Redis

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Redis

1 Redis简介

Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

2 为什么使用redis

2.1 性能

我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
2.2 并发
在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。

3 Redis优点

nosql数据库没有关联关系，数据结构简单，拓展表比较容易
nosql读取速度快，对较大数据处理快

4 Redis 缺点

 缓存和数据库双写一致性问题
 缓存雪崩问题
 缓存击穿问题
 缓存的并发竞争问题

5 Redis事务

Redis支持事务，连接进入redis后，可以通过multi命令开启事务。Redis 事务的执行并不是真正原子性的，它会批量执行，中间出错也不影响其他事务(不会回滚)。案例：
　　　　
　　　　exec是提交事务，若未提交，则数据不会保存在Redis中，使用get自然也就获取不到。执行完毕后自动退出事务。

5.1 事务：

MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 是 Redis 事务相关的命令。事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下两个重要的保证：
事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
EXEC 命令负责触发并执行事务中的所有命令：
如果客户端在使用 MULTI 开启了一个事务之后，却因为断线而没有成功执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都不会被执行。
另一方面，如果客户端成功在开启事务之后执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都会被执行。
当使用 AOF 方式做持久化的时候， Redis 会使用单个 write(2) 命令将事务写入到磁盘中。然而，如果 Redis 服务器因为某些原因被管理员杀死，或者遇上某种硬件故障，那么可能只有部分事务命令会被成功写入到磁盘中。
如果 Redis 在重新启动时发现 AOF 文件出了这样的问题，那么它会退出，并汇报一个错误。
使用redis-check-aof程序可以修复这一问题：它会移除 AOF 文件中不完整事务的信息，确保服务器可以顺利启动。
从 2.2 版本开始，Redis 还可以通过乐观锁（optimistic lock）实现 CAS （check-and-set）操作，具体信息请参考文档的后半部分。

5.2 用法：

MULTI 命令用于开启一个事务，它总是返回 OK 。 MULTI 执行之后， 客户端可以继续向服务器发送任意多条命令， 这些命令不会立即被执行， 而是被放到一个队列中， 当 EXEC命令被调用时， 所有队列中的命令才会被执行。
另一方面， 通过调用 DISCARD ， 客户端可以清空事务队列， 并放弃执行事务。
以下是一个事务例子， 它原子地增加了 foo 和 bar 两个键的值：

MULTI
OK
INCR foo
QUEUED
INCR bar
QUEUED
EXEC

1. (integer) 1
2. (integer) 1
   EXEC 命令的回复是一个数组， 数组中的每个元素都是执行事务中的命令所产生的回复。 其中， 回复元素的先后顺序和命令发送的先后顺序一致。
   当客户端处于事务状态时， 所有传入的命令都会返回一个内容为 QUEUED 的状态回复（status reply）， 这些被入队的命令将在 EXEC 命令被调用时执行。

5.3 事务中的错误

使用事务时可能会遇上以下两种错误：
事务在执行 EXEC 之前，入队的命令可能会出错。比如说，命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用 maxmemory 设置了最大内存限制的话）。
命令可能在 EXEC 调用之后失败。举个例子，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面，诸如此类。
对于发生在 EXEC 执行之前的错误，客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值：如果命令入队时返回 QUEUED ，那么入队成功；否则，就是入队失败。如果有命令在入队时失败，那么大部分客户端都会停止并取消这个事务。
不过，从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 EXEC 命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务。
在 Redis 2.6.5 以前， Redis 只执行事务中那些入队成功的命令，而忽略那些入队失败的命令。 而新的处理方式则使得在流水线（pipeline）中包含事务变得简单，因为发送事务和读取事务的回复都只需要和服务器进行一次通讯。
至于那些在 EXEC 命令执行之后所产生的错误， 并没有对它们进行特别处理： 即使事务中有某个/某些命令在执行时产生了错误， 事务中的其他命令仍然会继续执行。
从协议的角度来看这个问题，会更容易理解一些。 以下例子中， LPOP 命令的执行将出错， 尽管调用它的语法是正确的：
Trying 127.0.0.1…
Connected to localhost.
Escape character is ‘^]’.
MULTI
+OK
SET a 3
abc
+QUEUED
LPOP a
+QUEUED
EXEC
*2
+OK
-ERR Operation against a key holding the wrong kind of value
EXEC 返回两条bulk-string-reply： 第一条是 OK ，而第二条是 -ERR 。 至于怎样用合适的方法来表示事务中的错误， 则是由客户端自己决定的。
最重要的是记住这样一条， 即使事务中有某条/某些命令执行失败了， 事务队列中的其他命令仍然会继续执行 —— Redis 不会停止执行事务中的命令。
以下例子展示的是另一种情况， 当命令在入队时产生错误， 错误会立即被返回给客户端：
MULTI
+OK
INCR a b c
-ERR wrong number of arguments for ‘incr’ command
因为调用 INCR 命令的参数格式不正确， 所以这个 INCR 命令入队失败。
为什么 Redis 不支持回滚（roll back）
如果你有使用关系式数据库的经验， 那么 “Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”这种做法可能会让你觉得有点奇怪。

5.4 事务不回滚的优点：

Redis 命令只会因为错误的语法而失败（并且这些问题不能在入队时发现），或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。
因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
有种观点认为 Redis 处理事务的做法会产生 bug ， 然而需要注意的是， 在通常情况下， 回滚并不能解决编程错误带来的问题。 举个例子， 如果你本来想通过 INCR 命令将键的值加上 1 ， 却不小心加上了 2 ， 又或者对错误类型的键执行了 INCR， 回滚是没有办法处理这些情况的。

5.5 放弃事务

当执行 DISCARD 命令时， 事务会被放弃， 事务队列会被清空， 并且客户端会从事务状态中退出：

SET foo 1
OK
MULTI
OK
INCR foo
QUEUED
DISCARD
OK
GET foo
“1”

5.6 使用 check-and-set 操作实现乐观锁

WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。
被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了， 那么整个事务都会被取消， EXEC 返回nil-reply来表示事务已经失败。
举个例子， 假设我们需要原子性地为某个值进行增 1 操作（假设 INCR 不存在）。
首先我们可能会这样做：
val = GET mykey
val = val + 1
SET mykey $val
上面的这个实现在只有一个客户端的时候可以执行得很好。 但是， 当多个客户端同时对同一个键进行这样的操作时， 就会产生竞争条件。举个例子， 如果客户端 A 和 B 都读取了键原来的值， 比如 10 ， 那么两个客户端都会将键的值设为 11 ， 但正确的结果应该是 12 才对。
有了 WATCH ， 我们就可以轻松地解决这类问题了：
WATCH mykey
val = GET mykey
val = val + 1
MULTI
SET mykey $val
EXEC
使用上面的代码， 如果在 WATCH 执行之后， EXEC 执行之前， 有其他客户端修改了 mykey 的值， 那么当前客户端的事务就会失败。 程序需要做的， 就是不断重试这个操作， 直到没有发生碰撞为止。
这种形式的锁被称作乐观锁， 它是一种非常强大的锁机制。 并且因为大多数情况下， 不同的客户端会访问不同的键， 碰撞的情况一般都很少， 所以通常并不需要进行重试。
了解 WATCH
WATCH 使得 EXEC 命令需要有条件地执行： 事务只能在所有被监视键都没有被修改的前提下执行， 如果这个前提不能满足的话，事务就不会被执行。 了解更多->
WATCH 命令可以被调用多次。 对键的监视从 WATCH 执行之后开始生效， 直到调用 EXEC 为止。
用户还可以在单个 WATCH 命令中监视任意多个键， 就像这样：
redis> WATCH key1 key2 key3
OK
当 EXEC 被调用时， 不管事务是否成功执行， 对所有键的监视都会被取消。另外， 当客户端断开连接时， 该客户端对键的监视也会被取消。
使用无参数的 UNWATCH 命令可以手动取消对所有键的监视。 对于一些需要改动多个键的事务， 有时候程序需要同时对多个键进行加锁， 然后检查这些键的当前值是否符合程序的要求。 当值达不到要求时， 就可以使用 UNWATCH 命令来取消目前对键的监视， 中途放弃这个事务， 并等待事务的下次尝试。

