Redis相关

一、redis命中率计算

keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses) * 100%

好的缓存策略命中率达到95%以上

二、redis过期策略
1、定时删除
含义：在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时，对key进行删除
优点：保证内存被尽快释放
缺点：
若过期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间紧张的情况下，CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿，还需要去花时间删除这些key
定时器的创建耗时，若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器（将会有大量的定时器产生），性能影响严重
2、惰性删除
含义：key过期的时候不删除，每次从数据库获取key的时候去检查是否过期，若过期，则删除，返回null。
优点：删除操作只发生在从数据库取出key的时候发生，而且只删除当前key，所以对CPU时间的占用是比较少的，而且此时的删除是已经到了非做不可的地步（如果此时还不删除的话，我们就会获取到了已经过期的key了）
缺点：若大量的key在超出超时时间后，很久一段时间内，都没有被获取过，那么可能发生内存泄露（无用的垃圾占用了大量的内存）
3、定期删除
含义：每隔一段时间执行一次删除(在redis.conf配置文件设置hz，1s刷新的频率)过期key操作
优点：
通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对CPU时间的占用--处理"定时删除"的缺点
定期删除过期key--处理"惰性删除"的缺点
缺点
在内存友好方面，不如"定时删除"
在CPU时间友好方面，不如"惰性删除"
难点
合理设置删除操作的执行时长（每次删除执行多长时间）和执行频率（每隔多长时间做一次删除）（这个要根据服务器运行情况来定了）
看完上面三种策略后可以得出以下结论： 
定时删除和定期删除为主动删除：Redis会定期主动淘汰一批已过去的key

惰性删除为被动删除：用到的时候才会去检验key是不是已过期，过期就删除

惰性删除为redis服务器内置策略

定期删除可以通过：第一、配置redis.conf 的hz选项，默认为10 （即1秒执行10次，100ms一次，值越大说明刷新频率越快，最Redis性能损耗也越大） 第二、配置redis.conf的maxmemory最大值，当已用内存超过maxmemory限定时，就会触发主动清理策略。
Redis采用的过期策略
惰性删除+定期删除

惰性删除流程
在进行get或setnx等操作时，先检查key是否过期，
若过期，删除key，然后执行相应操作；
若没过期，直接执行相应操作
定期删除流程（简单而言，对指定个数个库的每一个库随机删除小于等于指定个数个过期key）
遍历每个数据库（就是redis.conf中配置的"database"数量，默认为16）
检查当前库中的指定个数个key（默认是每个库检查20个key，注意相当于该循环执行20次，循环体时下边的描述）
如果当前库中没有一个key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历
随机获取一个设置了过期时间的key，检查该key是否过期，如果过期，删除key
判断定期删除操作是否已经达到指定时长，若已经达到，直接退出定期删除。
RDB对过期key的处理
过期key对RDB没有任何影响，从内存数据库持久化数据到RDB文件，持久化key之前，会检查是否过期，过期的key不进入RDB文件，从RDB文件恢复数据到内存数据库，数据载入数据库之前，会对key先进行过期检查，如果过期，不导入数据库（主库情况）
AOF对过期key的处理
过期key对AOF没有任何影响：从内存数据库持久化数据到AOF文件：当key过期后，还没有被删除，此时进行执行持久化操作（该key是不会进入aof文件的，因为没有发生修改命令）当key过期后，在发生删除操作时，程序会向aof文件追加一条del命令（在将来的以aof文件恢复数据的时候该过期的键就会被删掉）AOF重写：重写时，会先判断key是否过期，已过期的key不会重写到aof文件 

三、redis持久化

1、RDB持久化策略
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。也是默认的持久化方式，这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。可以通过配置设置自动做快照持久化的方式。我们可以配置redis在n秒内如果超过m个key被修改就自动做快照，下面是默认的快照保存配置

   save 900 1     #900秒内如果超过1个key被修改，则发起快照保存
   save 300 10    #300秒内容如超过10个key被修改，则发起快照保存
   save 60 10000
RDB文件保存过程
redis调用fork,现在有了子进程和父进程。父进程继续处理client请求，子进程负责将内存内容写入到临时文件。由于os的写时复制机制（copy on write)父子进程会共享相同的物理页面，当父进程处理写请求时os会为父进程要修改的页面创建副本，而不是写共享的页面。所以子进程的地址空间内的数 据是fork时刻整个数据库的一个快照。当子进程将快照写入临时文件完毕后，用临时文件替换原来的快照文件，然后子进程退出。client 也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。save操作是在主线程中保存快照的，由于redis是用一个主线程来处理所有 client的请求，这种方式会阻塞所有client请求。所以不推荐使用。

