度，就会导致缓冲区需要越来越多的内存来暂存数据。当缓冲区占用的内存超出了设定的上限阈值时，就会出现缓冲区溢出。但是如果不给缓冲区设置上限，有可能耗尽Redis所在机器的所在内存，导致Redis实例崩溃。
缓冲区分为服务器和客户端、主从集群间的缓冲区。
缓冲区主要就是用一块内存空间来暂时存放命令数据，以免出现因为数据和命令的处理速度慢于发送速度而导致的数据丢失和性能问题。但因为缓冲区的内存空间有限，如果往里面写入数据的速度持续地大于从里面读取数据的速度，就会导致缓冲区需要越来越多的内存来暂存数据。当缓冲区占用的内存超出了设定的上限阈值时，就会出现缓冲区溢出。但是如果不给缓冲区设置上限，有可能耗尽Redis所在机器的所在内存，导致Redis实例崩溃。
缓冲区分为服务器和客户端、主从集群间的缓冲区。
客户端的输入和输出缓冲区
为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配，服务器端给每个连接的客户端都设置了一个输入缓冲区和输出缓冲区，我们称之为客户端输入缓冲区和输出缓冲区。
输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理。当 Redis 主线程处理完数据后，会把结果写入到输出缓冲区，再通过输出缓冲区返回给客户端。
为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配，服务器端给每个连接的客户端都设置了一个输入缓冲区和输出缓冲区，我们称之为客户端输入缓冲区和输出缓冲区。
输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理。当 Redis 主线程处理完数据后，会把结果写入到输出缓冲区，再通过输出缓冲区返回给客户端。
如何应对输入缓冲区溢出
造成溢出的主要原因：1、写入了 bigkey，比如一下子写入了多个百万级别的集合类型数据；
2、服务器端处理请求的速度过慢，例如，Redis 主线程出现了间歇性阻塞，无法及时处理正常发送的请求，导致客户端发送的请求在缓冲区越积越多。
可使用 CLIENT LIST 命令查看输入缓冲区的使用情况
主要注意客户端的IP和端号信息、客户端最新使用的命令cmd、输入缓冲区已经使用的大小qbuf、输入缓冲区尚未使用的大小qbuf-free。
如果 qbuf 很大，而同时 qbuf-free 很小，就要引起注意了，因为这时候输入缓冲区已经占用了很多内存，而且没有什么空闲空间了。此时，客户端再写入大量命令的话，就会引起客户端输入缓冲区溢出，Redis 的处理办法就是把客户端连接关闭，结果就是业务程序无法进行数据存取了。
通常情况下，Redis 服务器端不止服务一个客户端，当多个客户端连接占用的内存总量，超过了 Redis 的 maxmemory 配置项时（例如 4GB），就会触发 Redis 进行数据淘汰。一旦数据被淘汰出 Redis，再要访问这部分数据，就需要去后端数据库读取，这就降低了业务应用的访问性能。此外，更糟糕的是，如果使用多个客户端，导致 Redis 内存占用过大，也会导致内存溢出（out-of-memory）问题，进而会引起 Redis 崩溃，给业务应用造成严重影响。
如何避免
1、把缓冲区调大，没办法，Redis 的客户端输入缓冲区大小的上限阈值，在代码中就设定为了 1GB
2、是从数据命令的发送和处理速度入手。避免客户端写入 bigkey，以及避免 Redis 主线程阻塞。
造成溢出的主要原因：1、写入了 bigkey，比如一下子写入了多个百万级别的集合类型数据；
2、服务器端处理请求的速度过慢，例如，Redis 主线程出现了间歇性阻塞，无法及时处理正常发送的请求，导致客户端发送的请求在缓冲区越积越多。
可使用 CLIENT LIST 命令查看输入缓冲区的使用情况
主要注意客户端的IP和端号信息、客户端最新使用的命令cmd、输入缓冲区已经使用的大小qbuf、输入缓冲区尚未使用的大小qbuf-free。
如果 qbuf 很大，而同时 qbuf-free 很小，就要引起注意了，因为这时候输入缓冲区已经占用了很多内存，而且没有什么空闲空间了。此时，客户端再写入大量命令的话，就会引起客户端输入缓冲区溢出，Redis 的处理办法就是把客户端连接关闭，结果就是业务程序无法进行数据存取了。
通常情况下，Redis 服务器端不止服务一个客户端，当多个客户端连接占用的内存总量，超过了 Redis 的 maxmemory 配置项时（例如 4GB），就会触发 Redis 进行数据淘汰。一旦数据被淘汰出 Redis，再要访问这部分数据，就需要去后端数据库读取，这就降低了业务应用的访问性能。此外，更糟糕的是，如果使用多个客户端，导致 Redis 内存占用过大，也会导致内存溢出（out-of-memory）问题，进而会引起 Redis 崩溃，给业务应用造成严重影响。
如何避免
1、把缓冲区调大，没办法，Redis 的客户端输入缓冲区大小的上限阈值，在代码中就设定为了 1GB
2、是从数据命令的发送和处理速度入手。避免客户端写入 bigkey，以及避免 Redis 主线程阻塞。
如何应对输出缓冲区溢出？
Redis 为每个客户端设置的输出缓冲区也包括两部分：一部分，是一个大小为 16KB 的固定缓冲空间，用来暂存 OK 响应和出错信息；另一部分，是一个可以动态增加的缓冲空间，用来暂存大小可变的响应结果。
造成溢出的原因：1、服务器端返回 bigkey 的大量结果；
2、执行了 MONITOR 命令。MONITOR 的输出结果会持续占用输出缓冲区，并越占越多，最后的结果就是发生溢出。所以，MONITOR 命令主要用在调试环境中，不要在线上生产环境中持续使用 MONITOR，当然偶尔使用也是允许的。
3、缓冲区大小设置得不合理。和输入缓冲区不同，我们可以通过 client-output-buffer-limit 配置项，来设置缓冲区的大小。具体设置的内容包括两方面：
a、设置缓冲区大小的上限阈值；
b、设置输出缓冲区持续写入数据的数量上限阈值，和持续写入数据的时间的上限阈值。
根据不同的客户端类型进行不同配置
a、普通客户端，client-output-buffer-limit normal 0 0 0，其中，normal 表示当前设置的是普通客户端，第 1 个 0 设置的是缓冲区大小限制，第 2 个 0 和第 3 个 0 分别表示缓冲区持续写入量限制和持续写入时间限制。对于普通客户端来说，它每发送完一个请求，会等到请求结果返回后，再发送下一个请求，这种发送方式称为阻塞式发送。在这种情况下，如果不是读取体量特别大的 bigkey，服务器端的输出缓冲区一般不会被阻塞的。
b、订阅客户端，client-output-buffer-limit pubsub 8mb 2mb 60，其中，pubsub 参数表示当前是对订阅客户端进行设置；8mb 表示输出缓冲区的大小上限为 8MB，一旦实际占用的缓冲区大小要超过 8MB，服务器端就会直接关闭客户端的连接；2mb 和 60 表示，如果连续 60 秒内对输出缓冲区的写入量超过 2MB 的话，服务器端也会关闭客户端连接。对于订阅客户端来说，一旦订阅的 Redis 频道有消息了，服务器端都会通过输出缓冲区把消息发给客户端。所以，订阅客户端和服务器间的消息发送方式，不属于阻塞式发送。不过，如果频道消息较多的话，也会占用较多的输出缓冲区空间。
如何避免：
a、避免 bigkey 操作返回大量数据结果；
b、避免在线上环境中持续使用 MONITOR 命令。
c、使用 client-output-buffer-limit 设置合理的缓冲区大小上限，或是缓冲区连续写入时间和写入量上限。
Redis 为每个客户端设置的输出缓冲区也包括两部分：一部分，是一个大小为 16KB 的固定缓冲空间，用来暂存 OK 响应和出错信息；另一部分，是一个可以动态增加的缓冲空间，用来暂存大小可变的响应结果。
造成溢出的原因：1、服务器端返回 bigkey 的大量结果；
2、执行了 MONITOR 命令。MONITOR 的输出结果会持续占用输出缓冲区，并越占越多，最后的结果就是发生溢出。所以，MONITOR 命令主要用在调试环境中，不要在线上生产环境中持续使用 MONITOR，当然偶尔使用也是允许的。
3、缓冲区大小设置得不合理。和输入缓冲区不同，我们可以通过 client-output-buffer-limit 配置项，来设置缓冲区的大小。具体设置的内容包括两方面：
a、设置缓冲区大小的上限阈值；
b、设置输出缓冲区持续写入数据的数量上限阈值，和持续写入数据的时间的上限阈值。
根据不同的客户端类型进行不同配置
a、普通客户端，client-output-buffer-limit normal 0 0 0，其中，normal 表示当前设置的是普通客户端，第 1 个 0 设置的是缓冲区大小限制，第 2 个 0 和第 3 个 0 分别表示缓冲区持续写入量限制和持续写入时间限制。对于普通客户端来说，它每发送完一个请求，会等到请求结果返回后，再发送下一个请求，这种发送方式称为阻塞式发送。在这种情况下，如果不是读取体量特别大的 bigkey，服务器端的输出缓冲区一般不会被阻塞的。
b、订阅客户端，client-output-buffer-limit pubsub 8mb 2mb 60，其中，pubsub 参数表示当前是对订阅客户端进行设置；8mb 表示输出缓冲区的大小上限为 8MB，一旦实际占用的缓冲区大小要超过 8MB，服务器端就会直接关闭客户端的连接；2mb 和 60 表示，如果连续 60 秒内对输出缓冲区的写入量超过 2MB 的话，服务器端也会关闭客户端连接。对于订阅客户端来说，一旦订阅的 Redis 频道有消息了，服务器端都会通过输出缓冲区把消息发给客户端。所以，订阅客户端和服务器间的消息发送方式，不属于阻塞式发送。不过，如果频道消息较多的话，也会占用较多的输出缓冲区空间。
如何避免：
a、避免 bigkey 操作返回大量数据结果；
b、避免在线上环境中持续使用 MONITOR 命令。
c、使用 client-output-buffer-limit 设置合理的缓冲区大小上限，或是缓冲区连续写入时间和写入量上限。
主从集群缓冲区
主从集群间的数据复制包括全量复制和增量复制两种。全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。无论在哪种形式的复制中，为了保证主从节点的数据一致，都会用到缓冲区。但是，这两种复制场景下的缓冲区，在溢出影响和大小设置方面并不一样。
主库上的从库输出缓冲区（slave client-output-buffer）是不计算在Redis使用的总内存中的，也就是说主从同步延迟，数据积压在主库上的从库输出缓冲区中，这个缓冲区内存占用变大，不会超过maxmemory导致淘汰数据。只有普通客户端和订阅客户端的输出缓冲区内存增长，超过maxmemory时，才会淘汰数据
主从集群间的数据复制包括全量复制和增量复制两种。全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。无论在哪种形式的复制中，为了保证主从节点的数据一致，都会用到缓冲区。但是，这两种复制场景下的缓冲区，在溢出影响和大小设置方面并不一样。
主库上的从库输出缓冲区（slave client-output-buffer）是不计算在Redis使用的总内存中的，也就是说主从同步延迟，数据积压在主库上的从库输出缓冲区中，这个缓冲区内存占用变大，不会超过maxmemory导致淘汰数据。只有普通客户端和订阅客户端的输出缓冲区内存增长，超过maxmemory时，才会淘汰数据
复制缓冲区的溢出
在全量复制过程中，主节点在向从节点传输 RDB 文件的同时，会继续接收客户端发送的写命令请求。这些写命令就会先保存在复制缓冲区中，等 RDB 文件传输完成后，再发送给从节点去执行。主节点上会为每个从节点都维护一个复制缓冲区，来保证主从节点间的数据同步。
主节点上的复制缓冲区，本质上也是一个用于和从节点连接的客户端（我们称之为从节点客户端），使用的输出缓冲区。复制缓冲区一旦发生溢出，主节点也会直接关闭和从节点进行复制操作的连接，导致全量复制失败。
如何避免
a、可以控制主节点保存的数据量大小。按通常的使用经验，把主节点的数据量控制在 2~4GB，这样可以让全量同步执行得更快些，避免复制缓冲区累积过多命令。
b、可以使用 client-output-buffer-limit 配置项，来设置合理的复制缓冲区大小。设置的依据，就是主节点的数据量大小、主节点的写负载压力和主节点本身的内存大小。config set client-output-buffer-limit slave 512mb 128 mb 60,其中，slave 参数表明该配置项是针对复制缓冲区的。512mb 代表将缓冲区大小的上限设置为 512MB；128mb 和 60 代表的设置是，如果连续 60 秒内的写入量超过 128MB 的话，也会触发缓冲区溢出。可通过写入命令数据的大小和应用的实际负载情况（写命令速率），粗略计算写命令数据量，与设置的写命令数据量进行对比，是否足够。
c、主节点上复制缓冲区的内存开销，会是每个从节点客户端输出缓冲区占用内存的总和。如果集群中的从节点数非常多的话，主节点的内存开销就会非常大。所以，我们还必须得控制和主节点连接的从节点个数，不要使用大规模的主从集群。
在全量复制过程中，主节点在向从节点传输 RDB 文件的同时，会继续接收客户端发送的写命令请求。这些写命令就会先保存在复制缓冲区中，等 RDB 文件传输完成后，再发送给从节点去执行。主节点上会为每个从节点都维护一个复制缓冲区，来保证主从节点间的数据同步。
主节点上的复制缓冲区，本质上也是一个用于和从节点连接的客户端（我们称之为从节点客户端），使用的输出缓冲区。复制缓冲区一旦发生溢出，主节点也会直接关闭和从节点进行复制操作的连接，导致全量复制失败。
如何避免
a、可以控制主节点保存的数据量大小。按通常的使用经验，把主节点的数据量控制在 2~4GB，这样可以让全量同步执行得更快些，避免复制缓冲区累积过多命令。
b、可以使用 client-output-buffer-limit 配置项，来设置合理的复制缓冲区大小。设置的依据，就是主节点的数据量大小、主节点的写负载压力和主节点本身的内存大小。config set client-output-buffer-limit slave 512mb 128 mb 60,其中，slave 参数表明该配置项是针对复制缓冲区的。512mb 代表将缓冲区大小的上限设置为 512MB；128mb 和 60 代表的设置是，如果连续 60 秒内的写入量超过 128MB 的话，也会触发缓冲区溢出。可通过写入命令数据的大小和应用的实际负载情况（写命令速率），粗略计算写命令数据量，与设置的写命令数据量进行对比，是否足够。
c、主节点上复制缓冲区的内存开销，会是每个从节点客户端输出缓冲区占用内存的总和。如果集群中的从节点数非常多的话，主节点的内存开销就会非常大。所以，我们还必须得控制和主节点连接的从节点个数，不要使用大规模的主从集群。
复制积压缓冲区的溢出问题
增量复制时使用的缓冲区，这个缓冲区称为复制积压缓冲区repl_backlog_buffer。
主节点在把接收到的写命令同步给从节点时，同时会把这些写命令写入复制积压缓冲区。一旦从节点发生网络闪断，再次和主节点恢复连接后，从节点就会从复制积压缓冲区中，读取断连期间主节点接收到的写命令，进而进行增量同步。
如何避免
a、复制积压缓冲区是一个大小有限的环形缓冲区。当主节点把复制积压缓冲区写满后，会覆盖缓冲区中的旧命令数据。如果从节点还没有同步这些旧命令数据，就会造成主从节点间重新开始执行全量复制。
b、为了应对复制积压缓冲区的溢出问题，我们可以调整复制积压缓冲区的大小，也就是设置 repl_backlog_size 这个参数的值。
增量复制时使用的缓冲区，这个缓冲区称为复制积压缓冲区repl_backlog_buffer。
主节点在把接收到的写命令同步给从节点时，同时会把这些写命令写入复制积压缓冲区。一旦从节点发生网络闪断，再次和主节点恢复连接后，从节点就会从复制积压缓冲区中，读取断连期间主节点接收到的写命令，进而进行增量同步。
如何避免
a、复制积压缓冲区是一个大小有限的环形缓冲区。当主节点把复制积压缓冲区写满后，会覆盖缓冲区中的旧命令数据。如果从节点还没有同步这些旧命令数据，就会造成主从节点间重新开始执行全量复制。
b、为了应对复制积压缓冲区的溢出问题，我们可以调整复制积压缓冲区的大小，也就是设置 repl_backlog_size 这个参数的值。
客户端是否也需要缓冲区，好处是
1、客户端和服务端交互，一般都会制定一个交互协议，客户端给服务端发数据时，都会按照这个协议把数据拼装好，然后写到客户端buffer中，客户端再一次性把buffer数据写到操作系统的网络缓冲区中，最后由操作系统发送给服务端。这样服务端就能从网络缓冲区中读取到一整块数据，然后按照协议解析数据即可。使用buffer发送数据会比一个个发送数据到服务端效率要高很多。而且可以在客户端控制发送速率，避免把过多的请求一下子全部发到 Redis 实例，导致实例因压力过大而性能下降。不过，客户端缓冲区不会太大，所以，对 Redis 实例的内存使用没有什么影响。
1.1、在应用 Redis 主从集群时，主从节点进行故障切换是需要一定时间的，此时，主节点无法服务外来请求。如果客户端有缓冲区暂存请求，那么，客户端仍然可以正常接收业务应用的请求，这就可以避免直接给应用返回无法服务的错误。
2、客户端还可以使用Pipeline批量发送命令到服务端，以提高访问性能。不使用Pipeline时，客户端是发送一个命令、读取一次结果。而使用Pipeline时，客户端先把一批命令暂存到buffer中，然后一次性把buffer中的命令发送到服务端，服务端处理多个命令后批量返回结果，这样做的好处是可以减少来回网络IO的次数，降低延迟，提高访问性能。当然，Redis服务端的buffer内存也会相应增长，可以控制好Pipeline命令的数量防止buffer超限。
缓冲区其实无处不在，客户端缓冲区、服务端缓冲区、操作系统网络缓冲区等等，凡是进行数据交互的两端，一般都会利用缓冲区来降低两端速度不匹配的影响。没有缓冲区，就好比一个个工人搬运货物到目的地，每个工人不仅成本高，而且运输效率低。而有了缓冲区后，相当于把这些货物先装到一个集装箱里，然后以集装箱为单位，开车运送到目的地，这样既降低了成本，又提高了运输效率。缓冲区相当于把需要运送的零散数据，进行一块块规整化，然后分批运输。
1、客户端和服务端交互，一般都会制定一个交互协议，客户端给服务端发数据时，都会按照这个协议把数据拼装好，然后写到客户端buffer中，客户端再一次性把buffer数据写到操作系统的网络缓冲区中，最后由操作系统发送给服务端。这样服务端就能从网络缓冲区中读取到一整块数据，然后按照协议解析数据即可。使用buffer发送数据会比一个个发送数据到服务端效率要高很多。而且可以在客户端控制发送速率，避免把过多的请求一下子全部发到 Redis 实例，导致实例因压力过大而性能下降。不过，客户端缓冲区不会太大，所以，对 Redis 实例的内存使用没有什么影响。
1.1、在应用 Redis 主从集群时，主从节点进行故障切换是需要一定时间的，此时，主节点无法服务外来请求。如果客户端有缓冲区暂存请求，那么，客户端仍然可以正常接收业务应用的请求，这就可以避免直接给应用返回无法服务的错误。
2、客户端还可以使用Pipeline批量发送命令到服务端，以提高访问性能。不使用Pipeline时，客户端是发送一个命令、读取一次结果。而使用Pipeline时，客户端先把一批命令暂存到buffer中，然后一次性把buffer中的命令发送到服务端，服务端处理多个命令后批量返回结果，这样做的好处是可以减少来回网络IO的次数，降低延迟，提高访问性能。当然，Redis服务端的buffer内存也会相应增长，可以控制好Pipeline命令的数量防止buffer超限。
缓冲区其实无处不在，客户端缓冲区、服务端缓冲区、操作系统网络缓冲区等等，凡是进行数据交互的两端，一般都会利用缓冲区来降低两端速度不匹配的影响。没有缓冲区，就好比一个个工人搬运货物到目的地，每个工人不仅成本高，而且运输效率低。而有了缓冲区后，相当于把这些货物先装到一个集装箱里，然后以集装箱为单位，开车运送到目的地，这样既降低了成本，又提高了运输效率。缓冲区相当于把需要运送的零散数据，进行一块块规整化，然后分批运输。
使用Pika实现大容量Redis
我们在应用 Redis 时，随着业务数据的增加（比如说电商业务中，随着用户规模和商品数量的增加），就需要 Redis 能保存更多的数据。你可能会想到使用 Redis 切片集群，把数据分散保存到多个实例上。但是这样做的话，会有一个问题，如果要保存的数据总量很大，但是每个实例保存的数据量较小的话，就会导致集群的实例规模增加，这会让集群的运维管理变得复杂，增加开销。
可以通过增加 Redis 单实例的内存容量，形成大内存实例，每个实例可以保存更多的数据，这样一来，在保存相同的数据总量时，所需要的大内存实例的个数就会减少，就可以节省开销。
Redis 使用内存保存数据，内存容量增加后，就会带来两方面的潜在问题，分别是，内存快照 RDB 生成和恢复效率低，以及主从节点全量同步时长增加、缓冲区易溢出。
1、我们先看内存快照 RDB 受到的影响。内存大小和内存快照 RDB 的关系是非常直接的：实例内存容量大，RDB 文件也会相应增大，那么，RDB 文件生成时的 fork 时长就会增加，这就会导致 Redis 实例阻塞。而且，RDB 文件增大后，使用 RDB 进行恢复的时长也会增加，会导致 Redis 较长时间无法对外提供服务。
2、主从节点间的同步的第一步就是要做全量同步。全量同步是主节点生成 RDB 文件，并传给从节点，从节点再进行加载。试想一下，如果 RDB 文件很大，肯定会导致全量同步的时长增加，效率不高，而且还可能会导致复制缓冲区溢出。一旦缓冲区溢出了，主从节点间就会又开始全量同步，影响业务应用的正常使用。如果我们增加复制缓冲区的容量，这又会消耗宝贵的内存资源。
3、此外，如果主库发生了故障，进行主从切换后，其他从库都需要和新主库进行一次全量同步。如果 RDB 文件很大，也会导致主从切换的过程耗时增加，同样会影响业务的可用性。
可以通过增加 Redis 单实例的内存容量，形成大内存实例，每个实例可以保存更多的数据，这样一来，在保存相同的数据总量时，所需要的大内存实例的个数就会减少，就可以节省开销。
Redis 使用内存保存数据，内存容量增加后，就会带来两方面的潜在问题，分别是，内存快照 RDB 生成和恢复效率低，以及主从节点全量同步时长增加、缓冲区易溢出。
1、我们先看内存快照 RDB 受到的影响。内存大小和内存快照 RDB 的关系是非常直接的：实例内存容量大，RDB 文件也会相应增大，那么，RDB 文件生成时的 fork 时长就会增加，这就会导致 Redis 实例阻塞。而且，RDB 文件增大后，使用 RDB 进行恢复的时长也会增加，会导致 Redis 较长时间无法对外提供服务。
2、主从节点间的同步的第一步就是要做全量同步。全量同步是主节点生成 RDB 文件，并传给从节点，从节点再进行加载。试想一下，如果 RDB 文件很大，肯定会导致全量同步的时长增加，效率不高，而且还可能会导致复制缓冲区溢出。一旦缓冲区溢出了，主从节点间就会又开始全量同步，影响业务应用的正常使用。如果我们增加复制缓冲区的容量，这又会消耗宝贵的内存资源。
3、此外，如果主库发生了故障，进行主从切换后，其他从库都需要和新主库进行一次全量同步。如果 RDB 文件很大，也会导致主从切换的过程耗时增加，同样会影响业务的可用性。
基于 SSD 给 Redis 单实例进行扩容的技术方案 Pika。跟 Redis 相比，Pika 的好处非常明显：既支持 Redis 操作接口，又能支持保存大容量的数据。如果你原来就在应用 Redis，现在想进行扩容，那么，Pika 无疑是一个很好的选择，无论是代码迁移还是运维管理，Pika 基本不需要额外的工作量。
不过，Pika 毕竟是把数据保存到了 SSD 上，数据访问要读写 SSD，所以，读写性能要弱于 Redis。针对这一点，我给你提供两个降低读写 SSD 对 Pika 的性能影响的小建议：
1、利用 Pika 的多线程模型，增加线程数量，提升 Pika 的并发请求处理能力；
2、为 Pika 配置高配的 SSD，提升 SSD 自身的访问性能。
另外，关于Pika的使用场景，它并不能代替Redis，而是作为Redis的补充，在需要大容量存储（50G数据量以上）、访问延迟要求不苛刻的业务场景下使用。在使用之前，最好是根据自己的业务情况，先做好调研和性能测试，评估后决定是否使用。
不过，Pika 毕竟是把数据保存到了 SSD 上，数据访问要读写 SSD，所以，读写性能要弱于 Redis。针对这一点，我给你提供两个降低读写 SSD 对 Pika 的性能影响的小建议：
1、利用 Pika 的多线程模型，增加线程数量，提升 Pika 的并发请求处理能力；
2、为 Pika 配置高配的 SSD，提升 SSD 自身的访问性能。
另外，关于Pika的使用场景，它并不能代替Redis，而是作为Redis的补充，在需要大容量存储（50G数据量以上）、访问延迟要求不苛刻的业务场景下使用。在使用之前，最好是根据自己的业务情况，先做好调研和性能测试，评估后决定是否使用。
Redis版本特性
Redis6.0
1、从单线程处理网络请求到多线程处理
Redis 一直被大家熟知的就是它的单线程架构，虽然有些命令操作可以用后台线程或子进程执行（比如数据删除、快照生成、AOF 重写），但是，从网络 IO 处理到实际的读写命令处理，都是由单个线程完成的。
随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 IO 的处理上，也就是说，单个主线程处理网络请求的速度跟不上底层网络硬件的速度。
采用多个 IO 线程来处理网络请求，提高网络请求处理的并行度。而不使用用户态网络协议栈（例如 DPDK）取代内核网络协议栈，让网络请求的处理不用在内核里执行，直接在用户态完成处理就行。因为该方法需要修改 Redis 源码中和网络相关的部分（例如修改所有的网络收发请求函数），这会带来很多开发工作量。而且新增代码还可能引入新 Bug，导致系统不稳定。