5.7 使用 WATCH 实现 ZPOP

WATCH 可以用于创建 Redis 没有内置的原子操作。举个例子， 以下代码实现了原创的 ZPOP 命令， 它可以原子地弹出有序集合中分值（score）最小的元素：
WATCH zset
element = ZRANGE zset 0 0
MULTI
ZREM zset element
EXEC
程序只要重复执行这段代码， 直到 EXEC 的返回值不是nil-reply回复即可。

5.8 Redis 脚本和事务

从定义上来说， Redis 中的脚本本身就是一种事务， 所以任何在事务里可以完成的事， 在脚本里面也能完成。 并且一般来说， 使用脚本要来得更简单，并且速度更快。因为脚本功能是 Redis 2.6 才引入的， 而事务功能则更早之前就存在了， 所以 Redis 才会同时存在两种处理事务的方法。
不过我们并不打算在短时间内就移除事务功能， 因为事务提供了一种即使不使用脚本， 也可以避免竞争条件的方法， 而且事务本身的实现并不复杂。
不过在不远的将来， 可能所有用户都会只使用脚本来实现事务也说不定。 如果真的发生这种情况的话， 那么我们将废弃并最终移除事务功能。

6 数据类型（Data Types）

6.1字符串（Strings）

字符串是一种最基本的Redis值类型。Redis字符串是二进制安全的，这意味着一个Redis字符串能包含任意类型的数据，例如： 一张JPEG格式的图片或者一个序列化的Ruby对象。
一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容。
你可以用Redis字符串做许多有趣的事，例如你可以：
利用INCR命令簇（INCR, DECR, INCRBY）来把字符串当作原子计数器使用。使用APPEND命令在字符串后添加内容。将字符串作为GETRANGE 和 SETRANGE的随机访问向量。在小空间里编码大量数据，或者使用 GETBIT 和 SETBIT创建一个Redis支持的Bloom过滤器。
查看所有可用的字符串命令获取更多信息, 或者进一步阅读 Redis数据类型介绍.

6.2哈希（Hashes）

Redis Hashes是字符串字段和字符串值之间的映射，所以它们是完美的表示对象（eg:一个有名，姓，年龄等属性的用户）的数据类型。
@cli
HMSET user:1000 username antirez password P1pp0 age 34
HGETALL user:1000
HSET user:1000 password 12345
HGETALL user:1000
一个拥有少量（100个左右）字段的hash需要 很少的空间来存储，所有你可以在一个小型的 Redis实例中存储上百万的对象。
尽管Hashes主要用来表示对象，但它们也能够存储许多元素，所以你也可以用Hashes来完成许多其他的任务。
一个hash最多可以包含232-1 个key-value键值对（超过40亿）。
查看完整的 哈希（Hashes） 获取更多信息, 或者进一步阅读 Redis数据类型介绍.

6.3列表（Lists

）
Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。 你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
LPUSH 命令插入一个新元素到列表头部，而RPUSH命令 插入一个新元素到列表的尾部。当 对一个空key执行其中某个命令时，将会创建一个新表。 类似的，如果一个操作要清空列表，那么key会从对应的key空间删除。这是个非常便利的语义， 因为如果使用一个不存在的key作为参数，所有的列表命令都会像在对一个空表操作一样。
一些列表操作及其结果：
LPUSH mylist a # now the list is “a”
LPUSH mylist b # now the list is “b”,“a”
RPUSH mylist c # now the list is “b”,“a”,“c” (RPUSH was used this time)
一个列表最多可以包含232-1个元素（4294967295，每个表超过40亿个元素）。
从时间复杂度的角度来看，Redis列表主要的特性就是支持时间常数的 插入和靠近头尾部元素的删除，即使是需要插入上百万的条目。 访问列表两端的元素是非常快的，但如果你试着访问一个非常大 的列表的中间元素仍然是十分慢的，因为那是一个时间复杂度为 O(N) 的操作。
你可以用Redis列表做许多有趣的事，例如你可以：
在社交网络中建立一个时间线模型，使用LPUSH去添加新的元素到用户时间线中，使用LRANGE去检索一些最近插入的条目。
你可以同时使用LPUSH和LTRIM去创建一个永远不会超过指定元素数目的列表并同时记住最后的N个元素。
列表可以用来当作消息传递的基元（primitive），例如，众所周知的用来创建后台任务的Resque Ruby库。
你可以使用列表做更多事，这个数据类型支持许多命令，包括像BLPOP这样的阻塞命令。请查看所有可用的列表操作命令获取更多的信息。
查看完整的 列表（Lists） 获取更多信息, 或者进一步阅读 Redis数据类型介绍.

6.4集合（Sets）

Redis集合是一个无序的字符串合集。你可以以O(1) 的时间复杂度（无论集合中有多少元素时间复杂度都为常量）完成 添加，删除以及测试元素是否存在的操作。
Redis集合有着不允许相同成员存在的优秀特性。向集合中多次添加同一元素，在集合中最终只会存在一个此元素。实际上这就意味着，在添加元素前，你并不需要事先进行检验此元素是否已经存在的操作。
一个Redis列表十分有趣的事是，它们支持一些服务端的命令从现有的集合出发去进行集合运算。 所以你可以在很短的时间内完成合并（union）,求交(intersection), 找出不同元素的操作。
一个集合最多可以包含232-1个元素（4294967295，每个集合超过40亿个元素）。
你可以用Redis集合做很多有趣的事，例如你可以：
用集合跟踪一个独特的事。想要知道所有访问某个博客文章的独立IP？只要每次都用SADD来处理一个页面访问。那么你可以肯定重复的IP是不会插入的。
Redis集合能很好的表示关系。你可以创建一个tagging系统，然后用集合来代表单个tag。接下来你可以用SADD命令把所有拥有tag的对象的所有ID添加进集合，这样来表示这个特定的tag。如果你想要同时有3个不同tag的所有对象的所有ID，那么你需要使用SINTER.
使用SPOP或者SRANDMEMBER命令随机地获取元素。
查看完整的 集合（Sets） 获取更多信息, 或者进一步阅读 Redis数据类型介绍.

6.5有序集合（Sorted sets）

Redis有序集合和Redis集合类似，是不包含 相同字符串的合集。它们的差别是，每个有序集合 的成员都关联着一个评分，这个评分用于把有序集 合中的成员按最低分到最高分排列。
使用有序集合，你可以非常快地（O(log(N))）完成添加，删除和更新元素的操作。 因为元素是在插入时就排好序的，所以很快地通过评分(score)或者 位次(position)获得一个范围的元素。 访问有序集合的中间元素同样也是非常快的，因此你可以使用有序集合作为一个没用重复成员的智能列表。 在这个列表中， 你可以轻易地访问任何你需要的东西: 有序的元素，快速的存在性测试，快速访问集合中间元素！
简而言之，使用有序集合你可以很好地完成 很多在其他数据库中难以实现的任务。
使用有序集合你可以：
在一个巨型在线游戏中建立一个排行榜，每当有新的记录产生时，使用ZADD 来更新它。你可以用ZRANGE轻松地获取排名靠前的用户， 你也可以提供一个用户名，然后用ZRANK获取他在排行榜中的名次。 同时使用ZRANK和ZRANGE你可以获得与指定用户有相同分数的用户名单。 所有这些操作都非常迅速。
有序集合通常用来索引存储在Redis中的数据。 例如：如果你有很多的hash来表示用户，那么你可以使用一个有序集合，这个集合的年龄字段用来当作评分，用户ID当作值。用ZRANGEBYSCORE可以简单快速地检索到给定年龄段的所有用户。
有序集合或许是最高级的Redis数据类型，所以花些时间查看完整的有序集合（Sorted sets）命令列表去探索你能用Redis干些什么吧！

6.6 Bitmaps 和 HyperLogLogs

Redis 同样支持 Bitmaps 和 HyperLogLogs 数据类型，实际上是基于字符串的基本类型的数据类型，但有自己的语义。
查看详细Redis数据类型介绍.

