⭐Redis 备忘录 - 基础

[TOC]

文档/链接

• Redis 中文文档

  好像只到 3.* 版本

• Redis 丑但更新的中文文档

图片来自: https://segmentfault.com/a/11...

高性能

官方数据: 10W+ QPS

• 数据存储在内存
• 单线程: 避免上下文切换和锁
• 多路I/O复用

数据类型及应用场景

String 字符串

• 单个 String 最大可存储 512 MB
• 二进制安全.

• 内部实现采用 SDS(Simple Dynamic String)

  类似 Go 的切片, 通过额外分配空间避免频繁内存分配.

使用场景

• 简单的 K-V 缓存功能
• 计数器
• 共享用户 Session

• 分布式锁

  结合 lua

• 限速器

  结合 lua

• 并发控制器

  结合 lua

  比如控制热点行更新之类的, 可参考 Laravel 6.x 的 Illuminate\Redis\Limiters\ConcurrencyLimiter

Set 集合

• 无序集合, 自动去重
• 支持交集, 并集, 差集操作

使用场景

• 排重
• 共同XX(共同好友....)

ZSet 有序集合

使用场景

• Top N 排行榜

  复合排序

List 列表

使用场景

• New Top N

• 消息队列

  lpush, rbpop

  Laravel的异步队列

  • Listqueues:default 等待执行的队列任务, rpush 和 lpop
  • Sorted Set queues:default:delayed 延迟任务队列(包括失败重试)
  • Sorted Set queue:default:reserved 保留任务队列(执行中的队列, 避免脚本崩溃)

  取任务:

  1. 从 queues:default 取出任务执行时会原子性地将其加入queue:default:reserved队列(score为过期时间), 同时增加其 attempts 次数.
  2. 任务执行完毕, 移除 queue:default:reserved 中该任务. 若失败且失败次数未达到限制则插入到 queues:default:delayed 等待重试

Hash 哈希表

• 适合存放相关的一组数据, 节省内存占用.

HyperLogLog 基数统计

使用少量固定大小的内存(12kb+)来存储集合中的唯一元素.

计数较小时采用稀疏矩阵, 较大时会自动转为稠密矩阵(此时占用12KB), 标准误差: 0.81%

大数据量下的近似基数统计

若要完全精确的, 则考虑 set 或 bitmap

使用场景

• UV 统计

  UV: 独立访客.

  可通过 PFMERGE 合并统计所有页面的 UV 统计

Bitmap 位图

其实也是 String, 支持按位操作.

使用场景

• 节省空间的统计

  精确的数量统计

• 布隆过滤器

  重复判定.

  比如爬虫在对URL去重时, 数亿的 URL, 使用布隆过滤器可以大幅降低去重存储消耗, 代价仅仅是一小部分页面错过而已.

  垃圾邮件过滤功能.

Geo 地理位置

使用场景

• 附近的人

Pub/Sub 发布订阅

使用场景

• 消息广播

  之前用 Go 写了一个短链接应用, 多个节点之间利用 redis 的发布订阅功能来异步移除已创建的短链在各个节点的本地缓存.

Stream

Redis 5.0 新增该类型: 持久化的发布/订阅系统

个人暂时实际去使用.

Stream 特点

• 消息 ack 后仅标记删除, 需自行控制最大消息队列长度

  对于消息量大且需持久保存, 还是建议 Kafka

• 支持消费者组(Consumer Group)

  保证每个消息只会被消费者组内的其中一个消费者消费一次.

相关链接:

• Redis(8)——发布/订阅与Stream

CAS, Check And Set

理解为乐观锁

Check And Set, CAS 机制

CAS 是一种乐观锁机制

1. WATCH 键

   此时可以读取键值, 若不符合逻辑要求, 则可 UNWATCH 键, 并取消后续操作

2. MULTI 开启事务
3. ... 修改键值

4. EXEC 执行事务

   此时若 watch 的键有任意一个在 WATCH 之后, EXEC 之前 值发生变化, 则事务取消.

伪代码

WATCH mykey

val = GET mykey
if (val <= 0) {
    return;
}

MULTI
INCRBY mykey -1
EXEC

若在 WATCH 之后, EXEC 之前, 其他客户端修改了键 mykey, 则当前客户端事务会被取消. 此时需要做的就是不断重复上面步骤, 直到不满足条件 或 事务成功.