Redis 一直被大家熟知的就是它的单线程架构，虽然有些命令操作可以用后台线程或子进程执行（比如数据删除、快照生成、AOF 重写），但是，从网络 IO 处理到实际的读写命令处理，都是由单个线程完成的。
随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 IO 的处理上，也就是说，单个主线程处理网络请求的速度跟不上底层网络硬件的速度。
采用多个 IO 线程来处理网络请求，提高网络请求处理的并行度。而不使用用户态网络协议栈（例如 DPDK）取代内核网络协议栈，让网络请求的处理不用在内核里执行，直接在用户态完成处理就行。因为该方法需要修改 Redis 源码中和网络相关的部分（例如修改所有的网络收发请求函数），这会带来很多开发工作量。而且新增代码还可能引入新 Bug，导致系统不稳定。
1、主线程和IO线程协作
阶段一：服务端和客户端建立 Socket 连接，并分配处理线程
阶段二：IO 线程读取并解析请求
阶段三：主线程执行请求操作
阶段一：服务端和客户端建立 Socket 连接，并分配处理线程
阶段二：IO 线程读取并解析请求
阶段三：主线程执行请求操作
2、阶段四：IO回写Socket和主线程清空全局队列
如何开启多线程？
了解了 Redis 主线程和多线程的协作方式，我们该怎么启用多线程呢？在 Redis 6.0 中，多线程机制默认是关闭的，如果需要使用多线程功能，需要在 redis.conf 中完成两个设置。
1. 设置 io-thread-do-reads 配置项为 yes，表示启用多线程。
2. 设置线程个数io-threads。一般来说，线程个数要小于 Redis 实例所在机器的 CPU 核个数，例如，对于一个 8 核的机器来说，Redis 官方建议配置 6 个 IO 线程。
如果在实际应用中，发现 Redis 实例的 CPU 开销不大，吞吐量却没有提升，可以考虑使用 Redis 6.0 的多线程机制，加速网络处理，进而提升实例的吞吐量。
了解了 Redis 主线程和多线程的协作方式，我们该怎么启用多线程呢？在 Redis 6.0 中，多线程机制默认是关闭的，如果需要使用多线程功能，需要在 redis.conf 中完成两个设置。
1. 设置 io-thread-do-reads 配置项为 yes，表示启用多线程。
2. 设置线程个数io-threads。一般来说，线程个数要小于 Redis 实例所在机器的 CPU 核个数，例如，对于一个 8 核的机器来说，Redis 官方建议配置 6 个 IO 线程。
如果在实际应用中，发现 Redis 实例的 CPU 开销不大，吞吐量却没有提升，可以考虑使用 Redis 6.0 的多线程机制，加速网络处理，进而提升实例的吞吐量。
2、实现服务端协助客户端缓存
和之前的版本相比，Redis 6.0 新增了一个重要的特性，就是实现了服务端协助的客户端缓存功能，也称为跟踪（Tracking）功能。有了这个功能，业务应用中的 Redis 客户端就可以把读取的数据缓存在业务应用本地了，应用就可以直接在本地快速读取数据了。
如果数据被修改了或是失效了，如何通知客户端对缓存的数据做失效处理？（前两者模式要求客户端使用RESP 3协议，是6.0新启动的通信协议）
第一种模式是普通模式。实例会在服务端记录客户端读取过的 key，并监测 key 是否有修改。一旦 key 的值发生变化，服务端会给客户端发送 invalidate 消息，通知客户端缓存失效了。但是服务端在给客户端发送过一次 invalidate 消息后，如果 key 再被修改，此时，服务端就不会再次给客户端发送 invalidate 消息。除了客户端再次执行读命令，服务端才会再次检测被读取的命令，这样设计是节省有限的内存空间，毕竟，如果客户端不再访问这个 key 了，而服务端仍然记录 key 的修改情况，就会浪费内存资源。通过CLIENT TRACKING ON|OFF 设置该模式
第二种模式是广播模式。服务端会给客户端广播所有 key 的失效情况，不过，这样做了之后，如果 key 被频繁修改，服务端会发送大量的失效广播消息，这就会消耗大量的网络带宽资源。所以，在实际应用时，我们会让客户端注册希望跟踪的 key 的前缀，当带有注册前缀的 key 被修改时，服务端会把失效消息广播给所有注册的客户端。和普通模式不同，在广播模式下，即使客户端还没有读取过 key，但只要它注册了要跟踪的 key，服务端都会把 key 失效消息通知给这个客户端。例如注册User前缀得命令，CLIENT TRACKING ON BCAST PREFIX user。这种监测带有前缀的 key 的广播模式，和我们对 key 的命名规范非常匹配。我们在实际应用时，会给同一业务下的 key 设置相同的业务名前缀，所以，我们就可以非常方便地使用广播模式。
第三种模式，对于使用 RESP 2 协议的客户端来说，需要使用重定向模式（redirect）。在重定向模式下，想要获得失效消息通知的客户端，就需要执行订阅命令 SUBSCRIBE，专门订阅用于发送失效消息的频道 _redis_:invalidate。同时，再使用另外一个客户端，执行 CLIENT TRACKING 命令，设置服务端将失效消息转发给使用 RESP 2 协议的客户端。例如在支持RESP 2.0的B上执行 SUSCRIBE _redis_:invalidate，而在支持BESP 3.0 的A客户端上执行CLIENT TRACKING ON BCAST REDIRECT 303，其中303是B的客户端ID。这样设置以后，如果有键值对被修改了，客户端 B 就可以通过 _redis_:invalidate 频道，获得失效消息了。
和之前的版本相比，Redis 6.0 新增了一个重要的特性，就是实现了服务端协助的客户端缓存功能，也称为跟踪（Tracking）功能。有了这个功能，业务应用中的 Redis 客户端就可以把读取的数据缓存在业务应用本地了，应用就可以直接在本地快速读取数据了。
如果数据被修改了或是失效了，如何通知客户端对缓存的数据做失效处理？（前两者模式要求客户端使用RESP 3协议，是6.0新启动的通信协议）
第一种模式是普通模式。实例会在服务端记录客户端读取过的 key，并监测 key 是否有修改。一旦 key 的值发生变化，服务端会给客户端发送 invalidate 消息，通知客户端缓存失效了。但是服务端在给客户端发送过一次 invalidate 消息后，如果 key 再被修改，此时，服务端就不会再次给客户端发送 invalidate 消息。除了客户端再次执行读命令，服务端才会再次检测被读取的命令，这样设计是节省有限的内存空间，毕竟，如果客户端不再访问这个 key 了，而服务端仍然记录 key 的修改情况，就会浪费内存资源。通过CLIENT TRACKING ON|OFF 设置该模式
第二种模式是广播模式。服务端会给客户端广播所有 key 的失效情况，不过，这样做了之后，如果 key 被频繁修改，服务端会发送大量的失效广播消息，这就会消耗大量的网络带宽资源。所以，在实际应用时，我们会让客户端注册希望跟踪的 key 的前缀，当带有注册前缀的 key 被修改时，服务端会把失效消息广播给所有注册的客户端。和普通模式不同，在广播模式下，即使客户端还没有读取过 key，但只要它注册了要跟踪的 key，服务端都会把 key 失效消息通知给这个客户端。例如注册User前缀得命令，CLIENT TRACKING ON BCAST PREFIX user。这种监测带有前缀的 key 的广播模式，和我们对 key 的命名规范非常匹配。我们在实际应用时，会给同一业务下的 key 设置相同的业务名前缀，所以，我们就可以非常方便地使用广播模式。
第三种模式，对于使用 RESP 2 协议的客户端来说，需要使用重定向模式（redirect）。在重定向模式下，想要获得失效消息通知的客户端，就需要执行订阅命令 SUBSCRIBE，专门订阅用于发送失效消息的频道 _redis_:invalidate。同时，再使用另外一个客户端，执行 CLIENT TRACKING 命令，设置服务端将失效消息转发给使用 RESP 2 协议的客户端。例如在支持RESP 2.0的B上执行 SUSCRIBE _redis_:invalidate，而在支持BESP 3.0 的A客户端上执行CLIENT TRACKING ON BCAST REDIRECT 303，其中303是B的客户端ID。这样设置以后，如果有键值对被修改了，客户端 B 就可以通过 _redis_:invalidate 频道，获得失效消息了。
3、从简单的基于密码访问到细粒度的权限控制
在 Redis 6.0 版本之前，要想实现实例的安全访问，只能通过设置密码来控制，例如，客户端连接实例前需要输入密码。
此外，对于一些高风险的命令（例如 KEYS、FLUSHDB、FLUSHALL 等），在 Redis 6.0 之前，我们也只能通过 rename-command 来重新命名这些命令，避免客户端直接调用。
Redis 6.0 提供了更加细粒度的访问权限控制，这主要有两方面的体现。
a、支持创建不同用户来使用 Redis。例如创建一个normaluser用户，密码为abc，ACL SETUSER normaluser on > abc
b、支持以用户为粒度设置命令操作的访问权限
在 Redis 6.0 版本之前，要想实现实例的安全访问，只能通过设置密码来控制，例如，客户端连接实例前需要输入密码。
此外，对于一些高风险的命令（例如 KEYS、FLUSHDB、FLUSHALL 等），在 Redis 6.0 之前，我们也只能通过 rename-command 来重新命名这些命令，避免客户端直接调用。
Redis 6.0 提供了更加细粒度的访问权限控制，这主要有两方面的体现。
a、支持创建不同用户来使用 Redis。例如创建一个normaluser用户，密码为abc，ACL SETUSER normaluser on > abc
b、支持以用户为粒度设置命令操作的访问权限
如：假设设置用户 normaluser 只能调用 Hash 类型的命令操作，而不能调用 String 类型的命令操作，我们可以执行如下命令：
ACL SETUSER normaluser +@hash @string。
还支持以key为粒度设置访问权限，具体的做法是使用波浪号“~”和 key 的前缀来表示控制访问的 key。例如，我们执行下面命令，就可以设置用户 normaluser 只能对以“user:”为前缀的 key 进行命令操作：
ACL SETUSER normaluser ~user:* +@all
ACL SETUSER normaluser +@hash @string。
还支持以key为粒度设置访问权限，具体的做法是使用波浪号“~”和 key 的前缀来表示控制访问的 key。例如，我们执行下面命令，就可以设置用户 normaluser 只能对以“user:”为前缀的 key 进行命令操作：
ACL SETUSER normaluser ~user:* +@all
4、启用RESP 3.0协议
Redis 6.0 实现了 RESP 3 通信协议，而之前都是使用的 RESP 2。在 RESP 2 中，客户端和服务器端的通信内容都是以字节数组形式进行编码的，客户端需要根据操作的命令或是数据类型自行对传输的数据进行解码，增加了客户端开发复杂度。而 RESP 3 直接支持多种数据类型的区分编码，包括空值、浮点数、布尔值、有序的字典集合、无序的集合等。所谓区分编码，就是指直接通过不同的开头字符，区分不同的数据类型，这样一来，客户端就可以直接通过判断传递消息的开头字符，来实现数据转换操作了，提升了客户端的效率。除此之外，RESP 3 协议还可以支持客户端以普通模式和广播模式实现客户端缓存。
Redis 6.0 实现了 RESP 3 通信协议，而之前都是使用的 RESP 2。在 RESP 2 中，客户端和服务器端的通信内容都是以字节数组形式进行编码的，客户端需要根据操作的命令或是数据类型自行对传输的数据进行解码，增加了客户端开发复杂度。而 RESP 3 直接支持多种数据类型的区分编码，包括空值、浮点数、布尔值、有序的字典集合、无序的集合等。所谓区分编码，就是指直接通过不同的开头字符，区分不同的数据类型，这样一来，客户端就可以直接通过判断传递消息的开头字符，来实现数据转换操作了，提升了客户端的效率。除此之外，RESP 3 协议还可以支持客户端以普通模式和广播模式实现客户端缓存。
Redis与其他产品的对比
Redis和Memcached对比
Redis和RocksDB对比
高性能
数据结构
数据类型：String，Hash，List，Set，Sorted Set
底层数据类型：简单动态字符串、压缩列表、整型数组、跳表、哈希表、双向链表
与数据类型的关系图
集合类型操作效率
查询的效率：哈希表O(1）压缩列表O(N)、整型数组O(N)、跳表O(logN)、双向链表O(N)
不同操作的复杂度
1、单元素操作是基础。对单个数据实现的增删查改，由选用的数据结构决定
2、范围操作非常耗时。遍历查询，返回集合类型的所有数据，一般复杂度为O(N)，十分耗时，应避免。可使用Redis2.8后的SCAN渐变式遍历，每次返回有限数量的数据，避免一次性返回所有数据
3、统计操作通常高效。集合类型对所有元素的个数记录，操作复杂度只有O(1)
4、例外只有几个。某些数据结构特殊的记录。
压缩列表和整数列表存在的意义
1、内存利用率，数组和压缩列表都是非常紧凑的数据结构，它比链表占用的内存要更少。Redis是内存数据库，大量数据存到内存中，此时需要做尽可能的优化，提高内存的利用率。
2、数组对CPU高速缓存支持更友好，所以Redis在设计时，集合数据元素较少情况下，默认采用内存紧凑排列的方式存储，同时利用CPU高速缓存不会降低访问速度。当数据元素超过设定阈值后，避免查询时间复杂度太高，转为哈希和跳表数据结构存储，保证查询效率。
用全局哈希表去存储所有键值对
哈希表最大的好处就是：O(1)快速找到键值对
全局哈希表，加入大量数据可能突然导致操作变慢
会存在的问题
会存在的问题
1、哈希表的冲突问题
通过链表哈希解决，但是链表查询是O(n)，长度太长会影响性能，所以要进行rehash
通过链表哈希解决，但是链表查询是O(n)，长度太长会影响性能，所以要进行rehash
2、rehash可能带来阻塞
为了避免如果一次性迁移，大量的复制阻塞rehash，采用了渐进式rehash
为了避免如果一次性迁移，大量的复制阻塞rehash，采用了渐进式rehash
rehash的触发时机和渐变式执行机制
什么时候做rehash
使用装载因子判断。
装载因子的计算方式：哈希表所有entry的个数除以哈希表的哈希桶个数
装载因子的计算方式：哈希表所有entry的个数除以哈希表的哈希桶个数
装载因子两种情况触发rehash
1、装载因子>=1，同时哈希表被允许进行rehash。装载因子=1，一个哈希桶都保存了一个键值对，在RDB生产和AOF重写时，是禁止rehash
2、装载因子>=5
1、装载因子>=1，同时哈希表被允许进行rehash。装载因子=1，一个哈希桶都保存了一个键值对，在RDB生产和AOF重写时，是禁止rehash
2、装载因子>=5
采用渐进式 hash 时，如果实例暂时没有收到新请求，是不是就不做 rehash 了？
其实不是的。Redis 会执行定时任务，定时任务中就包含了 rehash 操作。所谓的定时任务，就是按照一定频率（例如每 100ms/ 次）执行的任务。
在 rehash 被触发后，即使没有收到新请求，Redis 也会定时执行一次 rehash 操作，而且，每次执行时长不会超过 1ms，以免对其他任务造成影响。
其实不是的。Redis 会执行定时任务，定时任务中就包含了 rehash 操作。所谓的定时任务，就是按照一定频率（例如每 100ms/ 次）执行的任务。
在 rehash 被触发后，即使没有收到新请求，Redis 也会定时执行一次 rehash 操作，而且，每次执行时长不会超过 1ms，以免对其他任务造成影响。
应用
1、使用String保存图片ID和图片存储对象ID
当图片达到亿级后，大内存Redis实例因为生成RDB而响应变慢，所以需要寻找能节省内存的方案
在保存键值对本身占用内存不大时，String类型的元数据开销就占主导,包括RedisObject、SDS、dictEntry结构的内存开销
使用二级编码实现集合类型保存单值键值对，减少内存
当图片达到亿级后，大内存Redis实例因为生成RDB而响应变慢，所以需要寻找能节省内存的方案
在保存键值对本身占用内存不大时，String类型的元数据开销就占主导,包括RedisObject、SDS、dictEntry结构的内存开销
使用二级编码实现集合类型保存单值键值对，减少内存
String为何开销大
String的编码方式
1、int:
2、embstr：字符串小于等于44字节，buff已用长度len(4B),buffer的实际分配长度alloc(4B)。Redis3.2.0开始使用alloc，不使用free表示未使用空间
3、raw: 字符串大于44字节
1、int:
2、embstr：字符串小于等于44字节，buff已用长度len(4B),buffer的实际分配长度alloc(4B)。Redis3.2.0开始使用alloc，不使用free表示未使用空间
3、raw: 字符串大于44字节
为什么使用SDS，而不使用C字符串
全局哈希表的每一项是dictEntry结构体
RedisObject内部组成
type：表示值的类型，涵盖了我们前面学习的五大基本类型；
encoding：是值的编码方式，用来表示 Redis 中实现各个基本类型的底层数据结构，例如 SDS、压缩列表、哈希表、跳表等；
lru：记录了这个对象最后一次被访问的时间，用于淘汰过期的键值对；
refcount：记录了对象的引用计数；
*ptr：是指向数据的指针。
type：表示值的类型，涵盖了我们前面学习的五大基本类型；
encoding：是值的编码方式，用来表示 Redis 中实现各个基本类型的底层数据结构，例如 SDS、压缩列表、哈希表、跳表等；
lru：记录了这个对象最后一次被访问的时间，用于淘汰过期的键值对；
refcount：记录了对象的引用计数；
*ptr：是指向数据的指针。
Redis内存使用jemalloc，当分配N，会分配一个将近N的2次幂数作为分配的空间，减少频繁分配的次数
故2个ID为32B，dictEntry为24B，实际分配64BB内存，但是有效数据其实只有16B
使用压缩列表存储
结构图
对比String，String一个键值对就有一个dictEntry,要32字节
而压缩列表对应的集合类型只需要一个dictEntry
而压缩列表对应的集合类型只需要一个dictEntry
在保存单值的键值对时，可以采用基于 Hash 类型的二级编码方法。二级编码，就是把一个单值的数据拆分成两部分，前一部分作为 Hash 集合的 key，后一部分作为 Hash 集合的 value，我们就可以把单值数据保存到 Hash 集合中了。
二级编码其实与ID的长度有关
Hash类型的底层结构是哈希表和压缩列表，当（hash-max-ziplist-entries）键值对个数或者键和值的大小（hash-max-ziplist-value）超过阈值则会使用哈希表，否则为压缩列表。
控制键值对的个数，进而让Hash类型一直使用压缩列表，所以hash-max-ziplist-entries设置为1000，
Hash类型的底层结构是哈希表和压缩列表，当（hash-max-ziplist-entries）键值对个数或者键和值的大小（hash-max-ziplist-value）超过阈值则会使用哈希表，否则为压缩列表。
控制键值对的个数，进而让Hash类型一直使用压缩列表，所以hash-max-ziplist-entries设置为1000，
保存图片的例子，除了用String和Hash存储之外，还可以用Sorted Set存储（勉强）。
1、Sorted Set与Hash类似，当元素数量少于zset-max-ziplist-entries，并且每个元素内存占用小于zset-max-ziplist-value时，默认也采用ziplist结构存储。我们可以把zset-max-ziplist-entries参数设置为1000，这样Sorted Set默认就会使用ziplist存储了，member和score也会紧凑排列存储，可以节省内存空间。
2、使用zadd 1101000 3302000080 060命令存储图片ID和对象ID的映射关系，查询时使用zscore 1101000 060获取结果。
3、但是Sorted Set使用ziplist存储时的缺点是，这个ziplist是需要按照score排序的（为了方便zrange和zrevrange命令的使用），所以在插入一个元素时，需要先根据score找到对应的位置，然后把member和score插入进去，这也意味着Sorted Set插入元素的性能没有Hash高（这也是前面说勉强能用Sorte Set存储的原因）。而Hash在插入元素时，只需要将新的元素插入到ziplist的尾部即可，不需要定位到指定位置。
4、不管是使用Hash还是Sorted Set，当采用ziplist方式存储时，虽然可以节省内存空间，但是在查询指定元素时，都要遍历整个ziplist，找到指定的元素。所以使用ziplist方式存储时，虽然可以利用CPU高速缓存，但也不适合存储过多的数据（hash-max-ziplist-entries和zset-max-ziplist-entries不宜设置过大），否则查询性能就会下降比较厉害。整体来说，这样的方案就是时间换空间，我们需要权衡使用。
5、当使用ziplist存储时，我们尽量存储int数据，ziplist在设计时每个entry都进行了优化，针对要存储的数据，会尽量选择占用内存小的方式存储（整数比字符串在存储时占用内存更小），这也有利于我们节省Redis的内存。还有，因为ziplist是每个元素紧凑排列，而且每个元素存储了上一个元素的长度，所以当修改其中一个元素超过一定大小时，会引发多个元素的级联调整（前面一个元素发生大的变动，后面的元素都要重新排列位置，重新分配内存），这也会引发性能问题，需要注意。
6、另外，使用Hash和Sorted Set存储时，虽然节省了内存空间，但是设置过期变得困难（无法控制每个元素的过期，只能整个key设置过期，或者业务层单独维护每个元素过期删除的逻辑，但比较复杂）。而使用String虽然占用内存多，但是每个key都可以单独设置过期时间，还可以设置maxmemory和淘汰策略，以这种方式控制整个实例的内存上限。
7、所以在选用Hash和Sorted Set存储时，意味着把Redis当做数据库使用，这样就需要务必保证Redis的可靠性（做好备份、主从副本），防止实例宕机引发数据丢失的风险。而采用String存储时，可以把Redis当做缓存使用，每个key设置过期时间，同时设置maxmemory和淘汰策略，控制整个实例的内存上限，这种方案需要在数据库层（例如MySQL）也存储一份映射关系，当Redis中的缓存过期或被淘汰时，需要从数据库中重新查询重建缓存，同时需要保证数据库和缓存的一致性，这些逻辑也需要编写业务代码实现。总之，各有利弊，我们需要根据实际场景进行选择。
2、亿级key的统计，应选择哪种集合
a、聚合统计
多个集合进行交集、差集、并集统计
统计手机APP每天的新增用户数和第二天的留存用户数
多个集合进行交集、差集、并集统计
统计手机APP每天的新增用户数和第二天的留存用户数
用Set记录所有登录过APP的用户ID，user：id-用户ID
用Set记录每天用户Set，user:id：日期-用户ID
计算新增用户，将他们现在取并集SUNIONSTORE user:id user:id user:id:某天日期，所有用户Set就有每天用户Set的数据，然后把第二天新增用户Set与所有用户Set取差集SDIFFSTORE user:new user:id:第二天日期 user:id，获取新增新用户数
用Set记录每天用户Set，user:id：日期-用户ID
计算新增用户，将他们现在取并集SUNIONSTORE user:id user:id user:id:某天日期，所有用户Set就有每天用户Set的数据，然后把第二天新增用户Set与所有用户Set取差集SDIFFSTORE user:new user:id:第二天日期 user:id，获取新增新用户数
潜在的风险：Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。所以，我给你分享一个小建议：可以从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计，这样就可以规避阻塞主库实例和其他从库实例的风险了。
另外，“Set数据类型，使用SUNIONSTORE、SDIFFSTORE、SINTERSTORE做并集、差集、交集时，选择一个从库进行聚合计算”。这3个命令都会在Redis中生成一个新key，而从库默认是readonly不可写的，所以这些命令只能在主库使用。想在从库上操作，可以使用SUNION、SDIFF、SINTER，这些命令可以计算出结果，但不会生成新key。
b、排序统计
最新评论列表
最新评论列表
List是按照元素进入List的顺序进行排序，Sorted Set根据元素的权重来排序
在分页情况下，List会存在Lrang时可能获取到旧值的情况，获取采用Sorted Set
按照评论时间先后设置权重ZRANGEBYSCORE获取
面对需要展示最新列表、排行榜时，如果数据更新频繁或者需要分页显示，建议优先考虑Sorted Set
在分页情况下，List会存在Lrang时可能获取到旧值的情况，获取采用Sorted Set
按照评论时间先后设置权重ZRANGEBYSCORE获取
面对需要展示最新列表、排行榜时，如果数据更新频繁或者需要分页显示，建议优先考虑Sorted Set
c、二值状态统计
二值状态就是集合元素的取值就是0和1两种
签到打卡，获取10天签到连续的用户ID
二值状态就是集合元素的取值就是0和1两种
签到打卡，获取10天签到连续的用户ID
使用Bitmap，bit数组
以天为key，存放10天数据，bitmap之间“与”运算BITOP AND bm1 bm2...