6.7数据类型应用场景

1. 对于string 数据类型，因为string 类型是二进制安全的，可以用来存放图片，视频等内容，另外由于Redis的高性能读写功能，而string类型的value也可以是数字，可以用作计数器（INCR,DECR），比如分布式环境中统计系统的在线人数，秒杀等。
2. 对于 hash 数据类型，value 存放的是键值对，比如可以做单点登录存放用户信息。
   这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做**单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。
3. 对于 list 数据类型，可以实现简单的消息队列，另外可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能
4. 对于 set 数据类型，由于底层是字典实现的，查找元素特别快，另外set 数据类型不允许重复，利用这两个特性我们可以进行全局去重，比如在用户注册模块，判断用户名是否注册；另外就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
5. 对于 zset 数据类型，有序的集合，可以做范围查找，排行榜应用，取 TOP N 操作等。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》，该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找**。

7 安装

Redis的安装
Redis是c语言开发的。
安装redis需要c语言的编译环境。如果没有gcc需要在线安装。yum install gcc-c++

7.1安装步骤：

1 redis的源码包上传到linux系统。
2 解压缩redis。
3 编译。进入redis源码目录。make
4 安装。make install PREFIX=/usr/local/redis

PREFIX参数指定redis的安装目录。一般软件安装到/usr目录下
连接redis

7.2 redis的启动：

7.2.1 前端启动：

在redis的安装目录下直接启动redis-server
[root@localhost bin]# ./redis-server

7.2.2 后台启动：

把/root/redis-3.0.0/redis.conf复制到/usr/local/redis/bin目录下
[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis/bin/

7.3 修改配置文件：

[root@localhost bin]# ./redis-server redis.conf
查看redis进程：
[root@localhost bin]# ps aux|grep redis
root 5190 0.1 0.3 33936 1712 ? Ssl 18:23 0:00 ./redis-server *:6379
root 5196 0.0 0.1 4356 728 pts/0 S+ 18:24 0:00 grep redis
[root@localhost bin]#

Redis-cli
[root@localhost bin]# ./redis-cli
默认连接localhost运行在6379端口的redis服务。
[root@localhost bin]# ./redis-cli -h 192.168.25.153 -p 6379
-h：连接的服务器的地址
-p：服务的端口号

7.4 关闭redis：

[root@localhost bin]# ./redis-cli shutdown

7.5 配置文件介绍

#redis.conf
#Redis configuration file example.
#./redis-server /path/to/redis.conf

################################## INCLUDES ###################################
#这在你有标准配置模板但是每个redis服务器又需要个性设置的时候很有用。
#include /path/to/local.conf
#include /path/to/other.conf

################################ GENERAL #####################################

#是否在后台执行，yes：后台运行；no：不是后台运行（老版本默认）
daemonize yes

#3.2里的参数，是否开启保护模式，默认开启。要是配置里没有指定bind和密码。开启该参数后，redis只会本地进行访问，拒绝外部访问。要是开启了密码 和bind，可以开启。否 则最好关闭，设置为no。
protected-mode yes
#redis的进程文件
pidfile /var/run/redis/redis-server.pid

#redis监听的端口号。
port 6379

#此参数确定了TCP连接中已完成队列(完成三次握手之后)的长度， 当然此值必须不大于Linux系统定义的/proc/sys/net/core/somaxconn值，默认是511，而Linux的默认参数值是128。当系统并发量大并且客户端速度缓慢的时候，可以将这二个参数一起参考设定。该内核参数默认值一般是128，对于负载很大的服务程序来说大大的不够。一般会将它修改为2048或者更大。在/etc/sysctl.conf中添加:net.core.somaxconn = 2048，然后在终端中执行sysctl -p。
tcp-backlog 511

#指定 redis 只接收来自于该 IP 地址的请求，如果不进行设置，那么将处理所有请求
bind 127.0.0.1

#配置unix socket来让redis支持监听本地连接。
#unixsocket /var/run/redis/redis.sock
#配置unix socket使用文件的权限
#unixsocketperm 700

#此参数为设置客户端空闲超过timeout，服务端会断开连接，为0则服务端不会主动断开连接，不能小于0。
timeout 0

#tcp keepalive参数。如果设置不为0，就使用配置tcp的SO_KEEPALIVE值，使用keepalive有两个好处:检测挂掉的对端。降低中间设备出问题而导致网络看似连接却已经与对端端口的问题。在Linux内核中，设置了keepalive，redis会定时给对端发送ack。检测到对端关闭需要两倍的设置值。
tcp-keepalive 0

#指定了服务端日志的级别。级别包括：debug（很多信息，方便开发、测试），verbose（许多有用的信息，但是没有debug级别信息多），notice（适当的日志级别，适合生产环境），warn（只有非常重要的信息）
loglevel notice

#指定了记录日志的文件。空字符串的话，日志会打印到标准输出设备。后台运行的redis标准输出是/dev/null。
logfile /var/log/redis/redis-server.log

#是否打开记录syslog功能
#syslog-enabled no

#syslog的标识符。
#syslog-ident redis

#日志的来源、设备
#syslog-facility local0

#数据库的数量，默认使用的数据库是DB 0。可以通过”SELECT “命令选择一个db
databases 16

################################ SNAPSHOTTING ################################
#快照配置
#注释掉“save”这一行配置项就可以让保存数据库功能失效
#设置sedis进行数据库镜像的频率。
#900秒（15分钟）内至少1个key值改变（则进行数据库保存–持久化）
#300秒（5分钟）内至少10个key值改变（则进行数据库保存–持久化）
#60秒（1分钟）内至少10000个key值改变（则进行数据库保存–持久化）
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

#当RDB持久化出现错误后，是否依然进行继续进行工作，yes：不能进行工作，no：可以继续进行工作，可以通过info中的rdb_last_bgsave_status了解RDB持久化是否有错误
stop-writes-on-bgsave-error yes

#使用压缩rdb文件，rdb文件压缩使用LZF压缩算法，yes：压缩，但是需要一些cpu的消耗。no：不压缩，需要更多的磁盘空间
rdbcompression yes

#是否校验rdb文件。从rdb格式的第五个版本开始，在rdb文件的末尾会带上CRC64的校验和。这跟有利于文件的容错性，但是在保存rdb文件的时候，会有大概10%的性能损耗，所以如果你追求高性能，可以关闭该配置。
rdbchecksum yes

#rdb文件的名称
dbfilename dump.rdb

#数据目录，数据库的写入会在这个目录。rdb、aof文件也会写在这个目录
dir /var/lib/redis

################################# REPLICATION #################################
#复制选项，slave复制对应的master。
#slaveof

#如果master设置了requirepass，那么slave要连上master，需要有master的密码才行。masterauth就是用来配置master的密码，这样可以在连上master后进行认证。
#masterauth