题外话: 其实用Lua脚本来实现更给力, 如下:

eval 'if redis.call("get", KEYS[1]) >= ARGV[1] then redis.call("incrby", KEYS[1], -ARGV[1]) return 1 else return 0 end' 1 mykey 1

内部数据结构

sdshdr

struct sdshdr{
    int len;
    int free;
    char buf[];
}

ziplist 和 quicklist

内存淘汰策略

Redis 在内存不足时的淘汰策略:

1. volatile-lru:从设置了过期时间的数据集中，选择最近最久未使用的数据释放
2. allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间以及未设置过期时间的数据集中)，选择最近最久未使用的数据释放
3. volatile-random:从设置了过期时间的数据集中，随机选择一个数据进行释放
4. allkeys-random:从数据集中(包括了设置过期时间以及未设置过期时间)随机选择一个数据进行入释放
5. volatile-ttl：从设置了过期时间的数据集中，选择马上就要过期的数据进行释放操作
6. noeviction(默认)：返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）

在Redis中LRU算法是一个近似 LRU 算法. 默认情况下，Redis随机挑选5个键，并且从中选取一个最近最久未使用的key进行淘汰，在配置文件中可以通过maxmemory-samples的值来设置redis需要检查key的个数,但是栓查的越多，耗费的时间也就越久,但是结构越精确(也就是Redis从内存中淘汰的对象未使用的时间也就越久~).

Redis 3.0 在使用 10 个采样键时效果接近原始 LRU 算法.

数据过期删除策略

一般的策略:

• 定时删除： 在设置键过期的时间同时，创建一个定时器，让定时器在键过期时间来临，立即执行对键的删除操作。

  对CPU不友好, 性能影响

• 惰性删除: 放任键过期不管，但是每次从键空间获取键时，都会检查该键是否过期，如果过期的话，就删除该键。

  对内存不友好

• 定期删除: 每隔一段时间，程序都要对数据库进行一次检查，删除里面的过期键，至于要删除多少过期键，由算法而定。

Redis 的实现是 惰性删除 和 定期删除 同时使用.

持久化

参考

• 面试中经常被问到的 Redis 持久化与恢复

Redis 提供了两种持久化方式:

1. RDB 持久化: 生成某个时间点的快照文件
2. AOF 持久化(append only file): 日志追加模式(Redis协议格式保存)

Redis可以同时使用以上两种持久化, 但在启动时会优先使用 AOF 文件恢复.

Redis 4.0 之后存在一种新的持久化模式: 混合持久化

将rdb的文件和局部增量的aof文件相结合，rdb可以使用相隔较长的时间保存策略，aof不需要是全量日志，只需要保存前一次rdb存储开始到这段时间增量aof日志即可，一般来说，这个日志量是非常小的.

RDB

RDB 持久化(快照)

1. Redis 会 fork 一个子进程, 主进程继续处理请求.

   关于 fork: fork的子进程占用内存大小等同于父进程, 理论需要2倍内存来完成持久化, 但 Linux 的 copy on write 机制可以让子进程共享父进程内存快照.仅当父进程做内存修改操作时, 才会创建所修改内存页的副本.

2. 子进程将内存中数据写入到一个紧凑的文件中

   它保存的是某个时间点的完整数据

备份策略

• 可以对 rdb 文件备份, 比如保存最近24小时的每小时备份文件，每个月每天的备份文件，便于遇到问题时恢复。

• Redis 启动时会从 rdb 文件中恢复数据到内存， 因此恢复数据时只需将redis关闭后，将备份的rdb文件替换当前的rdb文件，再启动Redis即可。

  注意移除 aof 文件, 否则会优先从 aof 恢复.

优点

• rdb文件体积比较小， 适合备份及传输
• 性能会比 aof 好（aof 需要写入日志到文件中）
• rdb 恢复比 aof 要更快

缺点

• 服务器故障时会丢失最后一次备份之后的数据
• Redis 保存rdb时， fork子进程的这个操作期间, Redis服务会停止响应(一般是毫秒级)，但如果数据量大且cpu时间紧张，则停止响应的时间可能长达1秒

相关配置

################################ 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redis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，是否停止，yes：停止工作，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

AOF

AOF 其实就是将客户端每一次操作记录追加到指定的aof（日志）文件中，在aof文件体积多大时可以自动在后台重写aof文件（期间不影响正常服务，中途磁盘写满或停机等导致失败也不会丢失数据）

aof 持久化的 fsync 策略:

• no : 不执行 fsync, 由操作系统保证数据同步到磁盘(linux 默认30秒)， 速度最快
• always : 每次写入都执行 fsync, 保证数据同步到磁盘（最影响性能）
• everysec : 每秒执行一次 fsync, 最多丢失最近1s的数据（推荐）

fsync：同步内存中所有已修改的文件数据到储存设备

优点:

• 充分保证数据的持久化，正确的配置一般最多丢失1秒的数据
• aof 文件内容是以Redis协议格式保存， 易读
• 日志是追加顺序写入.