即使每天一亿数据，大约占用120MB（10^8/8/1024/1024）内存，当然最好设置过期时间
以天为key，存放10天数据，bitmap之间“与”运算BITOP AND bm1 bm2...
即使每天一亿数据，大约占用120MB（10^8/8/1024/1024）内存，当然最好设置过期时间
d、基数统计
统计一个集合不重复的元素个数
统计网页的UV
使用Set，统计时，当页面达到成千上万，消费很大的内存，用Hash也是同样情况
统计一个集合不重复的元素个数
统计网页的UV
使用Set，统计时，当页面达到成千上万，消费很大的内存，用Hash也是同样情况
HyperLogLog，用于统计基数的数据集合类型，最大的优势，用很小的内存可以存储大量数据，12KB就能计算将近2^64元素的基数
PFADD page1:uv user1 user2...增加数据
PFCOUNT page1:uv1 统计获取
统计规则基于概率，存在0.81%的误差，如果需要精确统计则还是需要使用Set和Hash
使用HyperLogLog计算UV时，还可以使用pfcount page1:uv page2:uv page3:uv或pfmerge page_union:uv page1:uv page2:uv page3:uv得出3个页面的UV总和。
PFADD page1:uv user1 user2...增加数据
PFCOUNT page1:uv1 统计获取
统计规则基于概率，存在0.81%的误差，如果需要精确统计则还是需要使用Set和Hash
使用HyperLogLog计算UV时，还可以使用pfcount page1:uv page2:uv page3:uv或pfmerge page_union:uv page1:uv page2:uv page3:uv得出3个页面的UV总和。
补充
使用Sorted Set可以实现统计一段时间内的在线用户数：用户上线时使用zadd online_users $timestamp $user_id把用户添加到Sorted Set中，使用zcount online_users $start_timestamp $end_timestamp就可以得出指定时间段内的在线用户数。
如果key是以天划分的，还可以执行zinterstore online_users_tmp 2 online_users_{date1} online_users_{date2} aggregate max，把结果存储到online_users_tmp中，然后通过zrange online_users_tmp 0 -1 withscores就可以得到这2天都在线过的用户，并且score就是这些用户最近一次的上线时间。
还有一个有意思的方式，使用Set记录数据，再使用zunionstore命令求并集。例如sadd user1 apple orange banana、sadd user2 apple banana peach记录2个用户喜欢的水果，使用zunionstore fruits_union 2 user1 user2把结果存储到fruits_union这个key中，zrange fruits_union 0 -1 withscores可以得出每种水果被喜欢的次数。
如果是在集群模式使用多个key聚合计算的命令，一定要注意，因为这些key可能分布在不同的实例上，多个实例之间是无法做聚合运算的，这样操作可能会直接报错或者得到的结果是错误的！
当数据量非常大时，使用这些统计命令，因为复杂度较高，可能会有阻塞Redis的风险，建议把这些统计数据与在线业务数据拆分开，实例单独部署，防止在做统计操作时影响到在线业务。
答案：@海拉鲁同学在留言中提供了一种场景：他们曾使用 List+Lua 统计最近 200 个客户的触达率。具体做法是，每个 List 元素表示一个客户，元素值为 0，代表触达；元素值为 1，就代表未触达。在进行统计时，应用程序会把代表客户的元素写入队列中。当需要统计触达率时，就使用 LRANGE key 0 -1 取出全部元素，计算 0 的比例，这个比例就是触达率。
这个例子需要获取全部元素，不过数据量只有 200 个，不算大，所以，使用 List，在实际应用中也是可以接受的。但是，如果数据量很大，又有其他查询需求的话（例如查询单个元素的触达情况），List 的操作复杂度较高，就不合适了，可以考虑使用 Hash 类型。
这个例子需要获取全部元素，不过数据量只有 200 个，不算大，所以，使用 List，在实际应用中也是可以接受的。但是，如果数据量很大，又有其他查询需求的话（例如查询单个元素的触达情况），List 的操作复杂度较高，就不合适了，可以考虑使用 Hash 类型。
3、GEO
位置信息服务LBS，获取人或者物的经纬度，而且查询相邻的经纬度范围
为了高效地对比经纬度，采用GeoHash编码方法，其原理是“二分区间，区间编码”，分别对经纬度编码成N位二进制值，然后偶数为经度编码后的二进制，奇数为纬度的二进制，N可以自定义。
GEOADD增加经纬度信息和相对应的ID，GEORADIUS查找以某个经纬度为中心的一定范围内的其他元素
位置信息服务LBS，获取人或者物的经纬度，而且查询相邻的经纬度范围
为了高效地对比经纬度，采用GeoHash编码方法，其原理是“二分区间，区间编码”，分别对经纬度编码成N位二进制值，然后偶数为经度编码后的二进制，奇数为纬度的二进制，N可以自定义。
GEOADD增加经纬度信息和相对应的ID，GEORADIUS查找以某个经纬度为中心的一定范围内的其他元素
4、保存时间序列数据
记录设备实时状态，设备ID、温度、湿度以及时间戳
记录设备实时状态，设备ID、温度、湿度以及时间戳
a、数据没有严格的关系模型，记录的信息可以表示成键值对关系，所以不能用关系数据库。
b、插入数据块，在进行插入时，复杂度要低，尽量不阻塞。
c、查询模式多，支持单键、范围、聚合查询。
b、插入数据块，在进行插入时，复杂度要低，尽量不阻塞。
c、查询模式多，支持单键、范围、聚合查询。
基于Hash和Sorted Set保存
两个组合，都是Redis内存的数据类型，代码成熟和性能稳定
Hash，记录设备温度，device：temperature，value记录时间戳和设备温度，单键HGET或者多个单键查询HMGET，但是它不支持对数据范围查询
Sorted Set，记录设备温度，device：temperature，socre记录时间戳和member记录设备温度，提供范围查询，但是不支持聚合查询
但是需要使用Redis事务确保Hash和Sorted原子性。建议客户端使用pipeline，当使用pipeline时，客户端会把命令一次性批量发送给服务端，然后让服务端执行，这样可以减少客户端和服务端的来回网络IO次数，提升访问性能。
只能在客户端自行完成聚合计算，大量的数据在Redis和客户端间频繁传输，这会和其他命令竞争网络资源，导致其他操作变慢
如果你的部署环境中网络带宽高、Redis 实例内存大，可以优先考虑此方案。
两个组合，都是Redis内存的数据类型，代码成熟和性能稳定
Hash，记录设备温度，device：temperature，value记录时间戳和设备温度，单键HGET或者多个单键查询HMGET，但是它不支持对数据范围查询
Sorted Set，记录设备温度，device：temperature，socre记录时间戳和member记录设备温度，提供范围查询，但是不支持聚合查询
但是需要使用Redis事务确保Hash和Sorted原子性。建议客户端使用pipeline，当使用pipeline时，客户端会把命令一次性批量发送给服务端，然后让服务端执行，这样可以减少客户端和服务端的来回网络IO次数，提升访问性能。
只能在客户端自行完成聚合计算，大量的数据在Redis和客户端间频繁传输，这会和其他命令竞争网络资源，导致其他操作变慢
如果你的部署环境中网络带宽高、Redis 实例内存大，可以优先考虑此方案。
使用Sorted Set保存时序数据，把时间戳作为score，把实际的数据作为member，有什么潜在的风险？
我目前能想到的风险是，如果对某一个对象的时序数据记录很频繁的话，那么这个key很容易变成一个bigkey，在key过期释放内存时可能引发阻塞风险。所以不能把这个对象的所有时序数据存储在一个key上，而是需要拆分存储，例如可以按天/周/月拆分（根据具体查询需求来定）。当然，拆分key的缺点是，在查询时，可能需要客户端查询多个key后再做聚合才能得到结果。
Sorted Set 和 Set 一样，都会对集合中的元素进行去重，也就是说，如果我们往集合中插入的 member 值，和之前已经存在的 member 值一样，那么，原来 member 的 score 就会被新写入的 member 的 score 覆盖。相同 member 的值，在 Sorted Set 中只会保留一个。去重会造成数据丢失。
我目前能想到的风险是，如果对某一个对象的时序数据记录很频繁的话，那么这个key很容易变成一个bigkey，在key过期释放内存时可能引发阻塞风险。所以不能把这个对象的所有时序数据存储在一个key上，而是需要拆分存储，例如可以按天/周/月拆分（根据具体查询需求来定）。当然，拆分key的缺点是，在查询时，可能需要客户端查询多个key后再做聚合才能得到结果。
Sorted Set 和 Set 一样，都会对集合中的元素进行去重，也就是说，如果我们往集合中插入的 member 值，和之前已经存在的 member 值一样，那么，原来 member 的 score 就会被新写入的 member 的 score 覆盖。相同 member 的值，在 Sorted Set 中只会保留一个。去重会造成数据丢失。
如果你是Redis的开发维护者，你会把聚合计算也设计为Sorted Set的内在功能吗？
不会。因为聚合计算是CPU密集型任务，Redis在处理请求时是单线程的，也就是它在做聚合计算时无法利用到多核CPU来提升计算速度，如果计算量太大，这也会导致Redis的响应延迟变长，影响Redis的性能。Redis的定位就是高性能的内存数据库，要求访问速度极快。所以对于时序数据的存储和聚合计算，我觉得更好的方式是交给时序数据库去做，时序数据库会针对这些存储和计算的场景做针对性优化。或者对 Redis 的线程模型做修改，比如说在 Redis 中使用额外的线程池做聚合计算，否则，我不会把聚合计算作为 Redis 的内在功能实现的。
不会。因为聚合计算是CPU密集型任务，Redis在处理请求时是单线程的，也就是它在做聚合计算时无法利用到多核CPU来提升计算速度，如果计算量太大，这也会导致Redis的响应延迟变长，影响Redis的性能。Redis的定位就是高性能的内存数据库，要求访问速度极快。所以对于时序数据的存储和聚合计算，我觉得更好的方式是交给时序数据库去做，时序数据库会针对这些存储和计算的场景做针对性优化。或者对 Redis 的线程模型做修改，比如说在 Redis 中使用额外的线程池做聚合计算，否则，我不会把聚合计算作为 Redis 的内在功能实现的。
为了避免客户端和Redis实例间频繁的大量数据传输，使用RedisTimeSeries保存数据。
数据量大约是在客户端做聚合计算的十分之一。
不过，RedisTimeSeries 的底层数据结构使用了链表，它的范围查询的复杂度是 O(N) 级别的，同时，它的 TS.GET 查询只能返回最新的数据，没有办法像第一种方案的 Hash 类型一样，可以返回任一时间点的数据。
如果你的部署环境中网络、内存资源有限，而且数据量大，聚合计算频繁，需要按数据集合属性查询，可以优先考虑此方案。
数据量大约是在客户端做聚合计算的十分之一。
不过，RedisTimeSeries 的底层数据结构使用了链表，它的范围查询的复杂度是 O(N) 级别的，同时，它的 TS.GET 查询只能返回最新的数据，没有办法像第一种方案的 Hash 类型一样，可以返回任一时间点的数据。
如果你的部署环境中网络、内存资源有限，而且数据量大，聚合计算频繁，需要按数据集合属性查询，可以优先考虑此方案。
允许自定义新的数据类型
其他：
Redis也可以使用List数据类型当做队列使用，一个客户端使用rpush生产数据到Redis中，另一个客户端使用lpop取出数据进行消费，非常方便。但要注意的是，使用List当做队列，缺点是没有ack机制和不支持多个消费者。没有ack机制会导致从Redis中取出的数据后，如果客户端处理失败了，取出的这个数据相当于丢失了，无法重新消费。所以使用List用作队列适合于对于丢失数据不敏感的业务场景，但它的优点是，因为都是内存操作，所以非常快和轻量。
而Redis提供的PubSub，可以支持多个消费者进行消费，生产者发布一条消息，多个消费者同时订阅消费。但是它的缺点是，如果任意一个消费者挂了，等恢复过来后，在这期间的生产者的数据就丢失了。PubSub只把数据发给在线的消费者，消费者一旦下线，就会丢弃数据。另一个缺点是，PubSub中的数据不支持数据持久化，当Redis宕机恢复后，其他类型的数据都可以从RDB和AOF中恢复回来，但PubSub不行，它就是简单的基于内存的多播机制。
之后Redis 5.0推出了Stream数据结构，它借鉴了Kafka的设计思想，弥补了List和PubSub的不足。Stream类型数据可以持久化、支持ack机制、支持多个消费者、支持回溯消费，基本上实现了队列中间件大部分功能，比List和PubSub更可靠。
另一个经常使用的是基于Redis实现的布隆过滤器，其底层实现利用的是String数据结构和位运算，可以解决业务层缓存穿透的问题，而且内存占用非常小，操作非常高效。
5、Redis使用消息队列的考验
Redis可以用作队列，而且性能很高，部署维护也很轻量，但缺点是无法严格保数据的完整性（个人认为这就是业界有争议要不要使用Redis当作队列的地方）。而使用专业的队列中间件，可以严格保证数据的完整性，但缺点是，部署维护成本高，用起来比较重。
所以我们需要根据具体情况进行选择，如果对于丢数据不敏感的业务，例如发短信、发通知的场景，可以采用Redis作队列。如果是金融相关的业务场景，例如交易、支付这类，建议还是使用专业的队列中间件。
Redis可以用作队列，而且性能很高，部署维护也很轻量，但缺点是无法严格保数据的完整性（个人认为这就是业界有争议要不要使用Redis当作队列的地方）。而使用专业的队列中间件，可以严格保证数据的完整性，但缺点是，部署维护成本高，用起来比较重。
所以我们需要根据具体情况进行选择，如果对于丢数据不敏感的业务，例如发短信、发通知的场景，可以采用Redis作队列。如果是金融相关的业务场景，例如交易、支付这类，建议还是使用专业的队列中间件。
消息队列的消息存取需求
在使用消息队列时，消费者可以异步读取生产者消息，然后再进行处理。这样一来，即使生产者发送消息的速度远远超过了消费者处理消息的速度，生产者已经发送的消息也可以缓存在消息队列中，避免阻塞生产者，这是消息队列作为分布式组件通信的一大优势。
必须满足三个需求，消息保序、处理重复的消息和保证消息可靠性
在使用消息队列时，消费者可以异步读取生产者消息，然后再进行处理。这样一来，即使生产者发送消息的速度远远超过了消费者处理消息的速度，生产者已经发送的消息也可以缓存在消息队列中，避免阻塞生产者，这是消息队列作为分布式组件通信的一大优势。
必须满足三个需求，消息保序、处理重复的消息和保证消息可靠性
基于List的消息队列
生产者可以使用 LPUSH 命令把要发送的消息依次写入 List，而消费者则可以使用 RPOP 命令，从 List 的另一端按照消息的写入顺序，依次读取消息并进行处理。
生产者可以使用 LPUSH 命令把要发送的消息依次写入 List，而消费者则可以使用 RPOP 命令，从 List 的另一端按照消息的写入顺序，依次读取消息并进行处理。
消息保序：
在生产者往 List 中写入数据时，List 并不会主动地通知消费者有新消息写入，如果消费者想要及时处理消息，就需要在程序中不停地调用 RPOP 命令（比如使用一个 while(1) 循环）。即使没有新消息写入 List，消费者也要不停地调用 RPOP 命令，这就会导致消费者程序的 CPU 一直消耗在执行 RPOP 命令上，带来不必要的性能损失。redis提供BRPOP，BRPOP 命令也称为阻塞式读取，客户端在没有读到队列数据时，自动阻塞，直到有新的数据写入队列，再开始读取新数据，从而节省CPU开销
在生产者往 List 中写入数据时，List 并不会主动地通知消费者有新消息写入，如果消费者想要及时处理消息，就需要在程序中不停地调用 RPOP 命令（比如使用一个 while(1) 循环）。即使没有新消息写入 List，消费者也要不停地调用 RPOP 命令，这就会导致消费者程序的 CPU 一直消耗在执行 RPOP 命令上，带来不必要的性能损失。redis提供BRPOP，BRPOP 命令也称为阻塞式读取，客户端在没有读到队列数据时，自动阻塞，直到有新的数据写入队列，再开始读取新数据，从而节省CPU开销
处理重复性消息：
1、生产者发送消息前自行生成全局唯一ID，放到消息里
2、消费者做幂等性处理
1、生产者发送消息前自行生成全局唯一ID，放到消息里
2、消费者做幂等性处理
保证消息的可靠性：
为了留存消息，List 类型提供了 BRPOPLPUSH 命令，这个命令的作用是让消费者程序从一个 List 中读取消息，同时，Redis 会把这个消息再插入到另一个 List（可以叫作备份 List）留存。这样一来，如果消费者程序读了消息但没能正常处理，等它重启后，就可以从备份 List 中重新读取消息并进行处理了。
这种情况下，还需要额外做一些工作，也就是维护这个备份队列：每次执行BRPOPLPUSH命令后，因为都会把消息插入一份到备份队列中，所以当消费者成功消费取出的消息后，最好把备份队列中的消息删除，防止备份队列存储过多无用的数据，导致内存浪费。
为了留存消息，List 类型提供了 BRPOPLPUSH 命令，这个命令的作用是让消费者程序从一个 List 中读取消息，同时，Redis 会把这个消息再插入到另一个 List（可以叫作备份 List）留存。这样一来，如果消费者程序读了消息但没能正常处理，等它重启后，就可以从备份 List 中重新读取消息并进行处理了。
这种情况下，还需要额外做一些工作，也就是维护这个备份队列：每次执行BRPOPLPUSH命令后，因为都会把消息插入一份到备份队列中，所以当消费者成功消费取出的消息后，最好把备份队列中的消息删除，防止备份队列存储过多无用的数据，导致内存浪费。
但是List不支持消费组的实现
问题：如果一个生产者发送给消息队列的消息，需要被多个消费者进行读取和处理（例如，一个消息是一条从业务系统采集的数据，既要被消费者 1 读取并进行实时计算，也要被消费者 2 读取并留存到分布式文件系统 HDFS 中，以便后续进行历史查询），你会使用 Redis 的什么数据类型来解决这个问题呢？
Redis 基于字典和链表数据结构，实现了发布和订阅功能，这个功能可以实现一个消息被多个消费者消费使用，可以满足问题中的场景需求。
Redis 基于字典和链表数据结构，实现了发布和订阅功能，这个功能可以实现一个消息被多个消费者消费使用，可以满足问题中的场景需求。
Streams类型，注意消费组里多个消费者消费消息是互斥的
线程模型
单线程的Redis
Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程
Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程
为什么？
虽然多线程能提高吞吐量，但是需要有并发控制问题
虽然多线程能提高吞吐量，但是需要有并发控制问题
单线程却能快？
多路复用机制
多路复用机制
基本IO模型和阻塞点
accet()和recv()存在阻塞点
accet()和recv()存在阻塞点
Soctet网络模式的非阻塞模式
listen()、accept()设置非阻塞点
listen()、accept()设置非阻塞点
基于多路复用机制的高性能IO模型
避免了accpet()和send()/recv()潜在的网络IO操作阻塞点。
同时存在多个监听套接字和已连接套接字
避免了accpet()和send()/recv()潜在的网络IO操作阻塞点。
同时存在多个监听套接字和已连接套接字
单线程处理IO请求瓶颈
1、任意一个请求在server中一旦发生耗时，都会影响整个server的性能，也就是说后面的请求都要等前面这个耗时请求处理完成，自己才能被处理到。耗时的操作包括以下几种：
a、操作bigkey：写入一个bigkey在分配内存时需要消耗更多的时间，同样，删除bigkey释放内存同样会产生耗时；
b、使用复杂度过高的命令：例如SORT/SUNION/ZUNIONSTORE，或者O(N)命令，但是N很大，例如lrange key 0 -1一次查询全量数据；
c、大量key集中过期：Redis的过期机制也是在主线程中执行的，大量key集中过期会导致处理一个请求时，耗时都在删除过期key，耗时变长；
d、淘汰策略：淘汰策略也是在主线程执行的，当内存超过Redis内存上限后，每次写入都需要淘汰一些key，也会造成耗时变长；
e、AOF刷盘开启always机制：每次写入都需要把这个操作刷到磁盘，写磁盘的速度远比写内存慢，会拖慢Redis的性能；
f、主从全量同步生成RDB：虽然采用fork子进程生成数据快照，但fork这一瞬间也是会阻塞整个线程的，实例越大，阻塞时间越久；
2、并发量非常大时，单线程读写客户端IO数据存在性能瓶颈，虽然采用IO多路复用机制，但是读写客户端数据依旧是同步IO，只能单线程依次读取客户端的数据，无法利用到CPU多核。
针对问题1，一方面需要业务人员去规避，一方面Redis在4.0推出了lazy-free机制，把bigkey释放内存的耗时操作放在了异步线程中执行，降低对主线程的影响。
针对问题2，Redis在6.0推出了多线程，可以在高并发场景下利用CPU多核多线程读写客户端数据，进一步提升server性能，当然，只是针对客户端的读写是并行的，每个命令的真正操作依旧是单线程的。
额外线程操作的
持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的
持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的
网络
高可靠
主从复制
主从模式，保证主从数据一致
读写分离，主写从读，不同时写是减少加锁、实例间协商是否修改等操作的开销
读写分离，主写从读，不同时写是减少加锁、实例间协商是否修改等操作的开销
如何实现第一次同步
一个Redis实例大小不要太大，几G比较合适，减少RDB生成、传输和重新加载的开销
通过replicaof（Redis5.0之前使用salveof）命令在从上执行
同步流程图
注意：主库将数据同步给从库时，主库不会阻塞，仍可以接受请求。但是这些请求的命令没有写入到生成的RDB文件中。
为了保证主从一致性，主会在内存中用repliaction buffer去记录这些请求的命令，待第三阶段同步给从
为了保证主从一致性，主会在内存中用repliaction buffer去记录这些请求的命令，待第三阶段同步给从
主从级联模式分担全量复制时的主库压力
一次全量复制，对于主来说，主要有两个耗时操作：生成RDB和输送RDB
如果很多从都要进行全量复制，会导致主忙于fork子进程生成RDB文件，这时候会阻塞主线程处理正常请求。
传输RDB文件也会占用主的网络带宽
如果很多从都要进行全量复制，会导致主忙于fork子进程生成RDB文件，这时候会阻塞主线程处理正常请求。
传输RDB文件也会占用主的网络带宽
为了分担主的压力，采用“主-从-从”模式
手动选择配置较高的从库，用于级联其他的从库
手动选择配置较高的从库，用于级联其他的从库
主从网络断连，数据还能一致吗？
一旦主从完成了全量复制，就会基于长连接的命令传播
在Redis2.8之前，若出现网络断连，则会重新即系你全量复制
在2.8开始，则会依赖repl_backlog_buffer来采取增量复制继续同步
在2.8开始，则会依赖repl_backlog_buffer来采取增量复制继续同步
只要从存在，主会把写操作命令，写入replication buffer，同时也会写入repl_backlog_buffer
repl_backlog_buffer是一个环形缓冲区，主会记录自己写的位置master_repl_offer，从会记录自己读的位置slave_repl_offer
缓冲区写满后，主继续写入会覆盖掉前面的写入，造成 主从库数据不一致。
为了避免覆盖情况，通过调整repl_backlog_size来设置缓冲区，通常的计算公式：主库写入命令速度*操作大小-主从库间传输命令速度*操作大小，实际还会考虑到一些突发的请求压力，会基于公式 * 2。在请求量大时，可以适当增加倍数，也可以考虑使用切片集群分担单个主库的请求压力
repl_backlog_buffer是一个环形缓冲区，主会记录自己写的位置master_repl_offer，从会记录自己读的位置slave_repl_offer
缓冲区写满后，主继续写入会覆盖掉前面的写入，造成 主从库数据不一致。
为了避免覆盖情况，通过调整repl_backlog_size来设置缓冲区，通常的计算公式：主库写入命令速度*操作大小-主从库间传输命令速度*操作大小，实际还会考虑到一些突发的请求压力，会基于公式 * 2。在请求量大时，可以适当增加倍数，也可以考虑使用切片集群分担单个主库的请求压力
增量复制流程图
replication buffer与repl_bakclog_buffer
repl_backlog_buffer：它是为了从库断开之后，如何找到主从差异数据而设计的环形缓冲区，从而避免全量同步带来的性能开销。如果从库断开时间太久，repl_backlog_buffer环形缓冲区被主库的写命令覆盖了，那么从库连上主库后只能乖乖地进行一次全量同步，所以repl_backlog_buffer配置尽量大一些，可以降低主从断开后全量同步的概率。而在repl_backlog_buffer中找主从差异的数据后，如何发给从库呢？这就用到了replication buffer
replication buffer：Redis和客户端通信也好，和从库通信也好，Redis都需要给分配一个 内存buffer进行数据交互，客户端是一个client，从库也是一个client，我们每个client连上Redis后，Redis都会分配一个client buffer，所有数据交互都是通过这个buffer进行的：Redis先把数据写到这个buffer中，然后再把buffer中的数据发到client socket中再通过网络发送出去，这样就完成了数据交互。所以主从在增量同步时，从库作为一个client，也会分配一个buffer，只不过这个buffer专门用来传播用户的写命令到从库，保证主从数据一致，我们通常把它叫做replication buffer。
主从的数据复制使用RDB，而没有用AOF呢?
