【redis】Redis专题介绍

1、Redis 持久化
Redis 提供了不同级别的持久化方式,Redis持久化也是消耗内存的操作，特别是写比较频繁的数据库；了解redis数据库持久化的工作方式，选择合适的数据持久化方式。
RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储.
AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大.
如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式.
你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
最重要的事情是了解RDB和AOF持久化方式的不同:
RDB的优点
RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题你也可以根据需求恢复到不同版本的数据集.
RDB是一个紧凑的单一文件,很方便传送到另一个远端数据中心或者亚马逊的S3（可能加密），非常适用于灾难恢复.
RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.
与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些.
RDB的缺点
如果你希望在redis意外停止工作（例如电源中断）的情况下丢失的数据最少的话，那么RDB不适合你.虽然你可以配置不同的save时间点(例如每隔5分钟并且对数据集有100个写的操作),是Redis要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工作,你通常会每隔5分钟或者更久做一次完整的保存,万一在Redis意外宕机,你可能会丢失几分钟的数据.
RDB 需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求.如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒,AOF也需要fork,但是你可以调节重写日志文件的频率来提高数据集的耐久度.
AOF 优点
使用AOF 会让你的Redis更加耐久: 你可以使用不同的fsync策略：无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync.使用默认的每秒fsync策略,Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障，你最多丢失1秒的数据.
AOF文件是一个只进行追加的日志文件,所以不需要写入seek,即使由于某些原因(磁盘空间已满，写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令,你也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题.
Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。
AOF 缺点
对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
根据所使用的 fsync 策略，所以，AOF 在I/O性能比较差的磁盘，会遇到响应延迟的问题。
AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
2、如何选择使用哪种持久化方式？
如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快， 除此之外， 使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug 。
根据业务需要选择合适的数据类型，并为不同的应用场景设置相应的紧凑存储参数。
当业务场景不需要数据持久化时，关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大的内存使用量。
如果需要使用持久化，根据是否可以容忍重启丢失部分数据在快照方式与语句追加方式之间选择其一，不要使用虚拟内存以及diskstore方式。
redis.conf中的maxmemory选项，该选项是告诉Redis当使用了多少物理内存后就开始拒绝后续的写入请求，该参数能很好的保护好你的Redis不会因为使用了过多的物理内存而导致swap,最终严重影响性能甚至崩溃。
2.1 快照
在默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb的二进制文件中。你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。如果满足则通过操作系统fork调用来创建出一个子进程，这个子进程默认会与父进程共享相同的地址空间，这时就可以通过子进程来遍历整个内存来进行存储操作，而主进程 则仍然可以提供服务，当有写入时由操作系统按照内存页(page)为单位来进行copy-on-write保证父子进程之间不会互相影响。你也可以通过调用 SAVE或者 BGSAVE ， 手动让 Redis 进行数据集保存操作。
比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集:
save 60 1000 
这种持久化方式被称为快照 snapshotting.
工作方式
当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时， 服务器执行以下操作:
Redis 调用forks. 同时拥有父进程和子进程。
子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。
这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益。
2.2 只追加操作的文件（Append-only file，AOF）
快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。
从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。
你可以在配置文件中打开AOF方式:
appendonly yes 
从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。这样的话， 当 Redis 重新启时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。
日志重写
因为 AOF 的运作方式是不断地将命令追加到文件的末尾， 所以随着写入命令的不断增加， AOF 文件的体积也会变得越来越大。举个例子， 如果你对一个计数器调用了 100 次 INCR ， 那么仅仅是为了保存这个计数器的当前值， AOF 文件就需要使用 100 条记录（entry）。然而在实际上， 只使用一条 SET 命令已经足以保存计数器的当前值了， 其余 99 条记录实际上都是多余的。
为了处理这种情况， Redis 支持一种有趣的特性： 可以在不打断服务客户端的情况下， 对 AOF 文件进行重建（rebuild）。执行 BGREWRITEAOF 命令， Redis 将生成一个新的 AOF 文件， 这个文件包含重建当前数据集所需的最少命令。Redis 2.2 需要自己手动执行 BGREWRITEAOF 命令； Redis 2.4 则可以自动触发 AOF 重写， 具体信息请查看 2.4 的示例配置文件。
3、AOF有多耐用?