缺点:

• aof 文件比 rdb 快照大
• 使用 aof 文件恢复比 rdb 慢
• aof 重写会造成短暂阻塞, 并消耗大量磁盘 IO

AOF 重写(bgrewriteaof)

1. fork 子进程

2. 子进程通过读取服务器当前的数据库状态, 并将其转化为操作命令写入 aof 临时文件

   会复制主进程的空间内存页表, 对于 10GB 的 Redis 进程，需要复制大约 20MB 的内存页表

3. 在此期间主进程会将新的命令同时写到 AOF缓冲区 和 AOF重写缓冲区.
4. 子进程写入完毕后, 主进程将 AOF 重写缓冲区的内容写入 aof 临时文件, 并原子覆盖原 aof 文件.

何时会触发 AOF 重写

• 当前没有 BGSAVE(RDB持久化)
• 当前没有 BGREWRITEAOF进行
• 用户调用 BGREWRITEAOF 手动触发

• 根据条件自动触发

  • aof 文件大小大于 auto-aof-rewrite-min-size, 且大于增长比率(相对上一次重写后的aof文件大小)大于 auto-aof-rewrite-percentage

相关配置参数

############################## 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 yes

#aof文件名, 保存目录由 dir 参数决定
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

RESP 通讯协议

RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种文本通讯协议

RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好

间隔符号: \r\n

简单字符串 Simple Strings

+ <字符串>\r\n

字符串不能包含 CR或者 LF(不允许换行)

若要发送二进制安全的字符串, 推荐使用 Bulk Strings

eg. +OK\r\n

错误 Errors

-<错误前缀> <错误信息> \r\n

eg. -Error unknow command 'foobar'\r\n

错误信息不能包含 CR或者 LF(不允许换行)，Errors与Simple Strings很相似，不同的是Erros会被当作异常来看待

整数型 Integer

:数字+r+n

eg. :1000\r\n

大字符串类型 Bulk Strings

$<字符串的长度>\r\n<字符串>\r\n

字符串不能包含 CR或者 LF(不允许换行);

eg. $6\r\nfoobar\r\n, 空字符串 $0\r\n\r\n, null $-1\r\n

数组类型 Arrays

*<数组元素个数>\r\n<其他所有类型> (结尾不需要rn)

注意：只有元素个数后面的rn是属于该数组的，结尾的rn一般是元素的

eg.

空数组
"*0\r\n"      

数组包含2个元素，分别是字符串foo和bar
"*2\r\n$2\r\nfoo\r\n$3\r\nbar\r\n"      

数组包含3个整数：1、2、3
"*3\r\n:1\r\n:2\r\n:3\r\n"       

包含混合类型的数组
"*5\r\n:1\r\n:2\r\n:3\r\n:4\r\n$6\r\nfoobar\r\n"  

Null数组
"*-1\r\n"         

数组嵌套，外层数组包含2个数组，
"*2\r\n*3\r\n:1\r\n:2\r\n:3\r\n*2\r\n+Foo\r\n-Bar\r\n"   
整理后如下：
*2\r\n
*3\r\n:1\r\n:2\r\n:3\r\n
*2\r\n+Foo\r\n-Bar\r\n

Lua

参考链接

• Lua: A Guide for Redis Users
• Redis Lua编程与调试工具使用

  Redis自3.2版本开始包含LDB，用于调试Lua脚本, LDB支持设置断点，逐行执行等。

• 像调试java一样来调试Redis lua

  ↑ 暂未测试

执行 Lua

redis-cli --eval xxx.lua key1 key2 , argv1 argv2

注意:

• key 和 argv 之间要用逗号分隔

示例

每分钟统计信息

-- KEYS 每分钟总负载, ZSET
-- KEYS 等待队列, LIST

-- ARGV[1] worker序号
-- ARGV[2] 本分钟的时间戳
-- ARGV[3] 本分钟的时间戳对应的字符串 y-m-d H:i:s
-- ARGV[4] 本分钟内的总战斗耗时
-- ARGV[5] 本分钟内的战斗次数
-- ARGV[6] 本分钟内的战斗丢弃次数(已包含在上面), 指的是战斗延迟过久, worker主动抛弃
-- ARGV[7] 本分钟内的战斗出错次数(已包含在上面), 指的是战斗在lua层面上出错
-- ARGV[8] worker进程内存占用
-- ARGV[9] worker启动次数
-- ARGV[10] 当前时间, 秒(携带小数部分)

local key_load_all = KEYS[1]
local key_wait_list = KEYS[2]

local worker = ARGV[1]
local cur_time = tonumber(ARGV[2])
local cur_time_str = ARGV[3]
local battle_time = tonumber(ARGV[4])
local battle_cnt = tonumber(ARGV[5])
local battle_discard_cnt = tonumber(ARGV[6])
local battle_error_cnt = tonumber(ARGV[7])
local worker_res = tonumber(ARGV[8])
local worker_start_cnt = tonumber(ARGV[9])
local time_now = ARGV[10]


local to_del

-- 每分钟的总体负载
local load_all = redis.call('ZRANGEBYSCORE', key_load_all, cur_time, cur_time);

if next(load_all) ~= nil then
    to_del = load_all[1]
    load_all = cjson.decode(load_all[1])
else
    load_all = {t = cur_time, ts = cur_time_str, battle_cost_time = 0, battle_cnt = 0, battle_error_cnt = 0, battle_discard_cnt = 0, wait_list = 0, worker_list = {}}
end
-- 总的累计, 方便查看
load_all["battle_cost_time"] = load_all["battle_cost_time"] + battle_time
load_all["battle_cnt"] = load_all["battle_cnt"] + battle_cnt
load_all["battle_error_cnt"] = load_all["battle_error_cnt"] + battle_error_cnt
load_all["battle_discard_cnt"] = load_all["battle_discard_cnt"] + battle_discard_cnt

-- 累计各个worker
if load_all["worker_list"][worker] == nil then
    load_all["worker_list"][worker] = {battle_cost_time = 0, battle_cnt = 0, battle_error_cnt = 0, battle_discard_cnt = 0, process_res = 0, start_cnt = 0}
end
load_all["worker_list"][worker]["battle_cost_time"] = load_all["worker_list"][worker]["battle_cost_time"] + battle_time
load_all["worker_list"][worker]["battle_cnt"] = load_all["worker_list"][worker]["battle_cnt"] + battle_cnt
load_all["worker_list"][worker]["battle_error_cnt"] = load_all["worker_list"][worker]["battle_error_cnt"] + battle_error_cnt
load_all["worker_list"][worker]["battle_discard_cnt"] = load_all["worker_list"][worker]["battle_discard_cnt"] + battle_discard_cnt
-- load_all["worker_list"][worker]["process_res"] = math.max(worker_res, load_all["worker_list"][worker]["process_res"])
load_all["worker_list"][worker]["process_res"] = worker_res
load_all["worker_list"][worker]["start_cnt"] = load_all["worker_list"][worker]["start_cnt"] + worker_start_cnt

-- 任务队列长度
local wait_list = tonumber(redis.call("LLEN", key_wait_list))
load_all["wait_list"] = math.max(load_all["wait_list"], wait_list)
if wait_list > 0 then
    local wait_list_item = redis.call("LINDEX", key_wait_list, -1)
    load_all["wait_longest"] = time_now - cjson.decode(wait_list_item)["BattleStartMicoTime"]
end


redis.call("ZADD", key_load_all, cur_time, cjson.encode(load_all))
if to_del then
    redis.call("ZREM", key_load_all, to_del)
    to_del = nil
end

return 1

redis-cli 命令行客户端

# 检查当前有哪些 big key
redis-cli --bigkeys -i 0.1

big key 会导致集群中访问 big key 时压力倾斜向对应的实例.

除了使用 redis-cli 外, 还可以使用其他工具(rdbtools)对 rdb 文件分析查找 big key.

优化原则

• hash: 对 field 取模, 进行哈希, 分成多个小的 hash

# 查看与Redis 的延迟(基于PING指令), 单位: 毫秒
redis-cli --latency

# 查看简单状态
redis-cli --stat
# 输出如下
# ------- data ------ --------------------- load -------------------- - child -
#keys       mem      clients blocked requests            connections
#133        3.59M    15      0       115095975 (+0)      15035835

Redis 3.* 默认配置文件中文解释

#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 <masterip> <masterport>

#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 <master-password>

#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 0

#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 <bytes>

#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