1、RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。在主从全量数据同步时，传输RDB文件可以尽量降低对主库机器网络带宽的消耗，从库在加载RDB文件时，一是文件小，读取整个文件的速度会很快，二是因为RDB文件存储的都是二进制数据，从库直接按照RDB协议解析还原数据即可，速度会非常快，而AOF需要依次重放每个写命令，这个过程会经历冗长的处理逻辑，恢复速度相比RDB会慢得多，所以使用RDB进行主从全量同步的成本最低。
2、假设要使用AOF做全量同步，意味着必须打开AOF功能，打开AOF就要选择文件刷盘的策略，选择不当会严重影响Redis性能。而RDB只有在需要定时备份和主从全量同步数据时才会触发生成一次快照。而在很多丢失数据不敏感的业务场景，其实是不需要开启AOF的。
主从同步与故障切换的坑
1、主从数据不一致
主从数据不一致。Redis 采用的是异步复制，所以无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致），数据不一致是难以避免的。我给你提供了应对方法：保证良好网络环境，以及使用程序监控从库复制进度，一旦从库复制进度超过阈值，不让客户端连接从库。
主从数据不一致。Redis 采用的是异步复制，所以无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致），数据不一致是难以避免的。我给你提供了应对方法：保证良好网络环境，以及使用程序监控从库复制进度，一旦从库复制进度超过阈值，不让客户端连接从库。
关于主从库数据不一致的问题，我还想再给你提一个小建议：Redis 中的 slave-serve-stale-data 配置项设置了从库能否处理数据读写命令，你可以把它设置为 no。这样一来，从库只能服务 INFO、SLAVEOF 命令，这就可以避免在从库中读到不一致的数据了。
这个配置项和 slave-read-only 的区别，slave-read-only 是设置从库能否处理写命令，slave-read-only 设置为 yes 时，从库只能处理读请求，无法处理写请求。
这个配置项和 slave-read-only 的区别，slave-read-only 是设置从库能否处理写命令，slave-read-only 设置为 yes 时，从库只能处理读请求，无法处理写请求。
把 slave-read-only 设置为 no，让从库也能直接删除数据，以此来避免读到过期数据，这种方案是否可行？
我猜老师想问的应该是：假设让 slave 也可以自动删除过期数据，是否可以保证主从库的一致性？
其实这样也无法保证，例如以下场景：
1、主从同步存在网络延迟。例如 master 先执行 SET key 1 10，这个 key 同步到了 slave，此时 key 在主从库都是 10s 后过期，之后这个 key 还剩 1s 过期时，master 又执行了 expire key 60，重设这个 key 的过期时间。但 expire 命令向 slave 同步时，发生了网络延迟并且超过了 1s，如果 slave 可以自动删除过期 key，那么这个 key 正好达到过期时间，就会被 slave 删除了，之后 slave 再收到 expire 命令时，执行会失败。最后的结果是这个 key 在 slave 上丢失了，主从库发生了不一致。
2、主从机器时钟不一致。同样 master 执行 SET key 1 10，然后把这个 key 同步到 slave，但是此时 slave 机器时钟如果发生跳跃，优先把这个 key 过期删除了，也会发生上面说的不一致问题。
所以 Redis 为了保证主从同步的一致性，不会让 slave 自动删除过期 key，而只在 master 删除过期 key，之后 master 会向 slave 发送一个 DEL，slave 再把这个 key 删除掉，这种方式可以解决主从网络延迟和机器时钟不一致带来的影响。
再解释一下 slave-read-only 的作用，它主要用来控制 slave 是否可写，但是否主动删除过期 key，根据 Redis 版本不同，执行逻辑也不同。
1、如果版本低于 Redis 4.0，slave-read-only 设置为 no，此时 slave 允许写入数据，但如果 key 设置了过期时间，那么这个 key 过期后，虽然在 slave 上查询不到了，但并不会在内存中删除，这些过期 key 会一直占着 Redis 内存无法释放。
2、Redis 4.0 版本解决了上述问题，在 slave 写入带过期时间的 key，slave 会记下这些 key，并且在后台定时检测这些 key 是否已过期，过期后从内存中删除。
但是请注意，这 2 种情况，slave 都不会主动删除由 *master 同步过来带有过期时间的 key*。也就是 master 带有过期时间的 key，什么时候删除由 master 自己维护，slave 不会介入。如果 slave 设置了 slave-read-only = no，而且是 4.0+ 版本，slave 也只维护直接向自己写入 的带有过期的 key，过期时只删除这些 key。
我猜老师想问的应该是：假设让 slave 也可以自动删除过期数据，是否可以保证主从库的一致性？
其实这样也无法保证，例如以下场景：
1、主从同步存在网络延迟。例如 master 先执行 SET key 1 10，这个 key 同步到了 slave，此时 key 在主从库都是 10s 后过期，之后这个 key 还剩 1s 过期时，master 又执行了 expire key 60，重设这个 key 的过期时间。但 expire 命令向 slave 同步时，发生了网络延迟并且超过了 1s，如果 slave 可以自动删除过期 key，那么这个 key 正好达到过期时间，就会被 slave 删除了，之后 slave 再收到 expire 命令时，执行会失败。最后的结果是这个 key 在 slave 上丢失了，主从库发生了不一致。
2、主从机器时钟不一致。同样 master 执行 SET key 1 10，然后把这个 key 同步到 slave，但是此时 slave 机器时钟如果发生跳跃，优先把这个 key 过期删除了，也会发生上面说的不一致问题。
所以 Redis 为了保证主从同步的一致性，不会让 slave 自动删除过期 key，而只在 master 删除过期 key，之后 master 会向 slave 发送一个 DEL，slave 再把这个 key 删除掉，这种方式可以解决主从网络延迟和机器时钟不一致带来的影响。
再解释一下 slave-read-only 的作用，它主要用来控制 slave 是否可写，但是否主动删除过期 key，根据 Redis 版本不同，执行逻辑也不同。
1、如果版本低于 Redis 4.0，slave-read-only 设置为 no，此时 slave 允许写入数据，但如果 key 设置了过期时间，那么这个 key 过期后，虽然在 slave 上查询不到了，但并不会在内存中删除，这些过期 key 会一直占着 Redis 内存无法释放。
2、Redis 4.0 版本解决了上述问题，在 slave 写入带过期时间的 key，slave 会记下这些 key，并且在后台定时检测这些 key 是否已过期，过期后从内存中删除。
但是请注意，这 2 种情况，slave 都不会主动删除由 *master 同步过来带有过期时间的 key*。也就是 master 带有过期时间的 key，什么时候删除由 master 自己维护，slave 不会介入。如果 slave 设置了 slave-read-only = no，而且是 4.0+ 版本，slave 也只维护直接向自己写入 的带有过期的 key，过期时只删除这些 key。
1、主从库设置的 maxmemory 不同，如果 slave 比 master 小，那么 slave 内存就会优先达到 maxmemroy，然后开始淘汰数据，此时主从库也会产生不一致。
2、如果主从同步的 client-output-buffer-limit 设置过小，并且 master 数据量很大，主从全量同步时可能会导致 buffer 溢出，溢出后主从全量同步就会失败。如果主从集群配置了哨兵，那么哨兵会让 slave 继续向 master 发起全量同步请求，然后 buffer 又溢出同步失败，如此反复，会形成复制风暴，这会浪费 master 大量的 CPU、内存、带宽资源，也会让 master 产生阻塞的风险。
2、如果主从同步的 client-output-buffer-limit 设置过小，并且 master 数据量很大，主从全量同步时可能会导致 buffer 溢出，溢出后主从全量同步就会失败。如果主从集群配置了哨兵，那么哨兵会让 slave 继续向 master 发起全量同步请求，然后 buffer 又溢出同步失败，如此反复，会形成复制风暴，这会浪费 master 大量的 CPU、内存、带宽资源，也会让 master 产生阻塞的风险。
2、读到过期数据
原因：Redis 同时使用了两种策略来删除过期的数据，分别是惰性删除策略和定期删除策略.
对于读到过期数据，这是可以提前规避的，一个方法是，使用 Redis 3.2 及以上版本；另外，你也可以使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令设置过期时间，避免从库上的数据过期时间滞后。不过，这里有个地方需要注意下，因为 EXPIREAT/PEXPIREAT 设置的是时间点，所以，主从节点上的时钟要保持一致，具体的做法是，让主从节点和相同的 NTP 服务器（时间服务器）进行时钟同步
原因：Redis 同时使用了两种策略来删除过期的数据，分别是惰性删除策略和定期删除策略.
对于读到过期数据，这是可以提前规避的，一个方法是，使用 Redis 3.2 及以上版本；另外，你也可以使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令设置过期时间，避免从库上的数据过期时间滞后。不过，这里有个地方需要注意下，因为 EXPIREAT/PEXPIREAT 设置的是时间点，所以，主从节点上的时钟要保持一致，具体的做法是，让主从节点和相同的 NTP 服务器（时间服务器）进行时钟同步
3、不合理配置项导致服务挂掉
a、protected-mode 配置项
设置了yes，哨兵实例只能在部署的服务器本地进行访问，正因为这样，如果 protected-mode 被设置为 yes，而其余哨兵实例部署在其它服务器，那么，这些哨兵实例间就无法通信。当主库故障时，哨兵无法判断主库下线，也无法进行主从切换，最终 Redis 服务不可用。所以需要设置成no
b、cluster-node-timeout 配置项
这个配置项设置了 Redis Cluster 中实例响应心跳消息的超时时间
如果执行主从切换的实例超过半数，而主从切换时间又过长的话，就可能有半数以上的实例心跳超时，从而可能导致整个集群挂掉。所以，我建议你将 cluster-node-timeout 调大些（例如 10 到 20 秒）
a、protected-mode 配置项
设置了yes，哨兵实例只能在部署的服务器本地进行访问，正因为这样，如果 protected-mode 被设置为 yes，而其余哨兵实例部署在其它服务器，那么，这些哨兵实例间就无法通信。当主库故障时，哨兵无法判断主库下线，也无法进行主从切换，最终 Redis 服务不可用。所以需要设置成no
b、cluster-node-timeout 配置项
这个配置项设置了 Redis Cluster 中实例响应心跳消息的超时时间
如果执行主从切换的实例超过半数，而主从切换时间又过长的话，就可能有半数以上的实例心跳超时，从而可能导致整个集群挂掉。所以，我建议你将 cluster-node-timeout 调大些（例如 10 到 20 秒）
脑裂造成的数据丢失
排查步骤：
1、确认是否数据同步出现了问题。主从集群发生数据丢失，最常见的原因：主库的数据还没有同步到从库，结果主库发生了故障，等从库升级为主库后，未同步的数据就丢失了。
如果是这种情况的数据丢失，我们可以通过比对主从库上的复制进度差值来进行判断，也就是计算 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 的差值。如果丢失数据后，从库上的 slave_repl_offset 小于原主库的 master_repl_offset，那么，我们就可以认定数据丢失是由数据同步未完成导致的。
2、排查客户端的操作日志，发现脑裂现象
主从切换后，有客户端还给原主库通信，没有和升级的新主库进行交互，同时存在两个主，这就是脑裂。
3、发现是原主库假故障导致的脑裂
在切换过程中，既然客户端仍然和原主库通信，这就表明，原主库并没有真的发生故障
（例如主库进程挂掉）。我们猜测，主库是由于某些原因无法处理请求，也没有响应哨兵的心跳，才被哨兵错误地判断为客观下线的。结果，在被判断下线之后，原主库又重新开始处理请求了，而此时，哨兵还没有完成主从切换，客户端仍然可以和原主库通信，客户端发送的写操作就会在原主库上写入数据了。
通过查看原主库服务器的资源使用监控记录。原主库所在的机器有一段时间的 CPU 利用率突然特别高，这是我们在机器上部署的一个数据采集程序导致的。因为这个程序基本把机器的 CPU 都用满了，导致 Redis 主库无法响应心跳了，在这个期间内，哨兵就把主库判断为客观下线，开始主从切换了。不过，这个数据采集程序很快恢复正常，CPU 的使用率也降下来了。此时，原主库又开始正常服务请求了。
1、确认是否数据同步出现了问题。主从集群发生数据丢失，最常见的原因：主库的数据还没有同步到从库，结果主库发生了故障，等从库升级为主库后，未同步的数据就丢失了。
如果是这种情况的数据丢失，我们可以通过比对主从库上的复制进度差值来进行判断，也就是计算 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 的差值。如果丢失数据后，从库上的 slave_repl_offset 小于原主库的 master_repl_offset，那么，我们就可以认定数据丢失是由数据同步未完成导致的。
2、排查客户端的操作日志，发现脑裂现象
主从切换后，有客户端还给原主库通信，没有和升级的新主库进行交互，同时存在两个主，这就是脑裂。
3、发现是原主库假故障导致的脑裂
在切换过程中，既然客户端仍然和原主库通信，这就表明，原主库并没有真的发生故障
（例如主库进程挂掉）。我们猜测，主库是由于某些原因无法处理请求，也没有响应哨兵的心跳，才被哨兵错误地判断为客观下线的。结果，在被判断下线之后，原主库又重新开始处理请求了，而此时，哨兵还没有完成主从切换，客户端仍然可以和原主库通信，客户端发送的写操作就会在原主库上写入数据了。
通过查看原主库服务器的资源使用监控记录。原主库所在的机器有一段时间的 CPU 利用率突然特别高，这是我们在机器上部署的一个数据采集程序导致的。因为这个程序基本把机器的 CPU 都用满了，导致 Redis 主库无法响应心跳了，在这个期间内，哨兵就把主库判断为客观下线，开始主从切换了。不过，这个数据采集程序很快恢复正常，CPU 的使用率也降下来了。此时，原主库又开始正常服务请求了。
脑裂发生的原因主要是原主库发生了假故障，我们来总结下假故障的两个原因。
1、和主库部署在同一台服务器上的其他程序临时占用了大量资源（例如 CPU 资源），导致主库资源使用受限，短时间内无法响应心跳。其它程序不再使用资源时，主库又恢复正常。
2、主库自身遇到了阻塞的情况，例如，处理 bigkey 或是发生内存 swap，短时间内无法响应心跳，等主库阻塞解除后，又恢复正常的请求处理了。
1、和主库部署在同一台服务器上的其他程序临时占用了大量资源（例如 CPU 资源），导致主库资源使用受限，短时间内无法响应心跳。其它程序不再使用资源时，主库又恢复正常。
2、主库自身遇到了阻塞的情况，例如，处理 bigkey 或是发生内存 swap，短时间内无法响应心跳，等主库阻塞解除后，又恢复正常的请求处理了。
为什么会丢失呢？
主从切换后，从库一旦升级为新主库，哨兵就会让原主库执行 slave of 命令，和新主库重新进行全量同步。而在全量同步执行的最后阶段，原主库需要清空本地的数据，加载新主库发送的 RDB 文件，这样一来，原主库在主从切换期间保存的新写数据就丢失了。
主从切换后，从库一旦升级为新主库，哨兵就会让原主库执行 slave of 命令，和新主库重新进行全量同步。而在全量同步执行的最后阶段，原主库需要清空本地的数据，加载新主库发送的 RDB 文件，这样一来，原主库在主从切换期间保存的新写数据就丢失了。
如何应对?
为了应对脑裂，你可以在主从集群部署时，通过合理地配置参数 min-slaves-to-write(设置了主库能进行数据同步的最少从库数量) 和 min-slaves-max-lag(min-slaves-max-lag：这个配置项设置了主从库间进行数据复制时，从库给主库发送 ACK 消息的最大延迟（以秒为单位）)，来预防脑裂的发生。
可以把 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个配置项搭配起来使用，分别给它们设置一定的阈值，假设为 N 和 T。这两个配置项组合后的要求是，主库连接的从库中至少有 N 个从库，和主库进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过 T 秒，否则，主库就不会再接收客户端的请求了。
所以，我给你的建议是，假设从库有 K 个，可以将 min-slaves-to-write 设置为 K/2+1（如果 K 等于 1，就设为 1），将 min-slaves-max-lag 设置为十几秒（例如 10～20s），在这个配置下，如果有一半以上的从库和主库进行的 ACK 消息延迟超过十几秒，我们就禁止主库接收客户端写请求。
为了应对脑裂，你可以在主从集群部署时，通过合理地配置参数 min-slaves-to-write(设置了主库能进行数据同步的最少从库数量) 和 min-slaves-max-lag(min-slaves-max-lag：这个配置项设置了主从库间进行数据复制时，从库给主库发送 ACK 消息的最大延迟（以秒为单位）)，来预防脑裂的发生。
可以把 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个配置项搭配起来使用，分别给它们设置一定的阈值，假设为 N 和 T。这两个配置项组合后的要求是，主库连接的从库中至少有 N 个从库，和主库进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过 T 秒，否则，主库就不会再接收客户端的请求了。
所以，我给你的建议是，假设从库有 K 个，可以将 min-slaves-to-write 设置为 K/2+1（如果 K 等于 1，就设为 1），将 min-slaves-max-lag 设置为十几秒（例如 10～20s），在这个配置下，如果有一半以上的从库和主库进行的 ACK 消息延迟超过十几秒，我们就禁止主库接收客户端写请求。
假设我们将 min-slaves-to-write 设置为 1，min-slaves-max-lag 设置为 15s，哨兵的 down-after-milliseconds 设置为 10s，哨兵主从切换需要 5s。主库因为某些原因卡住了 12s，此时，还会发生脑裂吗？主从切换完成后，数据会丢失吗？
主库卡住 12s，达到了哨兵设定的切换阈值，所以哨兵会触发主从切换。但哨兵切换的时间是 5s，也就是说哨兵还未切换完成，主库就会从阻塞状态中恢复回来，而且也没有触发 min-slaves-max-lag 阈值，所以主库在哨兵切换剩下的 3s 内，依旧可以接收客户端的写操作，如果这些写操作还未同步到从库，哨兵就把从库提升为主库了，那么此时也会出现脑裂的情况，之后旧主库降级为从库，重新同步新主库的数据，新主库也会发生数据丢失。
由此也可以看出，即使 Redis 配置了 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag，当脑裂发生时，还是无法严格保证数据不丢失，它只能是尽量减少数据的丢失。
其实在这种情况下，新主库之所以会发生数据丢失，是因为旧主库从阻塞中恢复过来后，收到的写请求还没同步到从库，从库就被哨兵提升为主库了。如果哨兵在提升从库为新主库前，主库及时把数据同步到从库了，那么从库提升为主库后，也不会发生数据丢失。但这种临界点的情况还是有发生的可能性，因为 Redis 本身不保证主从同步的强一致。
还有一种发生脑裂的情况，就是网络分区：主库和客户端、哨兵和从库被分割成了 2 个网络，主库和客户端处在一个网络中，从库和哨兵在另一个网络中，此时哨兵也会发起主从切换，出现 2 个主库的情况，而且客户端依旧可以向旧主库写入数据。等网络恢复后，主库降级为从库，新主库丢失了这期间写操作的数据。
脑裂产生问题的本质原因是，Redis 主从集群内部没有通过共识算法，来维护多个节点数据的强一致性。它不像 Zookeeper 那样，每次写请求必须大多数节点写成功后才认为成功。当脑裂发生时，Zookeeper 主节点被孤立，此时无法写入大多数节点，写请求会直接返回失败，因此它可以保证集群数据的一致性。
另外关于 min-slaves-to-write，有一点也需要注意：如果只有 1 个从库，当把 min-slaves-to-write 设置为 1 时，在运维时需要小心一些，当日常对从库做维护时，例如更换从库的实例，需要先添加新的从库，再移除旧的从库才可以，或者使用 config set 修改 min-slaves-to-write 为 0 再做操作，否则会导致主库拒绝写，影响到业务。
主库卡住 12s，达到了哨兵设定的切换阈值，所以哨兵会触发主从切换。但哨兵切换的时间是 5s，也就是说哨兵还未切换完成，主库就会从阻塞状态中恢复回来，而且也没有触发 min-slaves-max-lag 阈值，所以主库在哨兵切换剩下的 3s 内，依旧可以接收客户端的写操作，如果这些写操作还未同步到从库，哨兵就把从库提升为主库了，那么此时也会出现脑裂的情况，之后旧主库降级为从库，重新同步新主库的数据，新主库也会发生数据丢失。
由此也可以看出，即使 Redis 配置了 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag，当脑裂发生时，还是无法严格保证数据不丢失，它只能是尽量减少数据的丢失。
其实在这种情况下，新主库之所以会发生数据丢失，是因为旧主库从阻塞中恢复过来后，收到的写请求还没同步到从库，从库就被哨兵提升为主库了。如果哨兵在提升从库为新主库前，主库及时把数据同步到从库了，那么从库提升为主库后，也不会发生数据丢失。但这种临界点的情况还是有发生的可能性，因为 Redis 本身不保证主从同步的强一致。
还有一种发生脑裂的情况，就是网络分区：主库和客户端、哨兵和从库被分割成了 2 个网络，主库和客户端处在一个网络中，从库和哨兵在另一个网络中，此时哨兵也会发起主从切换，出现 2 个主库的情况，而且客户端依旧可以向旧主库写入数据。等网络恢复后，主库降级为从库，新主库丢失了这期间写操作的数据。
脑裂产生问题的本质原因是，Redis 主从集群内部没有通过共识算法，来维护多个节点数据的强一致性。它不像 Zookeeper 那样，每次写请求必须大多数节点写成功后才认为成功。当脑裂发生时，Zookeeper 主节点被孤立，此时无法写入大多数节点，写请求会直接返回失败，因此它可以保证集群数据的一致性。
另外关于 min-slaves-to-write，有一点也需要注意：如果只有 1 个从库，当把 min-slaves-to-write 设置为 1 时，在运维时需要小心一些，当日常对从库做维护时，例如更换从库的实例，需要先添加新的从库，再移除旧的从库才可以，或者使用 config set 修改 min-slaves-to-write 为 0 再做操作，否则会导致主库拒绝写，影响到业务。
哨兵
哨兵是一个运行在特殊模式的redis进程
主要任务
监控
哨兵进程会使用 PING 命令检测它自己和主、从库的网络连接情况，用来判断实例的状态
若发现主或从库响应超时，则标记为“主观下线”，若是从库则进行简单标记
若是主库，还需要通过哨兵集群N/2+1个实例判断为“客观下线”，再进行选主
若发现主或从库响应超时，则标记为“主观下线”，若是从库则进行简单标记
若是主库，还需要通过哨兵集群N/2+1个实例判断为“客观下线”，再进行选主
选主
筛选：除了要检查从库的当前在线状态，还要判断之前的网络连接状态
down-after-milliseconds主从库断连的最大连接超时时间，若该时间* 10，断连超过10次则该从库不能选为主
down-after-milliseconds主从库断连的最大连接超时时间，若该时间* 10，断连超过10次则该从库不能选为主
打分，三轮，只要某一轮，从库得分最高则为主：1、优先级最高的从库得分高，可手动为内存大的实例设备一个高优先级
2、和旧主库同步成都最接近的从库得分高，对比salve_repl_offset
3、ID号小的从库得分高
2、和旧主库同步成都最接近的从库得分高，对比salve_repl_offset
3、ID号小的从库得分高
通知