#当从库同主机失去连接或者复制正在进行，从机库有两种运行方式：1) 如果slave-serve-stale-data设置为yes(默认设置)，从库会继续响应客户端的请求。2) 如果slave-serve-stale-data设置为no，除去INFO和SLAVOF命令之外的任何请求都会返回一个错误”SYNC with master in progress”。
slave-serve-stale-data yes

#作为从服务器，默认情况下是只读的（yes），可以修改成NO，用于写（不建议）。
slave-read-only yes

#是否使用socket方式复制数据。目前redis复制提供两种方式，disk和socket。如果新的slave连上来或者重连的slave无法部分同步，就会执行全量同步，master会生成rdb文件。有2种方式：disk方式是master创建一个新的进程把rdb文件保存到磁盘，再把磁盘上的rdb文件传递给slave。socket是master创建一个新的进程，直接把rdb文件以socket的方式发给slave。disk方式的时候，当一个rdb保存的过程中，多个slave都能共享这个rdb文件。socket的方式就的一个个slave顺序复制。在磁盘速度缓慢，网速快的情况下推荐用socket方式。
repl-diskless-sync no

#diskless复制的延迟时间，防止设置为0。一旦复制开始，节点不会再接收新slave的复制请求直到下一个rdb传输。所以最好等待一段时间，等更多的slave连上来。
repl-diskless-sync-delay 5

#slave根据指定的时间间隔向服务器发送ping请求。时间间隔可以通过 repl_ping_slave_period 来设置，默认10秒。
#repl-ping-slave-period 10

#复制连接超时时间。master和slave都有超时时间的设置。master检测到slave上次发送的时间超过repl-timeout，即认为slave离线，清除该slave信息。slave检测到上次和master交互的时间超过repl-timeout，则认为master离线。需要注意的是repl-timeout需要设置一个比repl-ping-slave-period更大的值，不然会经常检测到超时。
#repl-timeout 60

#是否禁止复制tcp链接的tcp nodelay参数，可传递yes或者no。默认是no，即使用tcp nodelay。如果master设置了yes来禁止tcp nodelay设置，在把数据复制给slave的时候，会减少包的数量和更小的网络带宽。但是这也可能带来数据的延迟。默认我们推荐更小的延迟，但是在数据量传输很大的场景下，建议选择yes。
repl-disable-tcp-nodelay no

#复制缓冲区大小，这是一个环形复制缓冲区，用来保存最新复制的命令。这样在slave离线的时候，不需要完全复制master的数据，如果可以执行部分同步，只需要把缓冲区的部分数据复制给slave，就能恢复正常复制状态。缓冲区的大小越大，slave离线的时间可以更长，复制缓冲区只有在有slave连接的时候才分配内存。没有slave的一段时间，内存会被释放出来，默认1m。
#repl-backlog-size 5mb

#master没有slave一段时间会释放复制缓冲区的内存，repl-backlog-ttl用来设置该时间长度。单位为秒。
#repl-backlog-ttl 3600

#当master不可用，Sentinel会根据slave的优先级选举一个master。最低的优先级的slave，当选master。而配置成0，永远不会被选举。
slave-priority 100

#redis提供了可以让master停止写入的方式，如果配置了min-slaves-to-write，健康的slave的个数小于N，mater就禁止写入。master最少得有多少个健康的slave存活才能执行写命令。这个配置虽然不能保证N个slave都一定能接收到master的写操作，但是能避免没有足够健康的slave的时候，master不能写入来避免数据丢失。设置为0是关闭该功能。
#min-slaves-to-write 3

#延迟小于min-slaves-max-lag秒的slave才认为是健康的slave。
#min-slaves-max-lag 10

#设置1或另一个设置为0禁用这个特性。
#Setting one or the other to 0 disables the feature.
#By default min-slaves-to-write is set to 0 (feature disabled) and
#min-slaves-max-lag is set to 10.

################################## SECURITY ###################################
#requirepass配置可以让用户使用AUTH命令来认证密码，才能使用其他命令。这让redis可以使用在不受信任的网络中。为了保持向后的兼容性，可以注释该命令，因为大部分用户也不需要认证。使用requirepass的时候需要注意，因为redis太快了，每秒可以认证15w次密码，简单的密码很容易被攻破，所以最好使用一个更复杂的密码。
#requirepass foobared

#把危险的命令给修改成其他名称。比如CONFIG命令可以重命名为一个很难被猜到的命令，这样用户不能使用，而内部工具还能接着使用。
#rename-command CONFIG b840fc02d524045429941cc15f59e41cb7be6c52

#设置成一个空的值，可以禁止一个命令
#rename-command CONFIG “”
################################### LIMITS ####################################

#设置能连上redis的最大客户端连接数量。默认是10000个客户端连接。由于redis不区分连接是客户端连接还是内部打开文件或者和slave连接等，所以maxclients最小建议设置到32。如果超过了maxclients，redis会给新的连接发送’max number of clients reached’，并关闭连接。
#maxclients 10000

#redis配置的最大内存容量。当内存满了，需要配合maxmemory-policy策略进行处理。注意slave的输出缓冲区是不计算在maxmemory内的。所以为了防止主机内存使用完，建议设置的maxmemory需要更小一些。
#maxmemory

#内存容量超过maxmemory后的处理策略。
#volatile-lru：利用LRU算法移除设置过过期时间的key。
#volatile-random：随机移除设置过过期时间的key。
#volatile-ttl：移除即将过期的key，根据最近过期时间来删除（辅以TTL）
#allkeys-lru：利用LRU算法移除任何key。
#allkeys-random：随机移除任何key。
#noeviction：不移除任何key，只是返回一个写错误。
#上面的这些驱逐策略，如果redis没有合适的key驱逐，对于写命令，还是会返回错误。redis将不再接收写请求，只接收get请求。写命令包括：set setnx setex append incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby getset mset msetnx exec sort。
#maxmemory-policy noeviction

#lru检测的样本数。使用lru或者ttl淘汰算法，从需要淘汰的列表中随机选择sample个key，选出闲置时间最长的key移除。
#maxmemory-samples 5

############################## APPEND ONLY MODE ###############################
#默认redis使用的是rdb方式持久化，这种方式在许多应用中已经足够用了。但是redis如果中途宕机，会导致可能有几分钟的数据丢失，根据save来策略进行持久化，Append Only File是另一种持久化方式，可以提供更好的持久化特性。Redis会把每次写入的数据在接收后都写入 appendonly.aof 文件，每次启动时Redis都会先把这个文件的数据读入内存里，先忽略RDB文件。
appendonly no

#aof文件名
appendfilename “appendonly.aof”

#aof持久化策略的配置
#no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快。
#always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘。
#everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据。
appendfsync everysec

#在aof重写或者写入rdb文件的时候，会执行大量IO，此时对于everysec和always的aof模式来说，执行fsync会造成阻塞过长时间，no-appendfsync-on-rewrite字段设置为默认设置为no。如果对延迟要求很高的应用，这个字段可以设置为yes，否则还是设置为no，这样对持久化特性来说这是更安全的选择。设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入，默认为no，建议yes。Linux的默认fsync策略是30秒。可能丢失30秒数据。
no-appendfsync-on-rewrite no

#aof自动重写配置。当目前aof文件大小超过上一次重写的aof文件大小的百分之多少进行重写，即当aof文件增长到一定大小的时候Redis能够调用bgrewriteaof对日志文件进行重写。当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的二倍（设置为100）时，自动启动新的日志重写过程。
auto-aof-rewrite-percentage 100
#设置允许重写的最小aof文件大小，避免了达到约定百分比但尺寸仍然很小的情况还要重写
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