另一点需要注意的是，每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不 是增量的只同步脏数据。如果数据量大的话，而且写操作比较多，必然会引起大量的磁盘io操作，可能会严重影响性能。

优势
一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这样非常方便进行备份。比如你可能打算没1天归档一些数据。
方便备份，我们可以很容易的将一个一个RDB文件移动到其他的存储介质上
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
劣势
如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。
每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

2、AOF持久化策略
redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中(默认是 appendonly.aof)。

当redis重启时会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。当然由于os会在内核中缓存 write做的修改，所以可能不是立即写到磁盘上。这样aof方式的持久化也还是有可能会丢失部分修改。不过我们可以通过配置文件告诉redis我们想要 通过fsync函数强制os写入到磁盘的时机。有三种方式如下（默认是：每秒fsync一次）

appendonly yes              //启用aof持久化方式
# appendfsync always      //每次收到写命令就立即强制写入磁盘，最慢的，但是保证完全的持久化，不推荐使用
appendfsync everysec     //每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做了很好的折中，推荐
# appendfsync no    //完全依赖os，性能最好,持久化没保证
aof 的方式也同时带来了另一个问题。持久化文件会变的越来越大。例如我们调用incr test命令100次，文件中必须保存全部的100条命令，其实有99条都是多余的。因为要恢复数据库的状态其实文件中保存一条set test 100就够了。

为了压缩aof的持久化文件。redis提供了bgrewriteaof命令。收到此命令redis将使用与快照类似的方式将内存中的数据 以命令的方式保存到临时文件中，最后替换原来的文件。具体过程如下

redis调用fork ，现在有父子两个进程
子进程根据内存中的数据库快照，往临时文件中写入重建数据库状态的命令
父进程继续处理client请求，除了把写命令写入到原来的aof文件中。同时把收到的写命令缓存起来。这样就能保证如果子进程重写失败的话并不会出问题。
当子进程把快照内容写入已命令方式写到临时文件中后，子进程发信号通知父进程。然后父进程把缓存的写命令也写入到临时文件。
现在父进程可以使用临时文件替换老的aof文件，并重命名，后面收到的写命令也开始往新的aof文件中追加。
需要注意到是重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件,这点和快照有点类似。

优势
使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。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。

劣势
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，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）。

四、redis淘汰策略

LRU，全程Least RecentLy Use ，中文名最近最少使用，是一种算法，在操作系统的内存页面置换中应用出名。由于此应用场景的类似点，redis的淘汰策略中也有引入这个算法
LFU，全称Least Frequently Use ，中文名 最不经常使用
 
先看下redis配置文件的说明（这里说明下，配置说明中说是5种配置，不过在选项中却比原有3.0增加了和lfu有关的两个策略，所以实际是有7种）
MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
# is reached. You can select among five behaviors:
#
# volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.
# allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
# volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.
# allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
# volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.
# allkeys-random -> Remove a random key, any key.
# volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.
 
redis配置文件中默认是没有进行数据淘汰的，也就是
maxmemory-policy noeviction
逐一解释下各个策略
1、volatile-lru，根据最近最少使用算法，淘汰带有 有效期 属性的key及其数据。是4.0版本之前最常选用的策略
2、allkeys-lru，同样根据最近最少使用算法，但是淘汰范围的key是所有的key
3、volatile-lfu，根据最不经常使用算法，淘汰带有 有效期 属性的key及其数据。是4.0版本新增的淘汰机制，个人觉得这种策略会与第1种策略成为两种最佳的选择
4、allkeys-lfu，与第二种的淘汰范围相同，不过使用的算法是最不经常使用算法。同样是4.0版本新增的淘汰机制
5、volatile-random，随机淘汰带有 有效期 属性的key及其数据
6、allkeys-random，所有key都随机淘汰
7、volatile-ttl，淘汰有效期属性最少的key及其数据，ttl是 Time To Live的缩写
8、noeviction 不淘汰，报一个错误出来