通知从库和客户端，通过下面的pub/sub机制，或者INFO命令获取对应的信息
哨兵集群
哨兵集群的哨兵配置，只配置了主库的ip和端号,没配置其他哨兵的连接信息
哨兵之间的发现，基于pub/sub机制，订阅同一个频道的应用，才能通过发布的消息进行信息交换。
在主库上有_ _sentinel_ _:hello的频道，不同哨兵就是通过它进行相互发现，把自己的IP和端号发到频道上，实现互相通信
在主库上有_ _sentinel_ _:hello的频道，不同哨兵就是通过它进行相互发现，把自己的IP和端号发到频道上，实现互相通信
哨兵与从库的通信，哨兵在主从库切换后，还需要通知从库，而哨兵通过向主库发送INFO命令获取从库的IP和端号
哨兵和客户端间的通信，每个哨兵实例提供pub/sub，客户端可以从哨兵订阅消息，获取主从切换的关键信息
主从切换-哨兵关键事件频道
哪个哨兵来执行主从切换
一个哨兵认为“主观下线”后投票“客观下线后”，所需的赞成票由哨兵配置文件的quorum配置项设定
然后再希望该哨兵自己进行主从切换，该过程是“Leader选举”
哨兵如果没有给自己投票，就会把票投给第一个给它发送投票请求的哨兵。后续再有投票请求来，哨兵就拒接投票了。
一轮投票产生不到Leader，会等待一段时间（哨兵故障转移超时时间的2倍），再进行重新选举，选举成功与否很大程度取决于正常网络传播。
如果哨兵集群只有2个实例，必须得2票，而不是1票，如果一个哨兵挂了，将无法进行主从切换。因此通常至少设置3个哨兵
然后再希望该哨兵自己进行主从切换，该过程是“Leader选举”
哨兵如果没有给自己投票，就会把票投给第一个给它发送投票请求的哨兵。后续再有投票请求来，哨兵就拒接投票了。
一轮投票产生不到Leader，会等待一段时间（哨兵故障转移超时时间的2倍），再进行重新选举，选举成功与否很大程度取决于正常网络传播。
如果哨兵集群只有2个实例，必须得2票，而不是1票，如果一个哨兵挂了，将无法进行主从切换。因此通常至少设置3个哨兵
注意：需保证所有哨兵的配置一致，尤其是主观下线的判断值down-after-milliseconds，否则可能会导致哨兵一直没有对有故障的主库形成共识，也没有及时切换主库，最终的结果就是集群服务不稳定
问题
哨兵集群中有实例挂了，怎么办，会影响主库状态判断和选主吗？
哨兵集群多数实例达成共识，判断出主库“客观下线”后，由哪个实例来执行主从切换呢？
哨兵选举时，会发生都投自己，然后死循环吗？
Redis 1主4从，5个哨兵，哨兵配置quorum为2，如果3个哨兵故障，当主库宕机时，哨兵能否判断主库“客观下线”？能否自动切换？
1、哨兵集群可以判定主库“主观下线”。由于quorum=2，所以当一个哨兵判断主库“主观下线”后，询问另外一个哨兵后也会得到同样的结果，2个哨兵都判定“主观下线”，达到了quorum的值，因此，哨兵集群可以判定主库为“客观下线”。
2、但哨兵不能完成主从切换。哨兵标记主库“客观下线后”，在选举“哨兵领导者”时，一个哨兵必须拿到超过多数的选票(5/2+1=3票)。但目前只有2个哨兵活着，无论怎么投票，一个哨兵最多只能拿到2票，永远无法达到多数选票的结果。
但是投票选举过程的细节并不是大家认为的：每个哨兵各自1票，这个情况是不一定的。下面具体说一下：
哨兵实例是不是越多越好？
调大down-after-milliseconds值，对减少误判是不是有好处？
哨兵在操作主从切换的过程中，客户端能否正常地进行请求操作？
如果客户端使用了读写分离，那么读请求可以在从库上正常执行，不会受到影响。但是由于此时主库已经挂了，而且哨兵还没有选出新的主库，所以在这期间写请求会失败，失败持续的时间 = 哨兵切换主从的时间 + 客户端感知到新主库 的时间。
如果不想让业务感知到异常，客户端只能把写失败的请求先缓存起来或写入消息队列中间件中，等哨兵切换完主从后，再把这些写请求发给新的主库，但这种场景只适合对写入请求返回值不敏感的业务，而且还需要业务层做适配，另外主从切换时间过长，也会导致客户端或消息队列中间件缓存写请求过多，切换完成之后重放这些请求的时间变长。
哨兵检测主库多久没有响应就提升从库为新的主库，这个时间是可以配置的（down-after-milliseconds参数）。配置的时间越短，哨兵越敏感，哨兵集群认为主库在短时间内连不上就会发起主从切换，这种配置很可能因为网络拥塞但主库正常而发生不必要的切换，当然，当主库真正故障时，因为切换得及时，对业务的影响最小。如果配置的时间比较长，哨兵越保守，这种情况可以减少哨兵误判的概率，但是主库故障发生时，业务写失败的时间也会比较久，缓存写请求数据量越多。
应用程序不感知服务的中断，还需要哨兵和客户端做些什么？当哨兵完成主从切换后，客户端需要及时感知到主库发生了变更，然后把缓存的写请求写入到新库中，保证后续写请求不会再受到影响，具体做法如下：
RDB
内存快照，指内存中的数据在某一时刻的状态记录。
全量快照，一次性记录所有数据。
全量快照，一次性记录所有数据。
是否会阻塞主线程
生成RDB文件的命令
save：在主线程中执行，会导致阻塞
bgsave：创建一个子进程，专门用于写入RDB文件，默认配置
快照时数据还能修改吗？
借助OS提供的写时复制技术COW
借助OS提供的写时复制技术COW
能否每秒做一次快照
虽然bgsave执行时不阻塞主线程，但是，频繁执行全量快照，也会带来开销
为了解决频繁做全量快照的问题，可以做增量快照，只记住哪些数据被修改了
但引入的记录修改的额外空间开销比较大
但引入的记录修改的额外空间开销比较大
虽然与AOF相比，快照恢复速度快，但是快照的频率不好把握，快照间一旦宕机，可能会造成数据丢失。
频率太高又会产生额外的开销。
为了利用RDB的快速恢复、又能以最小的开销做到尽量少丢数据，在Redis4.0提出混合使用AOF日志和内存快照
即内存快照以一定频率执行，快照之间使用AOF记录期间的所有命令操作
频率太高又会产生额外的开销。
为了利用RDB的快速恢复、又能以最小的开销做到尽量少丢数据，在Redis4.0提出混合使用AOF日志和内存快照
即内存快照以一定频率执行，快照之间使用AOF记录期间的所有命令操作
AOF与RDB的选择
RDB 文件之所以很小，一方面是因为它存储的是二进制数据，另一方面，Redis 针对不同的数据类型做了进一步的压缩处理（例如数字采用 int 编码存储），这就进一步节省了存储空间。所以，RDB 更适合做定时的快照备份和主从全量数据同步，而 AOF 是实时记录的每个变更操作，更适合用在对数据完整性和安全性要求更高的业务场景中。
问题：我曾碰到过这么一个场景：我们使用一个 2 核 CPU、4GB 内存、500GB 磁盘的云主机运行 Redis，Redis 数据库的数据量大小差不多是 2GB，我们使用了 RDB 做持久化保证。当时 Redis 的运行负载以修改操作为主，写读比例差不多在 8:2 左右，也就是说，如果有 100 个请求，80 个请求执行的是修改操作。你觉得，在这个场景下，用 RDB 做持久化有什么风险吗？
子主题
补充知识：写时复制
对 Redis 来说，主线程 fork 出 bgsave 子进程后，bgsave 子进程实际是复制了主线程的页表。这些页表中，就保存了在执行 bgsave 命令时，主线程的所有数据块在内存中的物理地址。这样一来，bgsave 子进程生成 RDB 时，就可以根据页表读取这些数据，再写入磁盘中。如果此时，主线程接收到了新写或修改操作，那么，主线程会使用写时复制机制。具体来说，写时复制就是指，主线程在有写操作时，才会把这个新写或修改后的数据写入到一个新的物理地址中，并修改自己的页表映射。
bgsave 子进程复制主线程的页表以后，假如主线程需要修改虚页 7 里的数据，那么，主线程就需要新分配一个物理页（假设是物理页 53），然后把修改后的虚页 7 里的数据写到物理页 53 上，而虚页 7 里原来的数据仍然保存在物理页 33 上。这个时候，虚页 7 到物理页 33 的映射关系，仍然保留在 bgsave 子进程中。所以，bgsave 子进程可以无误地把虚页 7 的原始数据写入 RDB 文件。
AOF
写后日志：先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志
好处：
1、避免出现记录错误命令
2、命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作
潜在风险【和AOF写回磁盘的时间有关】：
1、执行完命令，还没来得及记日记就宕机，就有丢失数据的风险
2、AOF日志也是在主线程中执行，如果把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进行影响后续的操作也无法执行
三个写回策略-性能与可靠性取舍
Always，同步写回
Everysec，每秒写回
NO，操作系统控制的写回，每个写明了执行完，只是先把日志写到AOF文件的内存缓冲区，由OS觉得何时将缓冲区内容写回磁盘
优化点图
重写机制
AOF文件过大带来性能问题
基于数据库的现状创建一个新的AOF文件，从而达到“瘦身”的作用
重写会阻塞吗？
和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台线程 bgrewriteaof 来完成的。
重写的过程“一个拷贝，两处日志”
问题：
AOF 日志重写的时候，是由 bgrewriteaof 子进程来完成的，不用主线程参与，我们今天说的非阻塞也是指子进程的执行不阻塞主线程。但是，你觉得，这个重写过程有没有其他潜在的阻塞风险呢？如果有的话，会在哪里阻塞？
a、fork子进程，fork这个瞬间一定是会阻塞主线程的（注意，fork时并不会一次性拷贝所有内存数据给子进程），fork采用操作系统提供的写实复制(Copy On Write)机制，就是为了避免一次性拷贝大量内存数据给子进程造成的长时间阻塞问题，但fork子进程需要拷贝进程必要的数据结构，其中有一项就是拷贝内存页表（虚拟内存和物理内存的映射索引表），这个拷贝过程会消耗大量CPU资源，拷贝完成之前整个进程是会阻塞的，阻塞时间取决于整个实例的内存大小，实例越大，内存页表越大，fork阻塞时间越久。拷贝内存页表完成后，子进程与父进程指向相同的内存地址空间，也就是说此时虽然产生了子进程，但是并没有申请与父进程相同的内存大小。那什么时候父子进程才会真正内存分离呢？“写实复制”顾名思义，就是在写发生时，才真正拷贝内存真正的数据，这个过程中，父进程也可能会产生阻塞的风险，就是下面介绍的场景。
b、fork出的子进程指向与父进程相同的内存地址空间，此时子进程就可以执行AOF重写，把内存中的所有数据写入到AOF文件中。但是此时父进程依旧是会有流量写入的，如果父进程操作的是一个已经存在的key，那么这个时候父进程就会真正拷贝这个key对应的内存数据，申请新的内存空间，这样逐渐地，父子进程内存数据开始分离，父子进程逐渐拥有各自独立的内存空间。因为内存分配是以页为单位进行分配的，默认4k，如果父进程此时操作的是一个bigkey，重新申请大块内存耗时会变长，可能会产阻塞风险。另外，如果操作系统开启了内存大页机制(Huge Page，页面大小2M)，那么父进程申请内存时阻塞的概率将会大大提高，所以在Redis机器上需要关闭Huge Page机制。Redis每次fork生成RDB或AOF重写完成后，都可以在Redis log中看到父进程重新申请了多大的内存空间。
AOF 重写也有一个重写日志，为什么它不共享使用 AOF 本身的日志呢？
高拓展
数据分片
数据增多，选择大内存还是切片集群
纵向扩展：选择大内存
优点：实施直接、简单
缺点：1、数据量大，RDB持久化时主线程fork子线程可能会阻塞；不选择RDB持久化则可考虑
2、纵向扩展会受硬件和成本限制
优点：实施直接、简单
缺点：1、数据量大，RDB持久化时主线程fork子线程可能会阻塞；不选择RDB持久化则可考虑
2、纵向扩展会受硬件和成本限制
横向扩展：切片集群
优点：只加实例即可，不需考虑硬件和成本限制；在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的 Redis 切片集群会是一个非常好的选择
优点：只加实例即可，不需考虑硬件和成本限制；在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的 Redis 切片集群会是一个非常好的选择
切片集群是一种保存大量数据的通用机制，这个机制可以有不同的实现方案
Redis3.0，官网切片集群实现Redis Cluster
客户端如何定位到数据？
集群中，实例和哈希槽的对应关系不是已成不变的。
实例之间可以通信，客户端通过重定向感知。
当数据在新的实例时，访问旧的实例会返回MOVD报错信息告知新实例地址，客户端会同时更新本地缓存，更新对应槽和实例的对应关系。
当数据还在迁移中时，访问实例时，会返回ASK报错信息告知新实例地址。ASK 命令表示两层含义：第一，表明 Slot 数据还在迁移中；第二，ASK 命令把客户端所请求数据的最新实例地址返回给客户端，此时，客户端需要给新实例 发送 ASKING 命令，然后再发送操作命令。但是ASK不会更新客户端本地缓存
实例之间可以通信，客户端通过重定向感知。
当数据在新的实例时，访问旧的实例会返回MOVD报错信息告知新实例地址，客户端会同时更新本地缓存，更新对应槽和实例的对应关系。
当数据还在迁移中时，访问实例时，会返回ASK报错信息告知新实例地址。ASK 命令表示两层含义：第一，表明 Slot 数据还在迁移中；第二，ASK 命令把客户端所请求数据的最新实例地址返回给客户端，此时，客户端需要给新实例 发送 ASKING 命令，然后再发送操作命令。但是ASK不会更新客户端本地缓存
redis为何不用表记录键值对和实例的关系，而用哈希槽
1、整个集群存储key的数量是无法预估的，key的数量非常多时，直接记录每个key对应的实例映射关系，这个映射表会非常庞大，这个映射表无论是存储在服务端还是客户端都占用了非常大的内存空间。
2、Redis Cluster采用无中心化的模式（无proxy，客户端与服务端直连），客户端在某个节点访问一个key，如果这个key不在这个节点上，这个节点需要有纠正客户端路由到正确节点的能力（MOVED响应），这就需要节点之间互相交换路由表，每个节点拥有整个集群完整的路由关系。如果存储的都是key与实例的对应关系，节点之间交换信息也会变得非常庞大，消耗过多的网络资源，而且就算交换完成，相当于每个节点都需要额外存储其他节点的路由表，内存占用过大造成资源浪费。
3、当集群在扩容、缩容、数据均衡时，节点之间会发生数据迁移，迁移时需要修改每个key的映射关系，维护成本高。
4、而在中间增加一层哈希槽，可以把数据和节点解耦，key通过Hash计算，只需要关心映射到了哪个哈希槽，然后再通过哈希槽和节点的映射表找到节点，相当于消耗了很少的CPU资源，不但让数据分布更均匀，还可以让这个映射表变得很小，利于客户端和服务端保存，节点之间交换信息时也变得轻量。
5、当集群在扩容、缩容、数据均衡时，节点之间的操作例如数据迁移，都以哈希槽为基本单位进行操作，简化了节点扩容、缩容的难度，便于集群的维护和管理。
集群的补充知识
Redis使用集群方案就是为了解决单个节点数据量大、写入量大产生的性能瓶颈的问题。多个节点组成一个集群，可以提高集群的性能和可靠性，但随之而来的就是集群的管理问题，最核心问题有2个：请求路由、数据迁移（扩容/缩容/数据平衡）。
1、请求路由：一般都是采用哈希槽的映射关系表找到指定节点，然后在这个节点上操作的方案。
Redis Cluster在每个节点记录完整的映射关系(便于纠正客户端的错误路由请求)，同时也发给客户端让客户端缓存一份，便于客户端直接找到指定节点，客户端与服务端配合完成数据的路由，这需要业务在使用Redis Cluster时，必须升级为集群版的SDK才支持客户端和服务端的协议交互。
其他Redis集群化方案例如Twemproxy、Codis都是中心化模式（增加Proxy层），客户端通过Proxy对整个集群进行操作，Proxy后面可以挂N多个Redis实例，Proxy层维护了路由的转发逻辑。操作Proxy就像是操作一个普通Redis一样，客户端也不需要更换SDK，而Redis Cluster是把这些路由逻辑做在了SDK中。当然，增加一层Proxy也会带来一定的性能损耗。
2、数据迁移：当集群节点不足以支撑业务需求时，就需要扩容节点，扩容就意味着节点之间的数据需要做迁移，而迁移过程中是否会影响到业务，这也是判定一个集群方案是否成熟的标准。
Twemproxy不支持在线扩容，它只解决了请求路由的问题，扩容时需要停机做数据重新分配。而Redis Cluster和Codis都做到了在线扩容（不影响业务或对业务的影响非常小），重点就是在数据迁移过程中，客户端对于正在迁移的key进行操作时，集群如何处理？还要保证响应正确的结果？
Redis Cluster和Codis都需要服务端和客户端/Proxy层互相配合，迁移过程中，服务端针对正在迁移的key，需要让客户端或Proxy去新节点访问（重定向），这个过程就是为了保证业务在访问这些key时依旧不受影响，而且可以得到正确的结果。由于重定向的存在，所以这个期间的访问延迟会变大。等迁移完成之后，Redis Cluster每个节点会更新路由映射表，同时也会让客户端感知到，更新客户端缓存。Codis会在Proxy层更新路由表，客户端在整个过程中无感知。
除了访问正确的节点之外，数据迁移过程中还需要解决异常情况（迁移超时、迁移失败）、性能问题（如何让数据迁移更快、bigkey如何处理），这个过程中的细节也很多。
Redis Cluster的数据迁移是同步的，迁移一个key会同时阻塞源节点和目标节点，迁移过程中会有性能问题。而Codis提供了异步迁移数据的方案，迁移速度更快，对性能影响最小，当然，实现方案也比较复杂。
Codis
1、从稳定性和成熟度来看，Codis 应用得比较早，在业界已经有了成熟的生产部署。虽然 Codis 引入了 proxy 和 Zookeeper，增加了集群复杂度，但是，proxy 的无状态设计和 Zookeeper 自身的稳定性，也给 Codis 的稳定使用提供了保证。而 Redis Cluster 的推出时间晚于 Codis，相对来说，成熟度要弱于 Codis，如果你想选择一个成熟稳定的方案，Codis 更加合适些。
2、从业务应用客户端兼容性来看，连接单实例的客户端可以直接连接 codis proxy，而原本连接单实例的客户端要想连接 Redis Cluster 的话，就需要开发新功能。所以，如果你的业务应用中大量使用了单实例的客户端，而现在想应用切片集群的话，建议你选择 Codis，这样可以避免修改业务应用中的客户端。
3、从使用 Redis 新命令和新特性来看，Codis server 是基于开源的 Redis 3.2.8 开发的，所以，Codis 并不支持 Redis 后续的开源版本中的新增命令和数据类型。另外，Codis 并没有实现开源 Redis 版本的所有命令，比如 BITOP、BLPOP、BRPOP，以及和与事务相关的 MUTLI、EXEC 等命令。上列出了不被支持的命令列表，你在使用时记得去核查一下。所以，如果你想使用开源 Redis 版本的新特性，Redis Cluster 是一个合适的选择。
4、从数据迁移性能维度来看，Codis 能支持异步迁移，异步迁移对集群处理正常请求的性能影响要比使用同步迁移的小。所以，如果你在应用集群时，数据迁移比较频繁的话，Codis 是个更合适的选择。
2、从业务应用客户端兼容性来看，连接单实例的客户端可以直接连接 codis proxy，而原本连接单实例的客户端要想连接 Redis Cluster 的话，就需要开发新功能。所以，如果你的业务应用中大量使用了单实例的客户端，而现在想应用切片集群的话，建议你选择 Codis，这样可以避免修改业务应用中的客户端。
3、从使用 Redis 新命令和新特性来看，Codis server 是基于开源的 Redis 3.2.8 开发的，所以，Codis 并不支持 Redis 后续的开源版本中的新增命令和数据类型。另外，Codis 并没有实现开源 Redis 版本的所有命令，比如 BITOP、BLPOP、BRPOP，以及和与事务相关的 MUTLI、EXEC 等命令。上列出了不被支持的命令列表，你在使用时记得去核查一下。所以，如果你想使用开源 Redis 版本的新特性，Redis Cluster 是一个合适的选择。
4、从数据迁移性能维度来看，Codis 能支持异步迁移，异步迁移对集群处理正常请求的性能影响要比使用同步迁移的小。所以，如果你在应用集群时，数据迁移比较频繁的话，Codis 是个更合适的选择。
如何应对数据倾斜？
数据倾斜
切片集群，数据会按照CRC算法计算对Slot取模，Solt分配在不同实例中，数据保存在不同实例中。
1、数据量倾斜：在某些情况下，实例上的数据分布不均衡，某个实例上的数据特别多。
2、数据访问倾斜：虽然每个集群实例上的数据量相差不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问得非常频繁。
切片集群，数据会按照CRC算法计算对Slot取模，Solt分配在不同实例中，数据保存在不同实例中。
1、数据量倾斜：在某些情况下，实例上的数据分布不均衡，某个实例上的数据特别多。
2、数据访问倾斜：虽然每个集群实例上的数据量相差不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问得非常频繁。
数据量倾斜的成因和应对方法
1、bigkey导致倾斜。
根本的对应方法：我们在业务层生成数据时，要尽量避免把过多的数据保存在同一个键值对中。
如果 bigkey 正好是集合类型，我们还有一个方法，就是把 bigkey 拆分成很多个小的集合类型数据，分散保存在不同的实例上
2、Slot分配不均衡导致倾斜
为了应对这个问题，我们可以通过运维规范，在分配之前，我们就要避免把过多的 Slot 分配到同一个实例。如果是已经分配好 Slot 的集群，我们可以先查看 Slot 和实例的具体分配关系，从而判断是否有过多的 Slot 集中到了同一个实例。如果有的话，就将部分 Slot 迁移到其它实例，从而避免数据倾斜。
3、Hash Tag导致倾斜
Hash Tag 是指加在键值对 key 中的一对花括号{}。这对括号会把 key 的一部分括起来，客户端在计算 key 的 CRC16 值时，只对 Hash Tag 花括号中的 key 内容进行计算。如果没用 Hash Tag 的话，客户端计算整个 key 的 CRC16 的值。例如user：profile:{321}，CRC算法只会计算321。
使用 Hash Tag 的好处是，如果不同 key 的 Hash Tag 内容都是一样的，那么，这些 key 对应的数据会被映射到同一个 Slot 中，同时会被分配到同一个实例上。Redis Cluster和Codis不支持跨实例范围查询和事操作，可以使用 Hash Tag 把要执行事务操作或是范围查询的数据映射到同一个实例上，这样就能很轻松地实现事务或范围查询了。
但是，使用 Hash Tag 的潜在问题，就是大量的数据可能被集中到一个实例上，导致数据倾斜，集群中的负载不均衡。那么，该怎么应对这种问题呢？我们就需要在范围查询、事务执行的需求和数据倾斜带来的访问压力之间，进行取舍了。
建议，如果使用 Hash Tag 进行切片的数据会带来较大的访问压力，就优先考虑避免数据倾斜，最好不要使用 Hash Tag 进行数据切片。因为事务和范围查询都还可以放在客户端来执行，而数据倾斜会导致实例不稳定，造成服务不可用。
1、bigkey导致倾斜。
根本的对应方法：我们在业务层生成数据时，要尽量避免把过多的数据保存在同一个键值对中。
如果 bigkey 正好是集合类型，我们还有一个方法，就是把 bigkey 拆分成很多个小的集合类型数据，分散保存在不同的实例上
2、Slot分配不均衡导致倾斜
为了应对这个问题，我们可以通过运维规范，在分配之前，我们就要避免把过多的 Slot 分配到同一个实例。如果是已经分配好 Slot 的集群，我们可以先查看 Slot 和实例的具体分配关系，从而判断是否有过多的 Slot 集中到了同一个实例。如果有的话，就将部分 Slot 迁移到其它实例，从而避免数据倾斜。
3、Hash Tag导致倾斜
Hash Tag 是指加在键值对 key 中的一对花括号{}。这对括号会把 key 的一部分括起来，客户端在计算 key 的 CRC16 值时，只对 Hash Tag 花括号中的 key 内容进行计算。如果没用 Hash Tag 的话，客户端计算整个 key 的 CRC16 的值。例如user：profile:{321}，CRC算法只会计算321。
使用 Hash Tag 的好处是，如果不同 key 的 Hash Tag 内容都是一样的，那么，这些 key 对应的数据会被映射到同一个 Slot 中，同时会被分配到同一个实例上。Redis Cluster和Codis不支持跨实例范围查询和事操作，可以使用 Hash Tag 把要执行事务操作或是范围查询的数据映射到同一个实例上，这样就能很轻松地实现事务或范围查询了。
但是，使用 Hash Tag 的潜在问题，就是大量的数据可能被集中到一个实例上，导致数据倾斜，集群中的负载不均衡。那么，该怎么应对这种问题呢？我们就需要在范围查询、事务执行的需求和数据倾斜带来的访问压力之间，进行取舍了。