#aof文件可能在尾部是不完整的，当redis启动的时候，aof文件的数据被载入内存。重启可能发生在redis所在的主机操作系统宕机后，尤其在ext4文件系统没有加上data=ordered选项（redis宕机或者异常终止不会造成尾部不完整现象。）出现这种现象，可以选择让redis退出，或者导入尽可能多的数据。如果选择的是yes，当截断的aof文件被导入的时候，会自动发布一个log给客户端然后load。如果是no，用户必须手动redis-check-aof修复AOF文件才可以。
aof-load-truncated yes

################################ LUA SCRIPTING ###############################
#如果达到最大时间限制（毫秒），redis会记个log，然后返回error。当一个脚本超过了最大时限。只有SCRIPT KILL和SHUTDOWN NOSAVE可以用。第一个可以杀没有调write命令的东西。要是已经调用了write，只能用第二个命令杀。
lua-time-limit 5000

################################ REDIS CLUSTER ###############################
#集群开关，默认是不开启集群模式。
#cluster-enabled yes

#集群配置文件的名称，每个节点都有一个集群相关的配置文件，持久化保存集群的信息。这个文件并不需要手动配置，这个配置文件有Redis生成并更新，每个Redis集群节点需要一个单独的配置文件，请确保与实例运行的系统中配置文件名称不冲突
#cluster-config-file nodes-6379.conf

#节点互连超时的阀值。集群节点超时毫秒数
#cluster-node-timeout 15000

#在进行故障转移的时候，全部slave都会请求申请为master，但是有些slave可能与master断开连接一段时间了，导致数据过于陈旧，这样的slave不应该被提升为master。该参数就是用来判断slave节点与master断线的时间是否过长。判断方法是：
#比较slave断开连接的时间和(node-timeout * slave-validity-factor) + repl-ping-slave-period
#如果节点超时时间为三十秒, 并且slave-validity-factor为10,假设默认的repl-ping-slave-period是10秒，即如果超过310秒slave将不会尝试进行故障转移
#cluster-slave-validity-factor 10

#master的slave数量大于该值，slave才能迁移到其他孤立master上，如这个参数若被设为2，那么只有当一个主节点拥有2 个可工作的从节点时，它的一个从节点会尝试迁移。
#cluster-migration-barrier 1

#默认情况下，集群全部的slot有节点负责，集群状态才为ok，才能提供服务。设置为no，可以在slot没有全部分配的时候提供服务。不建议打开该配置，这样会造成分区的时候，小分区的master一直在接受写请求，而造成很长时间数据不一致。
#cluster-require-full-coverage yes

################################## SLOW LOG ###################################
###slog log是用来记录redis运行中执行比较慢的命令耗时。当命令的执行超过了指定时间，就记录在slow log中，slog log保存在内存中，所以没有IO操作。
#执行时间比slowlog-log-slower-than大的请求记录到slowlog里面，单位是微秒，所以1000000就是1秒。注意，负数时间会禁用慢查询日志，而0则会强制记录所有命令。
slowlog-log-slower-than 10000

#慢查询日志长度。当一个新的命令被写进日志的时候，最老的那个记录会被删掉。这个长度没有限制。只要有足够的内存就行。你可以通过 SLOWLOG RESET 来释放内存。
slowlog-max-len 128

################################ LATENCY MONITOR ##############################
#延迟监控功能是用来监控redis中执行比较缓慢的一些操作，用LATENCY打印redis实例在跑命令时的耗时图表。只记录大于等于下边设置的值的操作。0的话，就是关闭监视。默认延迟监控功能是关闭的，如果你需要打开，也可以通过CONFIG SET命令动态设置。
latency-monitor-threshold 0

############################# EVENT NOTIFICATION ##############################
#键空间通知使得客户端可以通过订阅频道或模式，来接收那些以某种方式改动了 Redis 数据集的事件。因为开启键空间通知功能需要消耗一些 CPU ，所以在默认配置下，该功能处于关闭状态。
#notify-keyspace-events 的参数可以是以下字符的任意组合，它指定了服务器该发送哪些类型的通知：
##K 键空间通知，所有通知以 keyspace@ 为前缀
##E 键事件通知，所有通知以 keyevent@ 为前缀
##g DEL 、 EXPIRE 、 RENAME 等类型无关的通用命令的通知
##$ 字符串命令的通知
##l 列表命令的通知
##s 集合命令的通知
##h 哈希命令的通知
##z 有序集合命令的通知
##x 过期事件：每当有过期键被删除时发送
##e 驱逐(evict)事件：每当有键因为 maxmemory 政策而被删除时发送
##A 参数 g$lshzxe 的别名
#输入的参数中至少要有一个 K 或者 E，否则的话，不管其余的参数是什么，都不会有任何 通知被分发。详细使用可以参考http://redis.io/topics/notifications

notify-keyspace-events “”

############################### ADVANCED CONFIG ###############################
#数据量小于等于hash-max-ziplist-entries的用ziplist，大于hash-max-ziplist-entries用hash
hash-max-ziplist-entries 512
#value大小小于等于hash-max-ziplist-value的用ziplist，大于hash-max-ziplist-value用hash。
hash-max-ziplist-value 64

#数据量小于等于list-max-ziplist-entries用ziplist，大于list-max-ziplist-entries用list。
list-max-ziplist-entries 512
#value大小小于等于list-max-ziplist-value的用ziplist，大于list-max-ziplist-value用list。
list-max-ziplist-value 64

#数据量小于等于set-max-intset-entries用iniset，大于set-max-intset-entries用set。
set-max-intset-entries 512

#数据量小于等于zset-max-ziplist-entries用ziplist，大于zset-max-ziplist-entries用zset。
zset-max-ziplist-entries 128
#value大小小于等于zset-max-ziplist-value用ziplist，大于zset-max-ziplist-value用zset。
zset-max-ziplist-value 64

#value大小小于等于hll-sparse-max-bytes使用稀疏数据结构（sparse），大于hll-sparse-max-bytes使用稠密的数据结构（dense）。一个比16000大的value是几乎没用的，建议的value大概为3000。如果对CPU要求不高，对空间要求较高的，建议设置到10000左右。
hll-sparse-max-bytes 3000

#Redis将在每100毫秒时使用1毫秒的CPU时间来对redis的hash表进行重新hash，可以降低内存的使用。当你的使用场景中，有非常严格的实时性需要，不能够接受Redis时不时的对请求有2毫秒的延迟的话，把这项配置为no。如果没有这么严格的实时性要求，可以设置为yes，以便能够尽可能快的释放内存。
activerehashing yes

##对客户端输出缓冲进行限制可以强迫那些不从服务器读取数据的客户端断开连接，用来强制关闭传输缓慢的客户端。
#对于normal client，第一个0表示取消hard limit，第二个0和第三个0表示取消soft limit，normal client默认取消限制，因为如果没有寻问，他们是不会接收数据的。
client-output-buffer-limit normal 0 0 0
#对于slave client和MONITER client，如果client-output-buffer一旦超过256mb，又或者超过64mb持续60秒，那么服务器就会立即断开客户端连接。
client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60
#对于pubsub client，如果client-output-buffer一旦超过32mb，又或者超过8mb持续60秒，那么服务器就会立即断开客户端连接。
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60

#redis执行任务的频率为1s除以hz。
hz 10

#在aof重写的时候，如果打开了aof-rewrite-incremental-fsync开关，系统会每32MB执行一次fsync。这对于把文件写入磁盘是有帮助的，可以避免过大的延迟峰值。
aof-rewrite-incremental-fsync yes

8 Redis 持久化

Redis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,让我们以RDB持久化方式开始:

8.1 RDB

8.1.1 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.

8.1.2 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.