你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。有三种方式：
每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全
每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
从不 fsync ：将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。
推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。
3.1 如果AOF文件损坏了怎么办？
服务器可能在程序正在对 AOF 文件进行写入时停机， 如果停机造成了 AOF 文件出错（corrupt）， 那么 Redis 在重启时会拒绝载入这个 AOF 文件， 从而确保数据的一致性不会被破坏。当发生这种情况时， 可以用以下方法来修复出错的 AOF 文件：
为现有的 AOF 文件创建一个备份。
使用 Redis 附带的 redis-check-aof 程序，对原来的 AOF 文件进行修复:
$ redis-check-aof --fix  
（可选）使用 diff -u 对比修复后的 AOF 文件和原始 AOF 文件的备份，查看两个文件之间的不同之处。
重启 Redis 服务器，等待服务器载入修复后的 AOF 文件，并进行数据恢复。
工作原理
AOF 重写和 RDB 创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制:
Redis 执行 fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾,这样样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。
现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。
之前有人说子进程会完全copy父进程的内存，所以必须让redis留出一半的内存空着才会安全。
其实是不准确的，在进行RDB或者rewrite AOF的时候，redis也会利用Linux" Copy-on-write的思想。简单来说就是子进程并不会真正copy父进程的内存数据，只是在新对象的内存映射表中保存旧数据的指针，只有旧数据有更改，才会把这部分数据copy到新的内存空间吧？最终就是在写snapshot期间被修改的页面的大小。
所以问题就很明显了，对于写操作十分频繁的应用，当然留出越多内存越好，最坏情况下留一半。
3.2 怎样从RDB方式切换为AOF方式
在 Redis 2.2 或以上版本，可以在不重启的情况下，从 RDB 切换到 AOF ：
为最新的 dump.rdb 文件创建一个备份。
将备份放到一个安全的地方。
执行以下两条命令:
redis-cli config set appendonly yes
redis-cli config set save ""
确保写命令会被正确地追加到 AOF 文件的末尾。
执行的第一条命令开启了 AOF 功能： Redis 会阻塞直到初始 AOF 文件创建完成为止， 之后 Redis 会继续处理命令请求， 并开始将写入命令追加到 AOF 文件末尾。
执行的第二条命令用于关闭 RDB 功能。 这一步是可选的， 如果你愿意的话， 也可以同时使用 RDB 和 AOF 这两种持久化功能。
重要:别忘了在 redis.conf 中打开 AOF 功能！ 否则的话， 服务器重启之后， 之前通过 CONFIG SET 设置的配置就会被遗忘， 程序会按原来的配置来启动服务器。
4、AOF和RDB之间的相互作用
在版本号大于等于 2.4 的 Redis 中， BGSAVE 执行的过程中， 不可以执行 BGREWRITEAOF 。 反过来说， 在 BGREWRITEAOF 执行的过程中， 也不可以执行 BGSAVE。这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。
如果 BGSAVE 正在执行， 并且用户显示地调用 BGREWRITEAOF 命令， 那么服务器将向用户回复一个 OK 状态， 并告知用户， BGREWRITEAOF 已经被预定执行： 一旦 BGSAVE 执行完毕， BGREWRITEAOF 就会正式开始。
当 Redis 启动时， 如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了， 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集， 因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。
5、备份redis数据
Redis 对于数据备份是非常友好的， 因为你可以在服务器运行的时候对 RDB 文件进行复制： RDB 文件一旦被创建， 就不会进行任何修改。 当服务器要创建一个新的 RDB 文件时， 它先将文件的内容保存在一个临时文件里面， 当临时文件写入完毕时， 程序才使用 rename(2) 原子地用临时文件替换原来的 RDB 文件。
这也就是说， 无论何时， 复制 RDB 文件都是绝对安全的。
创建一个定期任务（cron job）， 每小时将一个 RDB 文件备份到一个文件夹， 并且每天将一个 RDB 文件备份到另一个文件夹。
确保快照的备份都带有相应的日期和时间信息， 每次执行定期任务脚本时， 使用 find 命令来删除过期的快照： 比如说， 你可以保留最近 48 小时内的每小时快照， 还可以保留最近一两个月的每日快照。
至少每天一次， 将 RDB 备份到你的数据中心之外， 或者至少是备份到你运行 Redis 服务器的物理机器之外。
四、Best Practices
Redis 在当前的技术社区里是非常热门的。从来自 Antirez 一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准，Redis已经走过了很长的一段路。随之而来的一系列最佳实践，使得大多数人可以正确地使用 Redis。
下面我们将探索正确使用 Redis 的10个技巧。
1、停止使用 KEYS *
Okay，以挑战这个命令开始这篇文章，或许并不是一个好的方式，但其确实可能是最重要的一点。很多时候当我们关注一个redis实例的统计数据，我们会快速地输入”KEYS *”命令，这样key的信息会很明显地展示出来。平心而论，从程序化的角度出发往往倾向于写出下面这样的伪代码：
123 for key in"keys *":doAllTheThings()