建议，如果使用 Hash Tag 进行切片的数据会带来较大的访问压力，就优先考虑避免数据倾斜，最好不要使用 Hash Tag 进行数据切片。因为事务和范围查询都还可以放在客户端来执行，而数据倾斜会导致实例不稳定，造成服务不可用。
已经发生了数据倾斜，可进行数据迁移来环节数据迁移的影响。不同集群上查看 Slot 分配情况的方式不同：如果是 Redis Cluster，就用 CLUSTER SLOTS 命令；如果是 Codis，就可以在 codis dashboard 上查看。
Redis Cluster完成Slot的迁移
1、CLUSTER SETSLOT：使用不同的选项进行三种设置，分别是设置 Slot 要迁入的目标实例，Slot 要迁出的源实例，以及 Slot 所属的实例。
2、CLUSTER GETKEYSINSLOT：获取某个 Slot 中一定数量的 key。
3、MIGRATE：把一个 key 从源实例实际迁移到目标实例。
对于 Codis 来说，我们可以执行下面的命令进行数据迁移。其中，我们把 dashboard 组件的连接地址设置为 ADDR，并且把 Slot 300 迁移到编号为 6 的 codis server group 上。
codis-admin --dashboard=ADDR -slot-action --create --sid=300 --gid=6
关于集群的实例资源配置，建议：在构建切片集群时，尽量使用大小配置相同的实例（例如实例内存配置保持相同），这样可以避免因实例资源不均衡而在不同实例上分配不同数量的 Slot。
Redis Cluster完成Slot的迁移
1、CLUSTER SETSLOT：使用不同的选项进行三种设置，分别是设置 Slot 要迁入的目标实例，Slot 要迁出的源实例，以及 Slot 所属的实例。
2、CLUSTER GETKEYSINSLOT：获取某个 Slot 中一定数量的 key。
3、MIGRATE：把一个 key 从源实例实际迁移到目标实例。
对于 Codis 来说，我们可以执行下面的命令进行数据迁移。其中，我们把 dashboard 组件的连接地址设置为 ADDR，并且把 Slot 300 迁移到编号为 6 的 codis server group 上。
codis-admin --dashboard=ADDR -slot-action --create --sid=300 --gid=6
关于集群的实例资源配置，建议：在构建切片集群时，尽量使用大小配置相同的实例（例如实例内存配置保持相同），这样可以避免因实例资源不均衡而在不同实例上分配不同数量的 Slot。
数据访问倾斜的成因和应对方法
发生数据访问倾斜的根本原因，就是实例上存在热点数据（比如新闻应用中的热点新闻内容、电商促销活动中的热门商品信息，等等）。
通常来说，热点数据以服务读操作为主，在这种情况下，我们可以采用热点数据多副本，但是只针对只读的热点数据
对于读写热点数据，不适合，因为保证多副本的数据一致性，需要额外的开销。因此我们就要给实例本身增加资源了，例如使用配置更高的机器，来应对大量的访问压力。
发生数据访问倾斜的根本原因，就是实例上存在热点数据（比如新闻应用中的热点新闻内容、电商促销活动中的热门商品信息，等等）。
通常来说，热点数据以服务读操作为主，在这种情况下，我们可以采用热点数据多副本，但是只针对只读的热点数据
对于读写热点数据，不适合，因为保证多副本的数据一致性，需要额外的开销。因此我们就要给实例本身增加资源了，例如使用配置更高的机器，来应对大量的访问压力。
在有数据访问倾斜时，如果热点数据突然过期了，而 Redis 中的数据是缓存，数据的最终值保存在后端数据库，此时会发生什么问题？
此时会发生缓存击穿，热点请求会直接打到后端数据库上，数据库的压力剧增，可能会压垮数据库。
可以不给热点数据设置过期时间，避免过期带来的击穿问题。
除此之外，我们最好在数据库的接入层增加流控机制，一旦监测到有大流量请求访问数据库，立刻开启限流，这样做也是为了避免数据库被大流量压力压垮。因为数据库一旦宕机，就会对整个业务应用带来严重影响。所以，我们宁可在请求接入数据库时，就直接拒接请求访问。
Redis 的很多性能问题，例如导致 Redis 阻塞的场景：bigkey、集中过期、大实例 RDB 等等，这些场景都与数据倾斜类似，都是因为数据集中、处理逻辑集中导致的耗时变长。其解决思路也类似，都是把集中变分散，例如 bigkey 拆分为小 key、单个大实例拆分为切片集群等。
从软件架构演进过程来看，从单机到分布式，再到后来出现的消息队列、负载均衡等技术，也都是为了将请求压力分散开，避免数据集中、请求集中的问题，这样既可以让系统承载更大的请求量，同时还保证了系统的稳定性。
此时会发生缓存击穿，热点请求会直接打到后端数据库上，数据库的压力剧增，可能会压垮数据库。
可以不给热点数据设置过期时间，避免过期带来的击穿问题。
除此之外，我们最好在数据库的接入层增加流控机制，一旦监测到有大流量请求访问数据库，立刻开启限流，这样做也是为了避免数据库被大流量压力压垮。因为数据库一旦宕机，就会对整个业务应用带来严重影响。所以，我们宁可在请求接入数据库时，就直接拒接请求访问。
Redis 的很多性能问题，例如导致 Redis 阻塞的场景：bigkey、集中过期、大实例 RDB 等等，这些场景都与数据倾斜类似，都是因为数据集中、处理逻辑集中导致的耗时变长。其解决思路也类似，都是把集中变分散，例如 bigkey 拆分为小 key、单个大实例拆分为切片集群等。
从软件架构演进过程来看，从单机到分布式，再到后来出现的消息队列、负载均衡等技术，也都是为了将请求压力分散开，避免数据集中、请求集中的问题，这样既可以让系统承载更大的请求量，同时还保证了系统的稳定性。
限制Redis Cluster规模的关键因素
Redis 官方给出了 Redis Cluster 的规模上限，就是一个集群运行 1000 个实例。
一个关键因素就是，在集群超过一定规模时（比如 800 节点），集群吞吐量反而会下降。所以，集群的实际规模会受到限制。
一个关键因素就是，在集群超过一定规模时（比如 800 节点），集群吞吐量反而会下降。所以，集群的实际规模会受到限制。
实例通信方法和对集群规模的影响
Redis Cluster 在运行时，每个实例上都会保存 Slot 和实例的对应关系（也就是 Slot 映射表），以及自身的状态信息。
集群每个实例以Gossip协议通信。在一段时间后，集群每个实例都有其他所有实例的状态信息。
通信开销受通信消息大小和通信频率影响
1、消息大小
一个消息结构体大小是104字节，主要是NodeName和IP占用。Gossip默认传递集群十分之一实例的状态信息，如果一个集群有1000个实例，则需要传递100个实例信息，则为总数据量是10400字节，加上自身信息，一个Gossip消息大约10KB。
此外，为了让 Slot 映射表能够在不同实例间传播，PING 消息中还带有一个长度为 16,384 bit 的 Bitmap，这个 Bitmap 的每一位对应了一个 Slot，如果某一位为 1，就表示这个 Slot 属于当前实例。这个 Bitmap 大小换算成字节后，是 2KB。我们把实例状态信息和 Slot 分配信息相加，就可以得到一个 PING 消息的大小了，大约是 12KB。
PONG 消息和 PING 消息的内容一样，所以，它的大小大约是 12KB。每个实例发送了 PING 消息后，还会收到返回的 PONG 消息，两个消息加起来有 24KB。
PING/PONG通信可能比实例正常单个请求还是大，而且，每个实例都会给其它实例发送 PING/PONG 消息。随着集群规模增加，这些心跳消息的数量也会越多，会占据一部分集群的网络通信带宽，进而会降低集群服务正常客户端请求的吞吐量。
2、通信频率
为了避免有些实例一直没有被发送PING消息，导致他们维护的集群状态已经过期，Redis Cluster 的实例会按照每 100ms 一次的频率，扫描本地的实例列表，如果发现有实例最近一次接收 PONG 消息的时间，已经大于配置项 cluster-node-timeout 的一半了（cluster-node-timeout/2），就会立刻给该实例发送 PING 消息，更新这个实例上的集群状态信息。
当集群规模扩大之后，因为网络拥塞或是不同服务器间的流量竞争，会导致实例间的网络通信延迟增加。如果有部分实例无法收到其它实例发送的 PONG 消息，就会引起实例之间频繁地发送 PING 消息，这又会对集群网络通信带来额外的开销了。
PING 消息发送数量 = 1 + 10 * 实例数（最近一次接收 PONG 消息的时间超出 cluster-node-timeout/2）
其中，1 是指单实例常规按照每 1 秒发送一个 PING 消息，10 是指每 1 秒内实例会执行 10 次检查，每次检查后会给 PONG 消息超时的实例发送消息。
假设单个实例检测发现，每 100 毫秒有 10 个实例的 PONG 消息接收超时，那么，这个实例每秒就会发送 101 个 PING 消息，约占 1.2MB/s 带宽。如果集群中有 30 个实例按照这种频率发送消息，就会占用 36MB/s 带宽，这就会挤占集群中用于服务正常请求的带宽。
Redis Cluster 在运行时，每个实例上都会保存 Slot 和实例的对应关系（也就是 Slot 映射表），以及自身的状态信息。
集群每个实例以Gossip协议通信。在一段时间后，集群每个实例都有其他所有实例的状态信息。
通信开销受通信消息大小和通信频率影响
1、消息大小
一个消息结构体大小是104字节，主要是NodeName和IP占用。Gossip默认传递集群十分之一实例的状态信息，如果一个集群有1000个实例，则需要传递100个实例信息，则为总数据量是10400字节，加上自身信息，一个Gossip消息大约10KB。
此外，为了让 Slot 映射表能够在不同实例间传播，PING 消息中还带有一个长度为 16,384 bit 的 Bitmap，这个 Bitmap 的每一位对应了一个 Slot，如果某一位为 1，就表示这个 Slot 属于当前实例。这个 Bitmap 大小换算成字节后，是 2KB。我们把实例状态信息和 Slot 分配信息相加，就可以得到一个 PING 消息的大小了，大约是 12KB。
PONG 消息和 PING 消息的内容一样，所以，它的大小大约是 12KB。每个实例发送了 PING 消息后，还会收到返回的 PONG 消息，两个消息加起来有 24KB。
PING/PONG通信可能比实例正常单个请求还是大，而且，每个实例都会给其它实例发送 PING/PONG 消息。随着集群规模增加，这些心跳消息的数量也会越多，会占据一部分集群的网络通信带宽，进而会降低集群服务正常客户端请求的吞吐量。
2、通信频率
为了避免有些实例一直没有被发送PING消息，导致他们维护的集群状态已经过期，Redis Cluster 的实例会按照每 100ms 一次的频率，扫描本地的实例列表，如果发现有实例最近一次接收 PONG 消息的时间，已经大于配置项 cluster-node-timeout 的一半了（cluster-node-timeout/2），就会立刻给该实例发送 PING 消息，更新这个实例上的集群状态信息。
当集群规模扩大之后，因为网络拥塞或是不同服务器间的流量竞争，会导致实例间的网络通信延迟增加。如果有部分实例无法收到其它实例发送的 PONG 消息，就会引起实例之间频繁地发送 PING 消息，这又会对集群网络通信带来额外的开销了。
PING 消息发送数量 = 1 + 10 * 实例数（最近一次接收 PONG 消息的时间超出 cluster-node-timeout/2）
其中，1 是指单实例常规按照每 1 秒发送一个 PING 消息，10 是指每 1 秒内实例会执行 10 次检查，每次检查后会给 PONG 消息超时的实例发送消息。
假设单个实例检测发现，每 100 毫秒有 10 个实例的 PONG 消息接收超时，那么，这个实例每秒就会发送 101 个 PING 消息，约占 1.2MB/s 带宽。如果集群中有 30 个实例按照这种频率发送消息，就会占用 36MB/s 带宽，这就会挤占集群中用于服务正常请求的带宽。
Gosspi协议工作原理
1、每个实例之间会按照一定的频率，从集群中随机挑选一些实例，把 PING 消息发送给挑选出来的实例，用来检测这些实例是否在线，并交换彼此的状态信息。PING 消息中封装了发送消息的实例自身的状态信息、部分其它实例的状态信息，以及 Slot 映射表。
2、一个实例在接收到 PING 消息后，会给发送 PING 消息的实例，发送一个 PONG 消息。PONG 消息包含的内容和 PING 消息一样。
1、每个实例之间会按照一定的频率，从集群中随机挑选一些实例，把 PING 消息发送给挑选出来的实例，用来检测这些实例是否在线，并交换彼此的状态信息。PING 消息中封装了发送消息的实例自身的状态信息、部分其它实例的状态信息，以及 Slot 映射表。
2、一个实例在接收到 PING 消息后，会给发送 PING 消息的实例，发送一个 PONG 消息。PONG 消息包含的内容和 PING 消息一样。
两个实例PING-PONG消息传递
如何降低实例间的通信开销
所以，为了避免cluster-node-timeout值小导致过多的心跳消息挤占集群带宽，我们可以调大 cluster-node-timeout 值，比如说调大到 20 秒或 25 秒。这样一来， PONG 消息接收超时的情况就会有所缓解，单实例也不用频繁地每秒执行 10 次心跳发送操作了。也不要把 cluster-node-timeout 调得太大，否则，如果实例真的发生了故障，我们就需要等待 cluster-node-timeout 时长后，才能检测出这个故障，这又会导致实际的故障恢复时间被延长，会影响到集群服务的正常使用。
为了验证调整 cluster-node-timeout 值后，是否能减少心跳消息占用的集群网络带宽，建议：你可以在调整 cluster-node-timeout 值的前后，使用 tcpdump 命令抓取实例发送心跳信息网络包的情况
在实际应用中，如果不是特别需要大容量集群，建议把 Redis Cluster 的规模控制在 400~500 个实例。
假设单个实例每秒能支撑 8 万请求操作（8 万 QPS），每个主实例配置 1 个从实例，那么，400~ 500 个实例可支持 1600 万~2000 万 QPS（200/250 个主实例 *8 万 QPS=1600/2000 万 QPS），这个吞吐量性能可以满足不少业务应用的需求。
所以，为了避免cluster-node-timeout值小导致过多的心跳消息挤占集群带宽，我们可以调大 cluster-node-timeout 值，比如说调大到 20 秒或 25 秒。这样一来， PONG 消息接收超时的情况就会有所缓解，单实例也不用频繁地每秒执行 10 次心跳发送操作了。也不要把 cluster-node-timeout 调得太大，否则，如果实例真的发生了故障，我们就需要等待 cluster-node-timeout 时长后，才能检测出这个故障，这又会导致实际的故障恢复时间被延长，会影响到集群服务的正常使用。
为了验证调整 cluster-node-timeout 值后，是否能减少心跳消息占用的集群网络带宽，建议：你可以在调整 cluster-node-timeout 值的前后，使用 tcpdump 命令抓取实例发送心跳信息网络包的情况
在实际应用中，如果不是特别需要大容量集群，建议把 Redis Cluster 的规模控制在 400~500 个实例。
假设单个实例每秒能支撑 8 万请求操作（8 万 QPS），每个主实例配置 1 个从实例，那么，400~ 500 个实例可支持 1600 万~2000 万 QPS（200/250 个主实例 *8 万 QPS=1600/2000 万 QPS），这个吞吐量性能可以满足不少业务应用的需求。
如果采用类似 Codis 保存 Slot 信息的方法，把集群实例状态信息和 Slot 分配信息保存在第三方的存储系统上（例如Zookeeper），这种方法会对集群规模产生什么影响？
由于 Redis Cluster 每个实例需要保存集群完整的路由信息，所以每增加一个实例，都需要多一次与其他实例的通信开销，如果有 N 个实例，集群就要存储 N 份完整的路由信息。而如果像 Codis 那样，把 Slot 信息存储在第三方存储上，那么无论集群实例有多少，这些信息在第三方存储上只会存储一份，也就是说，集群内的通信开销，不会随着实例的增加而增长。当集群需要用到这些信息时，直接从第三方存储上获取即可。
Redis Cluster 把所有功能都集成在了 Redis 实例上，包括路由表的交换、实例健康检查、故障自动切换等等，这么做的好处是，部署和使用非常简单，只需要部署实例，然后让多个实例组成切片集群即可提供服务。但缺点也很明显，每个实例负责的工作比较重，如果看源码实现，也不太容易理解，而且如果其中一个功能出现 bug，只能升级整个 Redis Server 来解决。
而 Codis 把这些功能拆分成多个组件，每个组件负责的工作都非常纯粹，codis-proxy 负责转发请求，codis-dashboard 负责路由表的分发、数据迁移控制，codis-server 负责数据存储和数据迁移，哨兵负责故障自动切换，codis-fe 负责提供友好的运维界面，每个组件都可以单独升级，这些组件相互配合，完成整个集群的对外服务。但其缺点是组件比较多，部署和维护比较复杂。
在实际的业务场景下，我觉得应该尽量避免非常大的分片集群，太大的分片集群一方面存在通信开销大的问题，另一方面也会导致集群变得越来越难以维护。而且当集群出问题时，对业务的影响也比较集中。建议针对不同的业务线、业务模块，单独部署不同的分片集群，这样方便运维和管理的同时，出现问题也只会影响某一个业务模块。
由于 Redis Cluster 每个实例需要保存集群完整的路由信息，所以每增加一个实例，都需要多一次与其他实例的通信开销，如果有 N 个实例，集群就要存储 N 份完整的路由信息。而如果像 Codis 那样，把 Slot 信息存储在第三方存储上，那么无论集群实例有多少，这些信息在第三方存储上只会存储一份，也就是说，集群内的通信开销，不会随着实例的增加而增长。当集群需要用到这些信息时，直接从第三方存储上获取即可。
Redis Cluster 把所有功能都集成在了 Redis 实例上，包括路由表的交换、实例健康检查、故障自动切换等等，这么做的好处是，部署和使用非常简单，只需要部署实例，然后让多个实例组成切片集群即可提供服务。但缺点也很明显，每个实例负责的工作比较重，如果看源码实现，也不太容易理解，而且如果其中一个功能出现 bug，只能升级整个 Redis Server 来解决。
而 Codis 把这些功能拆分成多个组件，每个组件负责的工作都非常纯粹，codis-proxy 负责转发请求，codis-dashboard 负责路由表的分发、数据迁移控制，codis-server 负责数据存储和数据迁移，哨兵负责故障自动切换，codis-fe 负责提供友好的运维界面，每个组件都可以单独升级，这些组件相互配合，完成整个集群的对外服务。但其缺点是组件比较多，部署和维护比较复杂。
在实际的业务场景下，我觉得应该尽量避免非常大的分片集群，太大的分片集群一方面存在通信开销大的问题，另一方面也会导致集群变得越来越难以维护。而且当集群出问题时，对业务的影响也比较集中。建议针对不同的业务线、业务模块，单独部署不同的分片集群，这样方便运维和管理的同时，出现问题也只会影响某一个业务模块。
扩展
NVM
NVM 的三大特点：性能高、容量大、数据可以持久化保存。软件系统可以像访问传统 DRAM 内存一样，访问 NVM 内存。目前，Intel 已经推出了 NVM 内存产品 Optane AEP。
这款 NVM 内存产品给软件提供了两种使用模式，分别是 Memory 模式和 App Direct 模式。在 Memory 模式时，Redis 可以利用 NVM 容量大的特点，实现大容量实例，保存更多数据。在使用 App Direct 模式时，Redis 可以直接在持久化内存上进行数据读写，在这种情况下，Redis 不用再使用 RDB 或 AOF 文件了，数据在机器掉电后也不会丢失。而且，实例可以直接使用持久化内存上的数据进行恢复，恢复速度特别快。
NVM 的三大特点：性能高、容量大、数据可以持久化保存。软件系统可以像访问传统 DRAM 内存一样，访问 NVM 内存。目前，Intel 已经推出了 NVM 内存产品 Optane AEP。
这款 NVM 内存产品给软件提供了两种使用模式，分别是 Memory 模式和 App Direct 模式。在 Memory 模式时，Redis 可以利用 NVM 容量大的特点，实现大容量实例，保存更多数据。在使用 App Direct 模式时，Redis 可以直接在持久化内存上进行数据读写，在这种情况下，Redis 不用再使用 RDB 或 AOF 文件了，数据在机器掉电后也不会丢失。而且，实例可以直接使用持久化内存上的数据进行恢复，恢复速度特别快。
有了持久化内存，是否还需要 Redis 主从集群？
肯定还是需要主从集群的。持久化内存只能解决存储容量和数据恢复问题，关注点在于单个实例。
而 Redis 主从集群，既可以提升集群的访问性能，还能提高集群的可靠性。
例如部署多个从节点，采用读写分离的方式，可以分担单个实例的请求压力，提升集群的访问性能。而且当主节点故障时，可以提升从节点为新的主节点，降低故障对应用的影响。
两者属于不同维度的东西，互不影响。
肯定还是需要主从集群的。持久化内存只能解决存储容量和数据恢复问题，关注点在于单个实例。
而 Redis 主从集群，既可以提升集群的访问性能，还能提高集群的可靠性。
例如部署多个从节点，采用读写分离的方式，可以分担单个实例的请求压力，提升集群的访问性能。而且当主节点故障时，可以提升从节点为新的主节点，降低故障对应用的影响。
两者属于不同维度的东西，互不影响。
经典学习资料
快速了解或查询Redis的日常使用命令和操作方法
1、工具书《Redis 使用手册》
把 Redis 的内容分成了三大部分，分别是“数据结构与应用”“附加功能”和“多机功能”
除了提供 Redis 的命令操作介绍外，《Redis 使用手册》还提供了“附加功能”部分，介绍了 Redis 数据库的管理操作和过期 key 的操作，这对我们进行 Redis 数据库运维（例如迁移数据、清空数据库、淘汰数据等）提供了操作上的指导。
2、命令官网http://www.redis.cn/commands.html
http://doc.redisfans.com/
原理
1、原理书：《Redis 设计与实现》
这本书讲解得非常透彻，尤其是在 Redis 底层数据结构、RDB 和 AOF 持久化机制，以及哨兵机制和切片集群的介绍上，非常容易理解，我建议你重点学习下这些部分的内容。
虽然这本书的出版日期比较早（它针对的是 Redis 3.0），但是里面讲的很多原理现在依然是适用的，它可以帮助你在从入门 Redis 到精通的道路上，迈进一大步。
实战
1、实战书：《Redis 开发与运维》
首先，它介绍了 Redis 的 Java 和 Python 客户端，以及 Redis 用于缓存设计的关键技术和注意事项，这些内容在其他参考书中不太常见，你可以重点学习下。
其次，它围绕客户端、持久化、主从复制、哨兵、切片集群等几个方面，着重介绍了在日常的开发运维过程中遇到的问题和“坑”，都是经验之谈，可以帮助你提前做规避。
另外，这本书还针对 Redis 阻塞、优化内存使用、处理 bigkey 这几个经典问题，提供了解决方案，非常值得一读。在阅读的时候，你可以把目录里的问题整理一下，做成列表，这样，在遇到问题的时候，就可以对照着这个列表，快速地找出原因，并且利用书中的方案去解决问题了。
当然发生问题，建议是阅读源码。读源码其实也是一种实战锻炼，可以帮助你从代码逻辑中彻底理解 Redis 系统的实际运行机制，当遇到问题时，可以直接从代码层面进行定位、分析和解决问题。阅读 Redis 源码，最直接的材料就是 Redis 在 GitHub 上的源码库，也有某网站提供Redis3.0源码的部分中文注释
快速了解或查询Redis的日常使用命令和操作方法
1、工具书《Redis 使用手册》
把 Redis 的内容分成了三大部分，分别是“数据结构与应用”“附加功能”和“多机功能”
除了提供 Redis 的命令操作介绍外，《Redis 使用手册》还提供了“附加功能”部分，介绍了 Redis 数据库的管理操作和过期 key 的操作，这对我们进行 Redis 数据库运维（例如迁移数据、清空数据库、淘汰数据等）提供了操作上的指导。
2、命令官网http://www.redis.cn/commands.html
http://doc.redisfans.com/
原理
1、原理书：《Redis 设计与实现》
这本书讲解得非常透彻，尤其是在 Redis 底层数据结构、RDB 和 AOF 持久化机制，以及哨兵机制和切片集群的介绍上，非常容易理解，我建议你重点学习下这些部分的内容。
虽然这本书的出版日期比较早（它针对的是 Redis 3.0），但是里面讲的很多原理现在依然是适用的，它可以帮助你在从入门 Redis 到精通的道路上，迈进一大步。
实战
1、实战书：《Redis 开发与运维》
首先，它介绍了 Redis 的 Java 和 Python 客户端，以及 Redis 用于缓存设计的关键技术和注意事项，这些内容在其他参考书中不太常见，你可以重点学习下。