8.2 AOF

8.2.1 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。

8.2.2 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，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）。

8.3 如何选择使用哪种持久化方式？

一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。
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 。
Note: 因为以上提到的种种原因， 未来我们可能会将 AOF 和 RDB 整合成单个持久化模型。 （这是一个长期计划。） 接下来的几个小节将介绍 RDB 和 AOF 的更多细节。

8.3.1 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。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:
1 Redis 调用forks. 同时拥有父进程和子进程。
2 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
3 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。

8.3.2 只追加操作的文件（Append-only file，AOF）

快照功能并不是非常耐久（dura ble）： 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。
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。
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。

8.3.2.1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。
搞定！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。
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。
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。

8.3.2.2备份redis数据

在阅读这个小节前， 请牢记下面这句话: 确保你的数据由完整的备份. 磁盘故障， 节点失效， 诸如此类的问题都可能让你的数据消失不见， 不进行备份是非常危险的。
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。
容灾备份
Redis 的容灾备份基本上就是对数据进行备份， 并将这些备份传送到多个不同的外部数据中心。容灾备份可以在 Redis 运行并产生快照的主数据中心发生严重的问题时， 仍然让数据处于安全状态。
因为很多 Redis 用户都是创业者， 他们没有大把大把的钱可以浪费， 所以下面介绍的都是一些实用又便宜的容灾备份方法：
Amazon S3 ，以及其他类似 S3 的服务，是一个构建灾难备份系统的好地方。 最简单的方法就是将你的每小时或者每日 RDB 备份加密并传送到 S3 。 对数据的加密可以通过 gpg -c 命令来完成（对称加密模式）。 记得把你的密码放到几个不同的、安全的地方去（比如你可以把密码复制给你组织里最重要的人物）。 同时使用多个储存服务来保存数据文件，可以提升数据的安全性。
传送快照可以使用 SCP 来完成（SSH 的组件）。 以下是简单并且安全的传送方法： 买一个离你的数据中心非常远的 VPS ， 装上 SSH ， 创建一个无口令的 SSH 客户端 key ， 并将这个 key 添加到 VPS 的 authorized_keys 文件中， 这样就可以向这个 VPS 传送快照备份文件了。 为了达到最好的数据安全性，至少要从两个不同的提供商那里各购买一个 VPS 来进行数据容灾备份。
需要注意的是， 这类容灾系统如果没有小心地进行处理的话， 是很容易失效的。最低限度下， 你应该在文件传送完毕之后， 检查所传送备份文件的体积和原始快照文件的体积是否相同。 如果你使用的是 VPS ， 那么还可以通过比对文件的 SHA1 校验和来确认文件是否传送完整。
另外， 你还需要一个独立的警报系统， 让它在负责传送备份文件的传送器（transfer）失灵时通知你。

9 Redis集群的搭建

redis-cluster架构图

redis-cluster投票:容错

91 架构细节

(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.
(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效.
(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可
(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点

9.2 Redis集群的搭建

Redis集群中至少应该有三个节点。要保证集群的高可用，需要每个节点有一个备份机。
Redis集群至少需要6台服务器。
搭建伪分布式。可以使用一台虚拟机运行6个redis实例。需要修改redis的端口号7001-7006

9.2.1 集群搭建环境

1 使用ruby脚本搭建集群。需要ruby的运行环境。
安装ruby
yum install ruby
yum install rubygems

2 安装ruby脚本运行使用的包。
[root@localhost ~]# gem install redis-3.0.0.gem
Successfully installed redis-3.0.0
1 gem installed
Installing ri documentation for redis-3.0.0…
Installing RDoc documentation for redis-3.0.0…
[root@localhost ~]#

[root@localhost ~]# cd redis-3.0.0/src
[root@localhost src]# ll *.rb
-rwxrwxr-x. 1 root root 48141 Apr 1 2015 redis-trib.rb

搭建步骤
需要6台redis服务器。搭建伪分布式。
需要6个redis实例。
需要运行在不同的端口7001-7006

第一步：创建6个redis实例，每个实例运行在不同的端口。需要修改redis.conf配置文件。配置文件中还需要把cluster-enabled yes前的注释去掉。

第二步：启动每个redis实例。
第三步：使用ruby脚本搭建集群。
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.25.153:7001 192.168.25.153:7002 192.168.25.153:7003 192.168.25.153:7004 192.168.25.153:7005 192.168.25.153:7006

创建关闭集群的脚本：
[root@localhost redis-cluster]# vim shutdow-all.sh
redis01/redis-cli -p 7001 shutdown
redis01/redis-cli -p 7002 shutdown
redis01/redis-cli -p 7003 shutdown
redis01/redis-cli -p 7004 shutdown
redis01/redis-cli -p 7005 shutdown
redis01/redis-cli -p 7006 shutdown
[root@localhost redis-cluster]# chmod u+x shutdow-all.sh

[root@localhost redis-cluster]# ./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.25.153:7001 192.168.25.153:7002 192.168.25.153:7003 192.168.25.153:7004 192.168.25.153:7005 192.168.25.153:7006

Creating cluster
Connecting to node 192.168.25.153:7001: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7002: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7003: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7004: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7005: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7006: OK

Performing hash slots allocation on 6 nodes…
Using 3 masters:
192.168.25.153:7001
192.168.25.153:7002
192.168.25.153:7003
Adding replica 192.168.25.153:7004 to 192.168.25.153:7001
Adding replica 192.168.25.153:7005 to 192.168.25.153:7002
Adding replica 192.168.25.153:7006 to 192.168.25.153:7003
M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.153:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.153:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.153:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
S: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.153:7004
replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3
S: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.153:7005
replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01
S: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.153:7006
replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6
Can I set the above configuration? (type ‘yes’ to accept): yes

Nodes configuration updated
Assign a different config epoch to each node
Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join…

Performing Cluster Check (using node 192.168.25.153:7001)
M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.153:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.153:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.153:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
M: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.153:7004
slots: (0 slots) master
replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3
M: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.153:7005
slots: (0 slots) master
replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01
M: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.153:7006
slots: (0 slots) master
replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6
[OK] All nodes agree about slots configuration.

Check for open slots…
Check slots coverage…
[OK] All 16384 slots covered.
[root@localhost redis-cluster]#

9.2.2 集群的使用方法

Redis-cli连接集群。
[root@localhost redis-cluster]# redis01/redis-cli -p 7002 -c
-c：代表连接的是redis集群

Jedis
需要把jedis依赖的jar包添加到工程中。Maven工程中需要把jedis的坐标添加到依赖。

推荐添加到服务层。Taotao-content-Service工程中。

连接单机版
第一步：创建一个Jedis对象。需要指定服务端的ip及端口。
第二步：使用Jedis对象操作数据库，每个redis命令对应一个方法。
第三步：打印结果。
第四步：关闭Jedis
@Test
public void testJedis() throws Exception {
// 第一步：创建一个Jedis对象。需要指定服务端的ip及端口。
Jedis jedis = new Jedis(“192.168.25.153”, 6379);
// 第二步：使用Jedis对象操作数据库，每个redis命令对应一个方法。
String result = jedis.get(“hello”);
// 第三步：打印结果。
System.out.println(result);
// 第四步：关闭Jedis
jedis.close();
}

连接单机版使用连接池
第一步：创建一个JedisPool对象。需要指定服务端的ip及端口。
第二步：从JedisPool中获得Jedis对象。
第三步：使用Jedis操作redis服务器。
第四步：操作完毕后关闭jedis对象，连接池回收资源。
第五步：关闭JedisPool对象。
@Test
public void testJedisPool() throws Exception {
// 第一步：创建一个JedisPool对象。需要指定服务端的ip及端口。
JedisPool jedisPool = new JedisPool(“192.168.25.153”, 6379);
// 第二步：从JedisPool中获得Jedis对象。
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 第三步：使用Jedis操作redis服务器。
jedis.set(“jedis”, “test”);
String result = jedis.get(“jedis”);
System.out.println(result);
// 第四步：操作完毕后关闭jedis对象，连接池回收资源。
jedis.close();
// 第五步：关闭JedisPool对象。
jedisPool.close();
}