但是当你有1300万个key时，执行速度将会变慢。因为KEYS命令的时间复杂度是O(n)，其中n是要返回的keys的个数，这样这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了。并且在这个操作执行期间，其它任何命令在你的实例中都无法执行。
作为一个替代命令，看一下 SCAN 吧，其允许你以一种更友好的方式来执行… SCAN 通过增量迭代的方式来扫描数据库。这一操作基于游标的迭代器来完成的，因此只要你觉得合适，你可以随时停止或继续。
2、找出拖慢 Redis 的罪魁祸首
由于 Redis 没有非常详细的日志，要想知道在 Redis 实例内部都做了些什么是非常困难的。幸运的是 Redis 提供了一个下面这样的命令统计工具：
123456 127.0.0.1:6379> INFO commandstats# Commandstatscmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.79cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.20cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.00cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10
通过这个工具可以查看所有命令统计的快照，比如命令执行了多少次，执行命令所耗费的毫秒数(每个命令的总时间和平均时间)
只需要简单地执行 CONFIG RESETSTAT 命令就可以重置，这样你就可以得到一个全新的统计结果。
3、 将 Redis-Benchmark 结果作为参考，而不要一概而论
Redis 之父 Salvatore 就说过：“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。很多时候人们跑到我这里，他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果 。但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来，例如：
可能受到哪些客户端运行环境的限制？
是同一个版本号吗？
测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致？
Redis-Benchmark的测试结果提供了一个保证你的 Redis-Server 不会运行在非正常状态下的基准点，但是你永远不要把它作为一个真实的“压力测试”。压力测试需要反应出应用的运行方式，并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。
4、Hashes 是你的最佳选择
以一种优雅的方式引入 hashes 吧。hashes 将会带给你一种前所未有的体验。之前我曾看到过许多类似于下面这样的key结构：
123 foo:first_namefoo:last_namefoo:address
上面的例子中，foo 可能是一个用户的用户名，其中的每一项都是一个单独的 key。这就增加了 犯错的空间，和一些不必要的 key。使用 hash 代替吧，你会惊奇地发现竟然只需要一个 key ：
123456789101112 127.0.0.1:6379> HSET foo first_name "Joe"(integer) 1127.0.0.1:6379> HSET foo last_name "Engel"(integer) 1127.0.0.1:6379> HSET foo address "1 Fanatical Pl"(integer) 1127.0.0.1:6379> HGETALL foo1)"first_name"2)"Joe"3)"last_name"4)"Engel"5)"address"6)"1 Fanatical Pl"127.0.0.1:6379> HGET foo first_name"Joe"
5、设置 key 值的存活时间
无论什么时候，只要有可能就利用key超时的优势。一个很好的例子就是储存一些诸如临时认证key之类的东西。当你去查找一个授权key时——以OAUTH为例——通常会得到一个超时时间。这样在设置key的时候，设成同样的超时时间，Redis就会自动为你清除！而不再需要使用KEYS *来遍历所有的key了，怎么样很方便吧？
6、 选择合适的回收策略
既然谈到了清除key这个话题，那我们就来聊聊回收策略。当 Redis 的实例空间被填满了之后，将会尝试回收一部分key。根据你的使用方式，我强烈建议使用 volatile-lru 策略——前提是你对key已经设置了超时。但如果你运行的是一些类似于 cache 的东西，并且没有对 key 设置超时机制，可以考虑使用 allkeys-lru 回收机制。我的建议是先在这里查看一下可行的方案。
7、如果你的数据很重要，请使用 Try/Except
如果必须确保关键性的数据可以被放入到 Redis 的实例中，我强烈建议将其放入 try/except 块中。几乎所有的Redis客户端采用的都是“发送即忘”策略，因此经常需要考虑一个 key 是否真正被放到 Redis 数据库中了。至于将 try/expect 放到 Redis 命令中的复杂性并不是本文要讲的，你只需要知道这样做可以确保重要的数据放到该放的地方就可以了。
8、不要耗尽一个实例
无论什么时候，只要有可能就分散多redis实例的工作量。从3.0.0版本开始，Redis就支持集群了。Redis集群允许你基于key范围分离出部分包含主/从模式的key。完整的集群背后的“魔法”可以在这里找到。但如果你是在找教程，那这里是一个再适合不过的地方了。如果不能选择集群，考虑一下命名空间吧，然后将你的key分散到多个实例之中。关于怎样分配数据，在redis.io网站上有这篇精彩的评论。
9、内核越多越好吗？
当然是错的。Redis 是一个单线程进程，即使启用了持久化最多也只会消耗两个内核。除非你计划在一台主机上运行多个实例——希望只会是在开发测试的环境下！——否则的话对于一个 Redis 实例是不需要2个以上内核的。
10、高可用
到目前为止 Redis Sentinel 已经经过了很全面的测试，很多用户已经将其应用到了生产环境中（包括 ObjectRocket ）。如果你的应用重度依赖于 Redis ，那就需要想出一个高可用方案来保证其不会掉线。

参考资料
http://www.redis.io/documentation
http://www.redis.cn/documentation.html