其次，它围绕客户端、持久化、主从复制、哨兵、切片集群等几个方面，着重介绍了在日常的开发运维过程中遇到的问题和“坑”，都是经验之谈，可以帮助你提前做规避。
另外，这本书还针对 Redis 阻塞、优化内存使用、处理 bigkey 这几个经典问题，提供了解决方案，非常值得一读。在阅读的时候，你可以把目录里的问题整理一下，做成列表，这样，在遇到问题的时候，就可以对照着这个列表，快速地找出原因，并且利用书中的方案去解决问题了。
当然发生问题，建议是阅读源码。读源码其实也是一种实战锻炼，可以帮助你从代码逻辑中彻底理解 Redis 系统的实际运行机制，当遇到问题时，可以直接从代码层面进行定位、分析和解决问题。阅读 Redis 源码，最直接的材料就是 Redis 在 GitHub 上的源码库，也有某网站提供Redis3.0源码的部分中文注释
Redis的关键机制和操作系统、分布式系统的对应知识点
所以，如果说你希望自己的实战能力能够更强，我建议你读一读操作系统和分布式系统方面的经典教材，比如《操作系统导论》。尤其是这本书里对进程、线程的定义，对进程 API、线程 API 以及对文件系统 fsync 操作、缓存和缓冲的介绍，都是和 Redis 直接相关的；再比如，《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》中的分布式系统章节，可以让你掌握 Redis 主从集群、切片集群涉及到的设计规范。了解下操作系统和分布式系统的基础知识，既能帮你厘清容易混淆的概念（例如 Redis 主线程、子进程），也可以帮助你将一些通用的设计方法（例如一致性哈希）应用到日常的实践中，做到融会贯通，举一反三。
所以，如果说你希望自己的实战能力能够更强，我建议你读一读操作系统和分布式系统方面的经典教材，比如《操作系统导论》。尤其是这本书里对进程、线程的定义，对进程 API、线程 API 以及对文件系统 fsync 操作、缓存和缓冲的介绍，都是和 Redis 直接相关的；再比如，《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》中的分布式系统章节，可以让你掌握 Redis 主从集群、切片集群涉及到的设计规范。了解下操作系统和分布式系统的基础知识，既能帮你厘清容易混淆的概念（例如 Redis 主线程、子进程），也可以帮助你将一些通用的设计方法（例如一致性哈希）应用到日常的实践中，做到融会贯通，举一反三。
如果你觉得这些书读起来困难，我推荐一本之前同事写的《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》，这本书很薄，而且最大的特点是讲解接地气，它可以让你对Redis的基础使用、业务场景、原理分析有一个基本的认识和了解，作为入门和进阶非常合适，起码可以让你重新树立起深入学习Redis的信心。
另外，真心建议大家试着去读一下Redis源码，没有想象的那么难，而且Redis的代码质量非常高，由于是单线程的内存数据库，没有多线程运行时的复杂逻辑，读起来非常顺畅！其实很多我们纠结的小问题，不要只靠猜和网上查资料，读一下源码就能快速找到答案。而且现在源码分析的文章非常多，讲解的也很细，结合起来读代码并不难。
只有自己试着去读源码，当遇到问题时，再查资料，学习到的东西才是最深刻的。而且在查资料时，还会发现更大的世界，例如老师文章提到的操作系统知识、分布式系统问题、架构设计的取舍等等，这样我们所学到的知识不再是一个面，而是慢慢形成一个知识网，这样才能够达到融会贯通，举一反三。
另外，真心建议大家试着去读一下Redis源码，没有想象的那么难，而且Redis的代码质量非常高，由于是单线程的内存数据库，没有多线程运行时的复杂逻辑，读起来非常顺畅！其实很多我们纠结的小问题，不要只靠猜和网上查资料，读一下源码就能快速找到答案。而且现在源码分析的文章非常多，讲解的也很细，结合起来读代码并不难。
只有自己试着去读源码，当遇到问题时，再查资料，学习到的东西才是最深刻的。而且在查资料时，还会发现更大的世界，例如老师文章提到的操作系统知识、分布式系统问题、架构设计的取舍等等，这样我们所学到的知识不再是一个面，而是慢慢形成一个知识网，这样才能够达到融会贯通，举一反三。
Redis客户端如何与服务器端交换命令和数据？
RESP 2 协议。这个协议定义了 Redis 客户端和服务器端进行命令和数据交互时的编码格式。RESP 2 提供了 5 种类型的编码格式，包括简单字符串类型、长字符串类型、整数类型、错误类型和数组类型。为了区分这 5 种类型，RESP 2 协议使用了 5 种不同的字符作为这 5 种类型编码结果的第一个字符，分别是+、$、：、-和*。
RESP 2 协议是文本形式的协议，实现简单，可以减少客户端开发出现的 Bug，而且可读性强，便于开发调试。当你需要开发定制化的 Redis 客户端时，就需要了解和掌握 RESP 2 协议。
RESP 2 协议的一个不足就是支持的类型偏少，所以，Redis 6.0 版本使用了 RESP 3 协议。和 RESP 2 协议相比，RESP 3 协议增加了对浮点数、布尔类型、有序字典集合、无序集合等多种类型数据的支持。不过，这里，有个地方需要你注意，Redis 6.0 只支持 RESP 3，对 RESP 2 协议不兼容，所以，如果你使用 Redis 6.0 版本，需要确认客户端已经支持了 RESP 3 协议，否则，将无法使用 Redis 6.0。
最后，我也给你提供一个小工具。如果你想查看服务器端返回数据的 RESP 2 编码结果，就可以使用 telnet 命令和 redis 实例连接，执行如下命令就行：
telnet 实例IP 实例端口
接着，你可以给实例发送命令，这样就能看到用 RESP 2 协议编码后的返回结果了。当然，你也可以在 telnet 中，向 Redis 实例发送用 RESP 2 协议编写的命令操作，实例同样能处理。
RESP 2 协议。这个协议定义了 Redis 客户端和服务器端进行命令和数据交互时的编码格式。RESP 2 提供了 5 种类型的编码格式，包括简单字符串类型、长字符串类型、整数类型、错误类型和数组类型。为了区分这 5 种类型，RESP 2 协议使用了 5 种不同的字符作为这 5 种类型编码结果的第一个字符，分别是+、$、：、-和*。
RESP 2 协议是文本形式的协议，实现简单，可以减少客户端开发出现的 Bug，而且可读性强，便于开发调试。当你需要开发定制化的 Redis 客户端时，就需要了解和掌握 RESP 2 协议。
RESP 2 协议的一个不足就是支持的类型偏少，所以，Redis 6.0 版本使用了 RESP 3 协议。和 RESP 2 协议相比，RESP 3 协议增加了对浮点数、布尔类型、有序字典集合、无序集合等多种类型数据的支持。不过，这里，有个地方需要你注意，Redis 6.0 只支持 RESP 3，对 RESP 2 协议不兼容，所以，如果你使用 Redis 6.0 版本，需要确认客户端已经支持了 RESP 3 协议，否则，将无法使用 Redis 6.0。
最后，我也给你提供一个小工具。如果你想查看服务器端返回数据的 RESP 2 编码结果，就可以使用 telnet 命令和 redis 实例连接，执行如下命令就行：
telnet 实例IP 实例端口
接着，你可以给实例发送命令，这样就能看到用 RESP 2 协议编码后的返回结果了。当然，你也可以在 telnet 中，向 Redis 实例发送用 RESP 2 协议编写的命令操作，实例同样能处理。
Redis设计的RESP 2协议非常简单、易读，优点是对于客户端的开发和生态建设非常友好。但缺点是纯文本，其中还包含很多冗余的回车换行符，相比于二进制协议，这会造成流量的浪费。但作者依旧这么做的原因是Redis是内存数据库，操作逻辑都在内存中进行，速度非常快，性能瓶颈不在于网络流量上，所以设计放在了更加简单、易理解、易实现的层面上。
Redis 6.0重新设计RESP 3，比较重要的原因就是RESP 2的语义能力不足，例如LRANGE/SMEMBERS/HGETALL都返回一个数组，客户端需要根据发送的命令类型，解析响应再封装成合适的对象供业务使用。而RESP 3在响应中就可以明确标识出数组、集合、哈希表，无需再做转换。另外RESP 2没有布尔类型和浮点类型，例如EXISTS返回的是0或1，Sorted Set中返回的score是字符串，这些都需要客户端自己转换处理。而RESP 3增加了布尔、浮点类型，客户端直接可以拿到明确的类型。
另外，由于TCP协议是面向数据流的，在使用时如何对协议进行解析和拆分，也是分为不同方法的。常见的方式有4种：
1、固定长度拆分：发送方以固定长度进行发送，接收方按固定长度截取拆分。例如发送方每次发送数据都是5个字节的长度，接收方每次都按5个字节拆分截取数据内容。
2、特殊字符拆分：发送方在消息尾部设置一个特殊字符，接收方遇到这个特殊字符就做拆分处理。HTTP协议就是这么做的，以\r\n为分隔符解析协议。
3、长度+消息拆分：发送方在每个消息最前面加一个长度字段，接收方先读取到长度字段，再向后读取指定长度即是数据内容。Redis采用的就是这种。
4、消息本身包含格式：发送方在消息中就设置了开始和结束标识，接收方根据这个标识截取出中间的数据。例如<start>msg data<end>。
如果我们在设计一个通信协议时，可以作为参考，根据自己的场景进行选择。
Redis 6.0重新设计RESP 3，比较重要的原因就是RESP 2的语义能力不足，例如LRANGE/SMEMBERS/HGETALL都返回一个数组，客户端需要根据发送的命令类型，解析响应再封装成合适的对象供业务使用。而RESP 3在响应中就可以明确标识出数组、集合、哈希表，无需再做转换。另外RESP 2没有布尔类型和浮点类型，例如EXISTS返回的是0或1，Sorted Set中返回的score是字符串，这些都需要客户端自己转换处理。而RESP 3增加了布尔、浮点类型，客户端直接可以拿到明确的类型。
另外，由于TCP协议是面向数据流的，在使用时如何对协议进行解析和拆分，也是分为不同方法的。常见的方式有4种：
1、固定长度拆分：发送方以固定长度进行发送，接收方按固定长度截取拆分。例如发送方每次发送数据都是5个字节的长度，接收方每次都按5个字节拆分截取数据内容。
2、特殊字符拆分：发送方在消息尾部设置一个特殊字符，接收方遇到这个特殊字符就做拆分处理。HTTP协议就是这么做的，以\r\n为分隔符解析协议。
3、长度+消息拆分：发送方在每个消息最前面加一个长度字段，接收方先读取到长度字段，再向后读取指定长度即是数据内容。Redis采用的就是这种。
4、消息本身包含格式：发送方在消息中就设置了开始和结束标识，接收方根据这个标识截取出中间的数据。例如<start>msg data<end>。
如果我们在设计一个通信协议时，可以作为参考，根据自己的场景进行选择。
运维工具
INFO命令
INFO 命令在使用时，可以带一个参数 section
无论你是运行单实例或是集群，重点关注一下 stat、commandstat、cpu 和 memory 这四个参数的返回结果
这里面包含了命令的执行情况（比如命令的执行次数和执行时间、命令使用的 CPU 资源），内存资源的使用情况（比如内存已使用量、内存碎片率），CPU 资源使用情况等，这可以帮助我们判断实例的运行状态和资源消耗情况。
另外，当你启用 RDB 或 AOF 功能时，你就需要重点关注下 persistence 参数的返回结果，你可以通过它查看到 RDB 或者 AOF 的执行情况。
如果你在使用主从集群，就要重点关注下 replication 参数的返回结果，这里面包含了主从同步的实时状态。
INFO 命令在使用时，可以带一个参数 section
无论你是运行单实例或是集群，重点关注一下 stat、commandstat、cpu 和 memory 这四个参数的返回结果
这里面包含了命令的执行情况（比如命令的执行次数和执行时间、命令使用的 CPU 资源），内存资源的使用情况（比如内存已使用量、内存碎片率），CPU 资源使用情况等，这可以帮助我们判断实例的运行状态和资源消耗情况。
另外，当你启用 RDB 或 AOF 功能时，你就需要重点关注下 persistence 参数的返回结果，你可以通过它查看到 RDB 或者 AOF 的执行情况。
如果你在使用主从集群，就要重点关注下 replication 参数的返回结果，这里面包含了主从同步的实时状态。
面向 Prometheus 的 Redis-exporter 监控
Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它的核心功能是从被监控系统中拉取监控数据，结合Grafana工具，进行可视化展示。而且，监控数据可以保存到时序数据库中，以便运维人员进行历史查询。同时，Prometheus 会检测系统的监控指标是否超过了预设的阈值，一旦超过阈值，Prometheus 就会触发报警。
Prometheus 正好提供了插件功能来实现对一个系统的监控，我们把插件称为 exporter，每一个 exporter 实际是一个采集监控数据的组件。exporter 采集的数据格式符合 Prometheus 的要求，Prometheus 获取这些数据后，就可以进行展示和保存了。
Redis-exporter就是用来监控 Redis 的，它将 INFO 命令监控到的运行状态和各种统计信息提供给 Prometheus，从而进行可视化展示和报警设置。目前，Redis-exporter 可以支持 Redis 2.0 至 6.0 版本，适用范围比较广。
除了获取 Redis 实例的运行状态，Redis-exporter 还可以监控键值对的大小和集合类型数据的元素个数，这个可以在运行 Redis-exporter 时，使用 check-keys 的命令行选项来实现。
此外，我们可以开发一个 Lua 脚本，定制化采集所需监控的数据。然后，我们使用 scripts 命令行选项，让 Redis-exporter 运行这个特定的脚本，从而可以满足业务层的多样化监控需求。
最后，我还想再给你分享两个小工具：redis-stat和Redis Live。跟 Redis-exporter 相比，这两个都是轻量级的监控工具。它们分别是用 Ruby 和 Python 开发的，也是将 INFO 命令提供的实例运行状态信息可视化展示。虽然这两个工具目前已经很少更新了，不过，如果你想自行开发 Redis 监控工具，它们都是不错的参考。
Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它的核心功能是从被监控系统中拉取监控数据，结合Grafana工具，进行可视化展示。而且，监控数据可以保存到时序数据库中，以便运维人员进行历史查询。同时，Prometheus 会检测系统的监控指标是否超过了预设的阈值，一旦超过阈值，Prometheus 就会触发报警。
Prometheus 正好提供了插件功能来实现对一个系统的监控，我们把插件称为 exporter，每一个 exporter 实际是一个采集监控数据的组件。exporter 采集的数据格式符合 Prometheus 的要求，Prometheus 获取这些数据后，就可以进行展示和保存了。
Redis-exporter就是用来监控 Redis 的，它将 INFO 命令监控到的运行状态和各种统计信息提供给 Prometheus，从而进行可视化展示和报警设置。目前，Redis-exporter 可以支持 Redis 2.0 至 6.0 版本，适用范围比较广。
除了获取 Redis 实例的运行状态，Redis-exporter 还可以监控键值对的大小和集合类型数据的元素个数，这个可以在运行 Redis-exporter 时，使用 check-keys 的命令行选项来实现。
此外，我们可以开发一个 Lua 脚本，定制化采集所需监控的数据。然后，我们使用 scripts 命令行选项，让 Redis-exporter 运行这个特定的脚本，从而可以满足业务层的多样化监控需求。
最后，我还想再给你分享两个小工具：redis-stat和Redis Live。跟 Redis-exporter 相比，这两个都是轻量级的监控工具。它们分别是用 Ruby 和 Python 开发的，也是将 INFO 命令提供的实例运行状态信息可视化展示。虽然这两个工具目前已经很少更新了，不过，如果你想自行开发 Redis 监控工具，它们都是不错的参考。
数据迁移工具 Redis-shake
Redis-shake 的基本运行原理，是先启动 Redis-shake 进程，这个进程模拟了一个 Redis 实例。然后，Redis-shake 进程和数据迁出的源实例进行数据的全量同步。
Redis-shake 的一大优势，就是支持多种类型的迁移。
首先，它既支持单个实例间的数据迁移，也支持集群到集群间的数据迁移。
其次，有的 Redis 切片集群（例如 Codis）会使用 proxy 接收请求操作，Redis-shake 也同样支持和 proxy 进行数据迁移。
另外，因为 Redis-shake 是阿里云团队开发的，所以，除了支持开源的 Redis 版本以外，Redis-shake 还支持云下的 Redis 实例和云上的 Redis 实例进行迁移，可以帮助我们实现 Redis 服务上云的目标。
在数据迁移后，我们通常需要对比源实例和目的实例中的数据是否一致。如果有不一致的数据，我们需要把它们找出来，从目的实例中剔除，或者是再次迁移这些不一致的数据。可使用数据一致性比对工具Redis-full-check
Redis-shake 的基本运行原理，是先启动 Redis-shake 进程，这个进程模拟了一个 Redis 实例。然后，Redis-shake 进程和数据迁出的源实例进行数据的全量同步。
Redis-shake 的一大优势，就是支持多种类型的迁移。
首先，它既支持单个实例间的数据迁移，也支持集群到集群间的数据迁移。
其次，有的 Redis 切片集群（例如 Codis）会使用 proxy 接收请求操作，Redis-shake 也同样支持和 proxy 进行数据迁移。
另外，因为 Redis-shake 是阿里云团队开发的，所以，除了支持开源的 Redis 版本以外，Redis-shake 还支持云下的 Redis 实例和云上的 Redis 实例进行迁移，可以帮助我们实现 Redis 服务上云的目标。
在数据迁移后，我们通常需要对比源实例和目的实例中的数据是否一致。如果有不一致的数据，我们需要把它们找出来，从目的实例中剔除，或者是再次迁移这些不一致的数据。可使用数据一致性比对工具Redis-full-check
集群管理工具 CacheCloud
CacheCloud是搜狐开发的一个面向 Redis 运维管理的云平台，它实现了主从集群、哨兵集群和 Redis Cluster 的自动部署和管理，用户可以直接在平台的管理界面上进行操作。
针对常见的集群运维需求，CacheCloud 提供了 5 个运维操作。
1、下线实例：关闭实例以及实例相关的监控任务。
2、上线实例：重新启动已下线的实例，并进行监控。
3、添加从节点：在主从集群中给主节点添加一个从节点。
4、故障切换：手动完成 Redis Cluster 主从节点的故障转移。
5、配置管理：用户提交配置修改的工单后，管理员进行审核，并完成配置修改。
当然，作为运维管理平台，CacheCloud 除了提供运维操作以外，还提供了丰富的监控信息。
CacheCloud 不仅会收集 INFO 命令提供的实例实时运行状态信息，进行可视化展示，而且还会把实例运行状态信息保存下来，例如内存使用情况、客户端连接数、键值对数据量。这样一来，当 Redis 运行发生问题时，运维人员可以查询保存的历史记录，并结合当时的运行状态信息进行分析。
如果你希望有一个统一平台，把 Redis 实例管理相关的任务集中托管起来，CacheCloud 是一个不错的工具。
CacheCloud是搜狐开发的一个面向 Redis 运维管理的云平台，它实现了主从集群、哨兵集群和 Redis Cluster 的自动部署和管理，用户可以直接在平台的管理界面上进行操作。
针对常见的集群运维需求，CacheCloud 提供了 5 个运维操作。
1、下线实例：关闭实例以及实例相关的监控任务。
2、上线实例：重新启动已下线的实例，并进行监控。
3、添加从节点：在主从集群中给主节点添加一个从节点。
4、故障切换：手动完成 Redis Cluster 主从节点的故障转移。
5、配置管理：用户提交配置修改的工单后，管理员进行审核，并完成配置修改。
当然，作为运维管理平台，CacheCloud 除了提供运维操作以外，还提供了丰富的监控信息。
CacheCloud 不仅会收集 INFO 命令提供的实例实时运行状态信息，进行可视化展示，而且还会把实例运行状态信息保存下来，例如内存使用情况、客户端连接数、键值对数据量。这样一来，当 Redis 运行发生问题时，运维人员可以查询保存的历史记录，并结合当时的运行状态信息进行分析。
如果你希望有一个统一平台，把 Redis 实例管理相关的任务集中托管起来，CacheCloud 是一个不错的工具。
平时我们遇到的 Redis 变慢问题，有时觉得很难定位原因，其实是因为我们没有做好完善的监控。
Redis INFO 信息看似简单，但是这些信息记录着 Redis 运行时的各种状态数据，如果我们把这些数据采集到并监控到位，80% 的异常情况能在第一时间发现。
机器的 CPU、内存、网络、磁盘，都影响着 Redis 的性能。
监控时我们最好重点关注以下指标：
1、客户端相关：当前连接数、总连接数、输入缓冲大小、OPS
2、CPU相关：主进程 CPU 使用率、子进程 CPU 使用率
3、内存相关：当前内存、峰值内存、内存碎片率
4、网络相关：输入、输出网络流量
5、持久化相关：最后一次 RDB 时间、RDB fork 耗时、最后一次 AOF rewrite 时间、AOF rewrite 耗时
6、key 相关：过期 key 数量、淘汰 key 数量、key 命中率
7、复制相关：主从节点复制偏移量、主库复制缓冲区
能够查询这些指标的当前状态是最基本的，更好的方案是，能够计算出这些指标的波动情况，然后生成动态的图表展示出来，这样当某一刻指标突增时，监控能帮我们快速捕捉到，降低问题定位的难度。
目前业界比较主流的监控系统，都会使用 Prometheus 来做，插件也很丰富，监控报警也方便集成，推荐用起来。
Redis INFO 信息看似简单，但是这些信息记录着 Redis 运行时的各种状态数据，如果我们把这些数据采集到并监控到位，80% 的异常情况能在第一时间发现。
机器的 CPU、内存、网络、磁盘，都影响着 Redis 的性能。
监控时我们最好重点关注以下指标：
1、客户端相关：当前连接数、总连接数、输入缓冲大小、OPS
2、CPU相关：主进程 CPU 使用率、子进程 CPU 使用率
3、内存相关：当前内存、峰值内存、内存碎片率
4、网络相关：输入、输出网络流量
5、持久化相关：最后一次 RDB 时间、RDB fork 耗时、最后一次 AOF rewrite 时间、AOF rewrite 耗时
6、key 相关：过期 key 数量、淘汰 key 数量、key 命中率
7、复制相关：主从节点复制偏移量、主库复制缓冲区
能够查询这些指标的当前状态是最基本的，更好的方案是，能够计算出这些指标的波动情况，然后生成动态的图表展示出来，这样当某一刻指标突增时，监控能帮我们快速捕捉到，降低问题定位的难度。
目前业界比较主流的监控系统，都会使用 Prometheus 来做，插件也很丰富，监控报警也方便集成，推荐用起来。
使用规范小建议
1、键值对使用规范
主要是两方面：
a、key 的命名规范，只有命名规范，才能提供可读性强、可维护性好的 key，方便日常管理；
b、value 的设计规范，包括避免 bigkey、选择高效序列化方法和压缩方法、使用整数对象共享池、数据类型选择。
主要是两方面：
a、key 的命名规范，只有命名规范，才能提供可读性强、可维护性好的 key，方便日常管理；
b、value 的设计规范，包括避免 bigkey、选择高效序列化方法和压缩方法、使用整数对象共享池、数据类型选择。
规范一：key的命名规范
与把不同的业务数据分散保存到不同的数据库中，增加一次SELECT命令进行数据切换的额外的操作对比
其实，我们可以通过合理命名 key，减少这个操作。具体的做法是，把业务名作为前缀，然后用冒号分隔，再加上具体的业务数据名。这样一来，我们可以通过 key 的前缀区分不同的业务数据，就不用在多个数据库间来回切换了。比如说，如果我们要统计网页的独立访客量，就可以用下面的代码设置 key，这就表示，这个数据对应的业务是统计 unique visitor（独立访客量），而且对应的页面编号是 1024。uv:page:1024
我们在设置 key 的名称时，要注意控制 key 的长度.key 本身是字符串，底层的数据结构是 SDS。SDS 结构中会包含字符串长度、分配空间大小等元数据信息。从 Redis 3.2 版本开始，当 key 字符串的长度增加时，SDS 中的元数据也会占用更多内存空间
为了减少 key 占用的内存空间，我给你一个小建议：对于业务名或业务数据名，可以使用相应的英文单词的首字母表示，（比如 user 用 u 表示，message 用 m），或者是用缩写表示（例如 unique visitor 使用 uv）。