连接集群版
第一步：使用JedisCluster对象。需要一个Set参数。Redis节点的列表。
第二步：直接使用JedisCluster对象操作redis。在系统中单例存在。
第三步：打印结果
第四步：系统关闭前，关闭JedisCluster对象。

@Test
public void testJedisCluster() throws Exception {
// 第一步：使用JedisCluster对象。需要一个Set参数。Redis节点的列表。
Set nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort(“192.168.25.153”, 7001));
nodes.add(new HostAndPort(“192.168.25.153”, 7002));
nodes.add(new HostAndPort(“192.168.25.153”, 7003));
nodes.add(new HostAndPort(“192.168.25.153”, 7004));
nodes.add(new HostAndPort(“192.168.25.153”, 7005));
nodes.add(new HostAndPort(“192.168.25.153”, 7006));
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
// 第二步：直接使用JedisCluster对象操作redis。在系统中单例存在。
jedisCluster.set(“hello”, “100”);
String result = jedisCluster.get(“hello”);
// 第三步：打印结果
System.out.println(result);
// 第四步：系统关闭前，关闭JedisCluster对象。
jedisCluster.close();
}

向业务逻辑中添加缓存
接口封装
常用的操作redis的方法提取出一个接口，分别对应单机版和集群版创建两个实现类。

接口定义
public interface JedisClient {

String set(String key, String value);
String get(String key);
Boolean exists(String key);
Long expire(String key, int seconds);
Long ttl(String key);
Long incr(String key);
Long hset(String key, String field, String value);
String hget(String key, String field);
Long hdel(String key, String... field);

}

单机版实现类
public class JedisClientPool implements JedisClient {

@Autowired
private JedisPool jedisPool;

@Override
public String set(String key, String value) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	String result = jedis.set(key, value);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public String get(String key) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	String result = jedis.get(key);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public Boolean exists(String key) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	Boolean result = jedis.exists(key);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public Long expire(String key, int seconds) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	Long result = jedis.expire(key, seconds);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public Long ttl(String key) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	Long result = jedis.ttl(key);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public Long incr(String key) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	Long result = jedis.incr(key);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public Long hset(String key, String field, String value) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	Long result = jedis.hset(key, field, value);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public String hget(String key, String field) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	String result = jedis.hget(key, field);
	jedis.close();
	return result;
}

@Override
public Long hdel(String key, String... field) {
	Jedis jedis = jedisPool.getResource();
	Long result = jedis.hdel(key, field);
	jedis.close();
	return result;
}

}

配置：applicationContext-redis.xml

集群版实现类
package com.taotao.jedis;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import redis.clients.jedis.JedisCluster;

public class JedisClientCluster implements JedisClient {

@Autowired
private JedisCluster jedisCluster;

@Override
public String set(String key, String value) {
	return jedisCluster.set(key, value);
}

@Override
public String get(String key) {
	return jedisCluster.get(key);
}

@Override
public Boolean exists(String key) {
	return jedisCluster.exists(key);
}

@Override
public Long expire(String key, int seconds) {
	return jedisCluster.expire(key, seconds);
}

@Override
public Long ttl(String key) {
	return jedisCluster.ttl(key);
}

@Override
public Long incr(String key) {
	return jedisCluster.incr(key);
}

@Override
public Long hset(String key, String field, String value) {
	return jedisCluster.hset(key, field, value);
}

@Override
public String hget(String key, String field) {
	return jedisCluster.hget(key, field);
}

@Override
public Long hdel(String key, String... field) {
	return jedisCluster.hdel(key, field);
}

}

Spring的配置：

注意：单机版和集群版不能共存，使用单机版时注释集群版的配置。使用集群版，把单机版注释。

封装代码测试
@Test
public void testJedisClient() throws Exception {
//初始化Spring容器
ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(“classpath:spring/applicationContext-*.xml”);
//从容器中获得JedisClient对象
JedisClient jedisClient = applicationContext.getBean(JedisClient.class);
jedisClient.set(“first”, “100”);
String result = jedisClient.get(“first”);
System.out.println(result);

}

添加缓存
功能分析
查询内容列表时添加缓存。
查询数据库之前先查询缓存。
查询到结果，直接响应结果。
查询不到，缓存中没有需要查询数据库。
把查询结果添加到缓存中。
返回结果。

向redis中添加缓存：
Key：cid
Value：内容列表。需要把java对象转换成json。

使用hash对key进行归类。
HASH_KEY:HASH
|–KEY:VALUE
|–KEY:VALUE
|–KEY:VALUE
|–KEY:VALUE

注意：添加缓存不能影响正常业务逻辑。

代码实现
@Override
public List getContentList(long cid) {
//查询缓存
try {
String json = jedisClient.hget(CONTENT_KEY, cid + “”);
//判断json是否为空
if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
//把json转换成list
List list = JsonUtils.jsonToList(json, TbContent.class);
return list;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//根据cid查询内容列表
TbContentExample example = new TbContentExample();
//设置查询条件
Criteria criteria = example.createCriteria();
criteria.andCategoryIdEqualTo(cid);
//执行查询
List list = contentMapper.selectByExample(example);
//向缓存中添加数据
try {
jedisClient.hset(CONTENT_KEY, cid + “”, JsonUtils.objectToJson(list));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return list;
}

缓存同步
对内容信息做增删改操作后只需要把对应缓存删除即可。
可以根据cid删除。
@Override
public TaotaoResult addContent(TbContent content) {
//补全属性
content.setCreated(new Date());
content.setUpdated(new Date());
//插入数据
contentMapper.insert(content);
//缓存同步
jedisClient.hdel(CONTENT_KEY, content.getCategoryId().toString());

	return TaotaoResult.ok();
}

10 常见的Redis面试“刁难”问题

1 Redis有哪些数据结构？

字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
如果你是Redis中高级用户，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。
如果你说还玩过Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面试官得眼睛就开始发亮了。

2 使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？
先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

这时候你要给予惊讶的反馈：唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答：我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。

3 假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
对方接着追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？

这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

4 使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？
一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。
如果对方追问可不可以不用sleep呢？list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。
如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。
如果对方追问pub/sub有什么缺点？在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。
如果对方追问redis如何实现延时队列？我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。
到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。

5 如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？

如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

6 Redis如何做持久化的？
bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，优先使用aof来恢复内存的状态，如果没有aof日志，就会使用rdb文件来恢复。

如果再问aof文件过大恢复时间过长怎么办？你告诉面试官，Redis会定期做aof重写，压缩aof文件日志大小。如果面试官不够满意，再拿出杀手锏答案，Redis4.0之后有了混合持久化的功能，将bgsave的全量和aof的增量做了融合处理，这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安全性。这个功能甚至很多面试官都不知道，他们肯定会对你刮目相看。

如果对方追问那如果突然机器掉电会怎样？
取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。

7 Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

8 Redis的同步机制了解么？

Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

9 是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？

Redis Sentinal着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。
Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。

=================================================================================

11 总结

一、为什么使用

解决应用服务器的cpu和内存压力
减少io的读操作，减轻io的压力
关系型数据库的扩展性不强，难以改变表结构

二、优点：
nosql数据库没有关联关系，数据结构简单，拓展表比较容易
nosql读取速度快，对较大数据处理快

三、适用场景：

数据高并发的读写
海量数据的读写
对扩展性要求高的数据

四、不适场景：

需要事务支持（非关系型数据库）
基于sql结构化查询储存，关系复杂

五、Redis结构：

Redis是一个开源的key—value型数据库，支持string、list、set、zset(有序集合)和hash类型数据。对这些数据的操作都是原子性的，redus为了保证效率会定期持久化数据。