与把不同的业务数据分散保存到不同的数据库中，增加一次SELECT命令进行数据切换的额外的操作对比
其实，我们可以通过合理命名 key，减少这个操作。具体的做法是，把业务名作为前缀，然后用冒号分隔，再加上具体的业务数据名。这样一来，我们可以通过 key 的前缀区分不同的业务数据，就不用在多个数据库间来回切换了。比如说，如果我们要统计网页的独立访客量，就可以用下面的代码设置 key，这就表示，这个数据对应的业务是统计 unique visitor（独立访客量），而且对应的页面编号是 1024。uv:page:1024
我们在设置 key 的名称时，要注意控制 key 的长度.key 本身是字符串，底层的数据结构是 SDS。SDS 结构中会包含字符串长度、分配空间大小等元数据信息。从 Redis 3.2 版本开始，当 key 字符串的长度增加时，SDS 中的元数据也会占用更多内存空间
为了减少 key 占用的内存空间，我给你一个小建议：对于业务名或业务数据名，可以使用相应的英文单词的首字母表示，（比如 user 用 u 表示，message 用 m），或者是用缩写表示（例如 unique visitor 使用 uv）。
SDS 结构中的字符串长度和元数据大小的对应关系
规范二：避免使用 bigkey
bigkey 通常有两种情况。
情况一：键值对的值大小本身就很大，例如 value 为 1MB 的 String 类型数据。为了避免 String 类型的 bigkey，在业务层，我们要尽量把 String 类型的数据大小控制在 10KB 以下。
情况二：键值对的值是集合类型，集合元素个数非常多，例如包含 100 万个元素的 Hash 集合类型数据。为了避免集合类型的 bigkey，我给你的设计规范建议是，尽量把集合类型的元素个数控制在 1 万以下
当然，这些建议只是为了尽量避免 bigkey，如果业务层的 String 类型数据确实很大，我们还可以通过数据压缩来减小数据大小；如果集合类型的元素的确很多，我们可以将一个大集合拆分成多个小集合来保存。
集合类型会底层会使用不同的数据结构，紧凑型数据结构虽然可以节省内存，但是会在一定程度上导致数据的读写性能下降。所以，如果业务应用更加需要保持高性能访问，而不是节省内存的话，在不会导致 bigkey 的前提下，你就不用刻意控制集合元素个数了。
bigkey 通常有两种情况。
情况一：键值对的值大小本身就很大，例如 value 为 1MB 的 String 类型数据。为了避免 String 类型的 bigkey，在业务层，我们要尽量把 String 类型的数据大小控制在 10KB 以下。
情况二：键值对的值是集合类型，集合元素个数非常多，例如包含 100 万个元素的 Hash 集合类型数据。为了避免集合类型的 bigkey，我给你的设计规范建议是，尽量把集合类型的元素个数控制在 1 万以下
当然，这些建议只是为了尽量避免 bigkey，如果业务层的 String 类型数据确实很大，我们还可以通过数据压缩来减小数据大小；如果集合类型的元素的确很多，我们可以将一个大集合拆分成多个小集合来保存。
集合类型会底层会使用不同的数据结构，紧凑型数据结构虽然可以节省内存，但是会在一定程度上导致数据的读写性能下降。所以，如果业务应用更加需要保持高性能访问，而不是节省内存的话，在不会导致 bigkey 的前提下，你就不用刻意控制集合元素个数了。
规范三：使用高效序列化方法和压缩方法
为了节省内存，除了采用紧凑型数据结构以外，我们还可以遵循两个使用规范，分别是使用高效的序列化方法和压缩方法，这样可以减少 value 的大小。
Redis 中的字符串都是使用二进制安全的字节数组来保存的，所以，我们可以把业务数据序列化成二进制数据写入到 Redis 中。
但是，不同的序列化方法，在序列化速度和数据序列化后的占用内存空间这两个方面，效果是不一样的。比如说，protostuff 和 kryo 这两种序列化方法，就要比 Java 内置的序列化方法（java-build-in-serializer）效率更高。
此外，业务应用有时会使用字符串形式的 XML 和 JSON 格式保存数据。
这样做的好处是，这两种格式的可读性好，便于调试，不同的开发语言都支持这两种格式的解析。
缺点在于，XML 和 JSON 格式的数据占用的内存空间比较大。为了避免数据占用过大的内存空间，我建议使用压缩工具（例如 snappy 或 gzip），把数据压缩后再写入 Redis，这样就可以节省内存空间了。
为了节省内存，除了采用紧凑型数据结构以外，我们还可以遵循两个使用规范，分别是使用高效的序列化方法和压缩方法，这样可以减少 value 的大小。
Redis 中的字符串都是使用二进制安全的字节数组来保存的，所以，我们可以把业务数据序列化成二进制数据写入到 Redis 中。
但是，不同的序列化方法，在序列化速度和数据序列化后的占用内存空间这两个方面，效果是不一样的。比如说，protostuff 和 kryo 这两种序列化方法，就要比 Java 内置的序列化方法（java-build-in-serializer）效率更高。
此外，业务应用有时会使用字符串形式的 XML 和 JSON 格式保存数据。
这样做的好处是，这两种格式的可读性好，便于调试，不同的开发语言都支持这两种格式的解析。
缺点在于，XML 和 JSON 格式的数据占用的内存空间比较大。为了避免数据占用过大的内存空间，我建议使用压缩工具（例如 snappy 或 gzip），把数据压缩后再写入 Redis，这样就可以节省内存空间了。
规范四：使用整数对象共享池
整数是常用的数据类型，Redis 内部维护了 0 到 9999 这 1 万个整数对象，并把这些整数作为一个共享池使用。
基于这个特点，我建议你，在满足业务数据需求的前提下，能用整数时就尽量用整数，这样可以节省实例内存。
那什么时候不能用整数对象共享池呢？主要有两种情况。
第一种情况是，如果 Redis 中设置了 maxmemory，而且启用了 LRU 策略（allkeys-lru 或 volatile-lru 策略），那么，整数对象共享池就无法使用了。这是因为，LRU 策略需要统计每个键值对的使用时间，如果不同的键值对都共享使用一个整数对象，LRU 策略就无法进行统计了。
第二种情况是，如果集合类型数据采用 ziplist 编码，而集合元素是整数，这个时候，也不能使用共享池。因为 ziplist 使用了紧凑型内存结构，判断整数对象的共享情况效率低。
整数是常用的数据类型，Redis 内部维护了 0 到 9999 这 1 万个整数对象，并把这些整数作为一个共享池使用。
基于这个特点，我建议你，在满足业务数据需求的前提下，能用整数时就尽量用整数，这样可以节省实例内存。
那什么时候不能用整数对象共享池呢？主要有两种情况。
第一种情况是，如果 Redis 中设置了 maxmemory，而且启用了 LRU 策略（allkeys-lru 或 volatile-lru 策略），那么，整数对象共享池就无法使用了。这是因为，LRU 策略需要统计每个键值对的使用时间，如果不同的键值对都共享使用一个整数对象，LRU 策略就无法进行统计了。
第二种情况是，如果集合类型数据采用 ziplist 编码，而集合元素是整数，这个时候，也不能使用共享池。因为 ziplist 使用了紧凑型内存结构，判断整数对象的共享情况效率低。
2、数据保存规范
规范一：使用 Redis 保存热数据
一般来说，在实际应用 Redis 时，我们会更多地把它作为缓存保存热数据，这样既可以充分利用 Redis 的高性能特性，还可以把宝贵的内存资源用在服务热数据上，就是俗话说的“好钢用在刀刃上”。
一般来说，在实际应用 Redis 时，我们会更多地把它作为缓存保存热数据，这样既可以充分利用 Redis 的高性能特性，还可以把宝贵的内存资源用在服务热数据上，就是俗话说的“好钢用在刀刃上”。
规范二：不同的业务数据分实例存储
虽然我们可以使用 key 的前缀把不同业务的数据区分开，但是，如果所有业务的数据量都很大，而且访问特征也不一样，我们把这些数据保存在同一个实例上时，这些数据的操作就会相互干扰。
我建议你把不同的业务数据放到不同的 Redis 实例中。这样一来，既可以避免单实例的内存使用量过大，也可以避免不同业务的操作相互干扰。
虽然我们可以使用 key 的前缀把不同业务的数据区分开，但是，如果所有业务的数据量都很大，而且访问特征也不一样，我们把这些数据保存在同一个实例上时，这些数据的操作就会相互干扰。
我建议你把不同的业务数据放到不同的 Redis 实例中。这样一来，既可以避免单实例的内存使用量过大，也可以避免不同业务的操作相互干扰。
规范三：在数据保存时，要设置过期时间
对于 Redis 来说，内存是非常宝贵的资源，而且，Redis 通常用于保存热数据。热数据一般都有使用的时效性。
所以，在数据保存时，我建议你根据业务使用数据的时长，设置数据的过期时间。不然的话，写入 Redis 的数据会一直占用内存，如果数据持续增多，就可能达到机器的内存上限，造成内存溢出，导致服务崩溃。
对于 Redis 来说，内存是非常宝贵的资源，而且，Redis 通常用于保存热数据。热数据一般都有使用的时效性。
所以，在数据保存时，我建议你根据业务使用数据的时长，设置数据的过期时间。不然的话，写入 Redis 的数据会一直占用内存，如果数据持续增多，就可能达到机器的内存上限，造成内存溢出，导致服务崩溃。
规范四：控制 Redis 实例的容量
Redis 单实例的内存大小都不要太大，根据我自己的经验值，建议你设置在 2~6GB 。这样一来，无论是 RDB 快照，还是主从集群进行数据同步，都能很快完成，不会阻塞正常请求的处理。
Redis 单实例的内存大小都不要太大，根据我自己的经验值，建议你设置在 2~6GB 。这样一来，无论是 RDB 快照，还是主从集群进行数据同步，都能很快完成，不会阻塞正常请求的处理。
3、命令使用规范
规范一：线上禁用部分命令
Redis 是单线程处理请求操作，如果我们执行一些涉及大量操作、耗时长的命令，就会严重阻塞主线程，导致其它请求无法得到正常处理，这类命令主要有 3 种。
a、KEYS，按照键值对的 key 内容进行匹配，返回符合匹配条件的键值对，该命令需要对 Redis 的全局哈希表进行全表扫描，严重阻塞 Redis 主线程；
b、FLUSHALL，删除 Redis 实例上的所有数据，如果数据量很大，会严重阻塞 Redis 主线程；
c、FLUSHDB，删除当前数据库中的数据，如果数据量很大，同样会阻塞 Redis 主线程。
所以，我们在线上应用 Redis 时，就需要禁用这些命令。具体的做法是，管理员用 rename-command 命令在配置文件中对这些命令进行重命名，让客户端无法使用这些命令
还可以使用其它命令替代这 3 个命令。
对于 KEYS 命令来说，你可以用 SCAN 命令代替 KEYS 命令，分批返回符合条件的键值对，避免造成主线程阻塞；
对于 FLUSHALL、FLUSHDB 命令来说，你可以加上 ASYNC 选项，让这两个命令使用后台线程异步删除数据，可以避免阻塞主线程。
Redis 是单线程处理请求操作，如果我们执行一些涉及大量操作、耗时长的命令，就会严重阻塞主线程，导致其它请求无法得到正常处理，这类命令主要有 3 种。
a、KEYS，按照键值对的 key 内容进行匹配，返回符合匹配条件的键值对，该命令需要对 Redis 的全局哈希表进行全表扫描，严重阻塞 Redis 主线程；
b、FLUSHALL，删除 Redis 实例上的所有数据，如果数据量很大，会严重阻塞 Redis 主线程；
c、FLUSHDB，删除当前数据库中的数据，如果数据量很大，同样会阻塞 Redis 主线程。
所以，我们在线上应用 Redis 时，就需要禁用这些命令。具体的做法是，管理员用 rename-command 命令在配置文件中对这些命令进行重命名，让客户端无法使用这些命令
还可以使用其它命令替代这 3 个命令。
对于 KEYS 命令来说，你可以用 SCAN 命令代替 KEYS 命令，分批返回符合条件的键值对，避免造成主线程阻塞；
对于 FLUSHALL、FLUSHDB 命令来说，你可以加上 ASYNC 选项，让这两个命令使用后台线程异步删除数据，可以避免阻塞主线程。
规范二：慎用 MONITOR 命令
Redis 的 MONITOR 命令在执行后，会持续输出监测到的各个命令操作，所以，我们通常会用 MONITOR 命令返回的结果，检查命令的执行情况。
但是，MONITOR 命令会把监控到的内容持续写入输出缓冲区。如果线上命令的操作很多，输出缓冲区很快就会溢出了，这就会对 Redis 性能造成影响，甚至引起服务崩溃。
所以，除非十分需要监测某些命令的执行（例如，Redis 性能突然变慢，我们想查看下客户端执行了哪些命令），你可以偶尔在短时间内使用下 MONITOR 命令，否则，我建议你不要使用 MONITOR 命令。
Redis 的 MONITOR 命令在执行后，会持续输出监测到的各个命令操作，所以，我们通常会用 MONITOR 命令返回的结果，检查命令的执行情况。
但是，MONITOR 命令会把监控到的内容持续写入输出缓冲区。如果线上命令的操作很多，输出缓冲区很快就会溢出了，这就会对 Redis 性能造成影响，甚至引起服务崩溃。
所以，除非十分需要监测某些命令的执行（例如，Redis 性能突然变慢，我们想查看下客户端执行了哪些命令），你可以偶尔在短时间内使用下 MONITOR 命令，否则，我建议你不要使用 MONITOR 命令。
规范三：慎用全量操作命令
对于集合类型的数据来说，如果想要获得集合中的所有元素，一般不建议使用全量操作的命令（例如 Hash 类型的 HGETALL、Set 类型的 SMEMBERS）。这些操作会对 Hash 和 Set 类型的底层数据结构进行全量扫描，如果集合类型数据较多的话，就会阻塞 Redis 主线程。
如果想要获得集合类型的全量数据，三个小建议。
第一个建议是，你可以使用 SSCAN、HSCAN 命令分批返回集合中的数据，减少对主线程的阻塞。
第二个建议是，你可以化整为零，把一个大的 Hash 集合拆分成多个小的 Hash 集合。这个操作对应到业务层，就是对业务数据进行拆分，按照时间、地域、用户 ID 等属性把一个大集合的业务数据拆分成多个小集合数据。例如，当你统计用户的访问情况时，就可以按照天的粒度，把每天的数据作为一个 Hash 集合。
最后一个建议是，如果集合类型保存的是业务数据的多个属性，而每次查询时，也需要返回这些属性，那么，你可以使用 String 类型，将这些属性序列化后保存，每次直接返回 String 数据就行，不用再对集合类型做全量扫描了。
对于集合类型的数据来说，如果想要获得集合中的所有元素，一般不建议使用全量操作的命令（例如 Hash 类型的 HGETALL、Set 类型的 SMEMBERS）。这些操作会对 Hash 和 Set 类型的底层数据结构进行全量扫描，如果集合类型数据较多的话，就会阻塞 Redis 主线程。
如果想要获得集合类型的全量数据，三个小建议。
第一个建议是，你可以使用 SSCAN、HSCAN 命令分批返回集合中的数据，减少对主线程的阻塞。
第二个建议是，你可以化整为零，把一个大的 Hash 集合拆分成多个小的 Hash 集合。这个操作对应到业务层，就是对业务数据进行拆分，按照时间、地域、用户 ID 等属性把一个大集合的业务数据拆分成多个小集合数据。例如，当你统计用户的访问情况时，就可以按照天的粒度，把每天的数据作为一个 Hash 集合。
最后一个建议是，如果集合类型保存的是业务数据的多个属性，而每次查询时，也需要返回这些属性，那么，你可以使用 String 类型，将这些属性序列化后保存，每次直接返回 String 数据就行，不用再对集合类型做全量扫描了。
k我总结的 Redis 使用规范分为两大方面，主要包括业务层面和运维层面。
业务层面主要面向的业务开发人员：
1、key 的长度尽量短，节省内存空间
2、避免 bigkey，防止阻塞主线程
3、4.0+版本建议开启 lazy-free
4、把 Redis 当作缓存使用，设置过期时间
5、不使用复杂度过高的命令，例如SORT、SINTER、SINTERSTORE、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE
6、查询数据尽量不一次性查询全量，写入大量数据建议分多批写入
7、批量操作建议 MGET/MSET 替代 GET/SET，HMGET/HMSET 替代 HGET/HSET
8、禁止使用 KEYS/FLUSHALL/FLUSHDB 命令
9、避免集中过期 key
10、根据业务场景选择合适的淘汰策略
11、使用连接池操作 Redis，并设置合理的参数，避免短连接
12、只使用 db0，减少 SELECT 命令的消耗
13、读请求量很大时，建议读写分离，写请求量很大，建议使用切片集群
运维层面主要面向的是 DBA 运维人员：
1、按业务线部署实例，避免多个业务线混合部署，出问题影响其他业务
2、保证机器有足够的 CPU、内存、带宽、磁盘资源
3、建议部署主从集群，并分布在不同机器上，slave 设置为 readonly
4、主从节点所部署的机器各自独立，尽量避免交叉部署，对从节点做维护时，不会影响到主节点
5、推荐部署哨兵集群实现故障自动切换，哨兵节点分布在不同机器上
6、提前做好容量规划，防止主从全量同步时，实例使用内存突增导致内存不足
7、做好机器 CPU、内存、带宽、磁盘监控，资源不足时及时报警，任意资源不足都会影响 Redis 性能
8、实例设置最大连接数，防止过多客户端连接导致实例负载过高，影响性能
9、单个实例内存建议控制在 10G 以下，大实例在主从全量同步、备份时有阻塞风险
10、设置合理的 slowlog 阈值，并对其进行监控，slowlog 过多需及时报警
11、设置合理的 repl-backlog，降低主从全量同步的概率
12、设置合理的 slave client-output-buffer-limit，避免主从复制中断情况发生
13、推荐在从节点上备份，不影响主节点性能
14、不开启 AOF 或开启 AOF 配置为每秒刷盘，避免磁盘 IO 拖慢 Redis 性能
15、调整 maxmemory 时，注意主从节点的调整顺序，顺序错误会导致主从数据不一致
16、对实例部署监控，采集 INFO 信息时采用长连接，避免频繁的短连接
17、做好实例运行时监控，重点关注 expired_keys、evicted_keys、latest_fork_usec，这些指标短时突增可能会有阻塞风险
18、扫描线上实例时，记得设置休眠时间，避免过高 OPS 产生性能抖动
业务层面主要面向的业务开发人员：
1、key 的长度尽量短，节省内存空间
2、避免 bigkey，防止阻塞主线程
3、4.0+版本建议开启 lazy-free
4、把 Redis 当作缓存使用，设置过期时间
5、不使用复杂度过高的命令，例如SORT、SINTER、SINTERSTORE、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE
6、查询数据尽量不一次性查询全量，写入大量数据建议分多批写入
7、批量操作建议 MGET/MSET 替代 GET/SET，HMGET/HMSET 替代 HGET/HSET
8、禁止使用 KEYS/FLUSHALL/FLUSHDB 命令
9、避免集中过期 key
10、根据业务场景选择合适的淘汰策略
11、使用连接池操作 Redis，并设置合理的参数，避免短连接
12、只使用 db0，减少 SELECT 命令的消耗
13、读请求量很大时，建议读写分离，写请求量很大，建议使用切片集群
运维层面主要面向的是 DBA 运维人员：
1、按业务线部署实例，避免多个业务线混合部署，出问题影响其他业务
2、保证机器有足够的 CPU、内存、带宽、磁盘资源
3、建议部署主从集群，并分布在不同机器上，slave 设置为 readonly
4、主从节点所部署的机器各自独立，尽量避免交叉部署，对从节点做维护时，不会影响到主节点
5、推荐部署哨兵集群实现故障自动切换，哨兵节点分布在不同机器上
6、提前做好容量规划，防止主从全量同步时，实例使用内存突增导致内存不足
7、做好机器 CPU、内存、带宽、磁盘监控，资源不足时及时报警，任意资源不足都会影响 Redis 性能
8、实例设置最大连接数，防止过多客户端连接导致实例负载过高，影响性能
9、单个实例内存建议控制在 10G 以下，大实例在主从全量同步、备份时有阻塞风险
10、设置合理的 slowlog 阈值，并对其进行监控，slowlog 过多需及时报警
11、设置合理的 repl-backlog，降低主从全量同步的概率
12、设置合理的 slave client-output-buffer-limit，避免主从复制中断情况发生
13、推荐在从节点上备份，不影响主节点性能
14、不开启 AOF 或开启 AOF 配置为每秒刷盘，避免磁盘 IO 拖慢 Redis 性能
15、调整 maxmemory 时，注意主从节点的调整顺序，顺序错误会导致主从数据不一致
16、对实例部署监控，采集 INFO 信息时采用长连接，避免频繁的短连接
17、做好实例运行时监控，重点关注 expired_keys、evicted_keys、latest_fork_usec，这些指标短时突增可能会有阻塞风险
18、扫描线上实例时，记得设置休眠时间，避免过高 OPS 产生性能抖动
如何排查bigkey
Redis 可以在执行 redis-cli 命令时带上–bigkeys 选项，进而对整个数据库中的键值对大小情况进行统计分析，比如说，统计每种数据类型的键值对个数以及平均大小。此外，这个命令执行后，会输出每种数据类型中最大的 bigkey 的信息，对于 String 类型来说，会输出最大 bigkey 的字节长度，对于集合类型来说，会输出最大 bigkey 的元素个数，如下所示：
./redis-cli --bigkeys
不过，在使用–bigkeys 选项时，有一个地方需要注意一下。这个工具是通过扫描数据库来查找 bigkey 的，所以，在执行的过程中，会对 Redis 实例的性能产生影响。如果你在使用主从集群，我建议你在从节点上执行该命令。因为主节点上执行时，会阻塞主节点。如果没有从节点，那么，我给你两个小建议：第一个建议是，在 Redis 实例业务压力的低峰阶段进行扫描查询，以免影响到实例的正常运行；第二个建议是，可以使用 -i 参数控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。例如，我们执行如下命令时，redis-cli 会每扫描 100 次暂停 100 毫秒（0.1 秒）。./redis-cli --bigkeys -i 0.1
--bigkeys不足之处，1、无法得到大小排在前N位的bigkey；
解决思路：可使用 SCAN 命令对数据库扫描，然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key 的类型。接下来，对于 String 类型，可以直接使用 STRLEN 命令获取字符串的长度，也就是占用的内存空间字节数。
2、对于集合类型来说，这个方法只统计集合元素个数的多少，而不是实际占用的内存量。但是，一个集合中的元素个数多，并不一定占用的内存就多。因为，有可能每个元素占用的内存很小，这样的话，即使元素个数有很多，总内存开销也不大。
获取集合类型的占用内存大小解决思路：
a、如果你能够预先从业务层知道集合元素的平均大小，那么，可以使用下面的命令获取集合元素的个数，然后乘以集合元素的平均大小，这样就能获得集合占用的内存大小了。List 类型：LLEN 命令；Hash 类型：HLEN 命令；Set 类型：SCARD 命令；Sorted Set 类型：ZCARD 命令；
b、如果你不能提前知道写入集合的元素大小，可以使用 MEMORY USAGE 命令（需要 Redis 4.0 及以上版本），查询一个键值对占用的内存空间。例如，执行以下命令，可以获得 key 为 user:info 这个集合类型占用的内存空间大小。
解决思路：可使用 SCAN 命令对数据库扫描，然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key 的类型。接下来，对于 String 类型，可以直接使用 STRLEN 命令获取字符串的长度，也就是占用的内存空间字节数。
2、对于集合类型来说，这个方法只统计集合元素个数的多少，而不是实际占用的内存量。但是，一个集合中的元素个数多，并不一定占用的内存就多。因为，有可能每个元素占用的内存很小，这样的话，即使元素个数有很多，总内存开销也不大。
获取集合类型的占用内存大小解决思路：
a、如果你能够预先从业务层知道集合元素的平均大小，那么，可以使用下面的命令获取集合元素的个数，然后乘以集合元素的平均大小，这样就能获得集合占用的内存大小了。List 类型：LLEN 命令；Hash 类型：HLEN 命令；Set 类型：SCARD 命令；Sorted Set 类型：ZCARD 命令；
b、如果你不能提前知道写入集合的元素大小，可以使用 MEMORY USAGE 命令（需要 Redis 4.0 及以上版本），查询一个键值对占用的内存空间。例如，执行以下命令，可以获得 key 为 user:info 这个集合类型占用的内存空间大小。
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