六、使用场景：

配合关系型数据库做高速缓存
缓存高频次访问的数据，降低数据库io
分布式架构，做session共享
可以持久化特定数据。
利用zset类型可以存储排行榜
利用list的自然时间排序存储最新n个数据

七、Linux下redis：

redis目录：usr/local/bin

linux下redis常用命令：
redis-benchmark：性能测试工具
redis-server：启动redis服务器
redis-cli：启动redis客户端，操作入口

八、Redis基础知识

端口：6379
默认16个数据库，下标从0开始
单线程：redis是单线程+io多路复用：检查文件描述的就绪状态
redis数据类型：String set list hash zset

Memchached：多线程+锁

九、Redis命令：

key操作
keys *查看当前库所有的键
exists 判断是否存在key
del 删除某个键
expire 设置键过期时间 单位是s秒
ttl 查看还有多少秒过期 -1表示用不过期 -2表示已经过期
move 把键移到另一个库下
dbsize查看数据库key的数量
flushdb清空当前库
flushall通杀所有库
String类型：String是二进制安全的，可以包含任何数据源，最大512m

get 查看对应的键值
set 添加键值对
append 将给定的value 追加到原值的末尾
strlen < key >获取值得长度
setnx 当key 不存在的时候设置key值
incr 将key中储存的数字加1，如果为空，则值为1
decr 将key中储存的数字减1，如果为空，则值为-1
incrby/decrby <步长>将key中的数字增减
String批量处理：

mset 同时设置多个键值对
mget 同时获得多个值
msetnx 当给定的key都不存在
getrange 类似sunstring
setrange 类似sunstring覆盖原始值
setex <过期时间> 设置键值的同时，给定过期时间
getset 以旧换新，设置了新的值同时得到旧值
List：链表

1、特点：

单键多值

Redis列表是简单的字符串列表，从左或者从右插入
底层是双向链表，对两端的操作性能很高，通过下标查询性能很低

lpush/rpush …从左或从右插入多个值
lpop/rpop 从左边或右边吐出一个值，值光键亡
rpoplpush 从key1 右边吐出一个值到key2的左边
lrange 按照索引下标获取元素 从左到右
lindex 按照索引下标获取元素 从左到右
llen 获取列表长度获取列表长度
linsert before 在key中value前插入newvalue
Set：类似list的无序集合，保证列表中不会有重复数据，底层是一个value为null的hash表

sadd 将多个元素加入到key中，重复值忽略
smembers 取出该集合的所有值
sismember 判断集合key中是否有该value值 有就1 没有0
scard 返回该集合的元素个数
srem 删除集合中的某个元素
spop 随机吐出该集合一个值
srandmember 随机从集合中取出n个值，不会从集合中删除
smove 将key1中的value 移动到key2 中
sinter 返回两个集合的交集元素
sunion 返回两个集合的并集
hash：键值对集合，类似map

hset 给key 集合中的file 键赋值value
hget 从key1 集合file取出value
hmset 批量设置hash的值
hexists 查看key中的field 是否存在
hkeys 列出key中所有的filed
hvals 列出该hash集合中所有的value
zset：与set集合非常相似，每个成员都关联了score，可以用来排序

zadd将一个或多个元素以及score加入zset
zrange withscore返回下标在区间内的集合，带有score
zrangebyscore [withscore] [limit offset count]返回key中 score介于min和max中的成员，升序排列
zrevrangerbyscore [withscore] [limit offset count]降序
zincrby 在key集合中的value上增加increment
zrem 删除key集合下的指定元素
zcount 统计 区间内的元素个数
zcord 获取集合中的元素个数
zrank 查询value在key中的排名，从0开始

十一、Redis事务：
输入multi，输入的命令都会依次进入到队列中，但不会执行，直到输入exec，redis会将之前命令队列中的命令依次执行，通过discard可以放弃组队。

主要作用：序列化操作，串联多个命令防止别的命令插队

悲观锁：每次拿到数据的时候都会上锁，或者等待别人处理完再去拿锁，传统的关系型数据库里边很多用到了这种锁机制，比如行锁、表锁、读锁、写锁
乐观锁：每次拿数据的时候总认为别人不会修改数据，所以不会上锁。但是更新的时候回去判断别人有没有更改数据，使用版本号机制。乐观锁适用于多读的应用类型，可以提高吞吐量。
Redis使用乐观锁：redis就是利用check-and-set机制实现事务

三大特性：

单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化，按顺序执行。不会被其他客户端打断
没有隔离级别概念：队列中的命令没有提交之前不会被执行，事务外不能查看事务内的更新
不能保证原子性：跳过错误，依旧执行，没有回滚

十二、Redis订阅/发布：

是进程中的一种消息通信模式，发送者pub发送消息，订阅者sub接收消息 剩下的略。。。

十三、Redis主从复制：
是什么：主从复制就是主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备份机的master/slaver机制，master写为主，slave读为主

用处：
读写分离，性能拓展。
容灾快速恢复

配置服务器（配从不配主）：
拷贝多个redis.conf文件
开启daemonize yes
Pid文件名字
指定端口
Log文件名字
Dump.rdb名字
Appendonly 关掉或者换名字

十四、Jedis：

所需jar包：
common-pool-1.6jar包
jedis-2.1
获取jedis对象：Jedis jedis = new Jedis（“ip” ，端口号）；

十五、集群分布：

实现对redis的水平拓展，启动n’的redis节点，将整个数据分布在这n个节点中

配置conf文件：
拷贝多个redis.conf文件
开启daemonize yes
Pid文件名字
指定端口
Log文件名字
Dump.rdb名字
Appendonly 关掉或者换名字
配置cluster文件：
cluster-enable yes 打开集群模式
cluster-config-file xxx.conf 设置生成的节点配置文件名
cluster-node-timeout 15000设置节点失联时间，超多该时间（毫秒），集群自动进入主从切换

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Redis过期键的删除策略
对于过期键一般有三种删除策略
https://www.cnblogs.com/lukexwang/p/4694094.html

定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器(timer)，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作；
惰性删除：放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除该键；如果没有过期，那就返回该键；
定期删除：每隔一段时间，程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。至于删除多少过期键，以及要检查多少个数据库，则由算法决定。

下面我们来看看三种策略的优缺比较：

定时删除策略对内存是最友好的：
通过使用定时器，定时删除策略可以保证过期键会尽可能快地被删除，并释放过期键所占用的内存；但另一方面，定时删除策略的缺点是，他对CPU是最不友好的：在过期键比较多的情况下，删除过期键这一行为可能会占用相当一部分CPU时间，在内存不紧张但是CPU时间非常紧张的情况下，将CPU时间用在删除和当前任务无关的过期键上，无疑会对服务器的响应时间和吞吐量造成影响；

惰性删除策略对CPU时间来说是最友好的：
程序只会在取出键时才对键进行过期检查，这可以保证删除过期键的操作只会在非做不可的情况下进行；惰性删除策略的缺点是，它对内存是最不友好的：如果一个键已经过期，而这个键又仍然保留在数据库中，那么只要这个过期键不被删除，它所占用的内存就不会释放；

定时删除占用太多CPU时间，影响服务器的响应时间和吞吐量；
惰性删除浪费太多内存，有内存泄漏的危险。
定期删除策略是前两种策略的一种整合和折中：定期删除策略每隔一段时间执行一次删除过期键操作，并通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响；通过定期删除过期键，定期删除策略有效地减少了因为过期键而带来的内存浪费；定期删除策略的难点是确定删除操作执行的时长和频率。

Redis的过期键删除策略：Redis服务器实际使用的是惰性删除和定期删除两种策略。