redis学习之持久化与内存淘汰机制
redis学习
对于redis的5中数据类型以及使用方法这儿先暂时不详细说明，大家可以到菜鸟教程自行查找。本文着重学习redis的持久化方式和淘汰策略。
一、Redis的持久化
redis持久化的两种方式：
(1) RDB(Redis DataBase)：把数据以快照的形式保存在磁盘上。进一步来说是指在一定的时间间隔，把数据集快照写入磁盘中。这也是默认的持久化方式，这种方式就是把内存中的数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认文件名为“dump.rdb”
reids是如何来触发这个RDB 机制的呢？对于RDB来说，redis通过三种机制来触发RDB,分别是：save、bgsave、自动化 三种方式,同时我们也可手动通过 shutdown 命令来触发。那么分别看一下：
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save触发模式
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save命令会阻塞当前redis服务器，在save命令执行期间，Redis服务器不能执行其他命令，直到RDB过程执行完成为止。具体流程如下：
因为save在执行期间会造成堵塞，当我们的客户端有几万或者几十万甚至更多的时候，让这么多客户端一直在等待，显然是不妥的，所以这种方式是不可取的。
- bgsave触发模式
Redis在执行该命令时会在后台异步执行快照操作，快照的同时也可以响应客户端的请求，具体流程如下：
Redis fork一个子进程，子进程负责快照操作（先将数据写到一个临时的文件中，然后用临时文件替换原来的dump.rdb文件），操作完成后会自动结束。整个过程堵塞只会发生在fork阶段，一般时间很短，基本上redis内部所有的RDB操作都是通过bgsave来完成的。
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自动触发
自动触发是由配置文件来完成的，在redis.conf配置文件中，里面有如下配置，我们可以去设置：
①save：这里是用来配置触发 Redis的 RDB 持久化条件，也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘。比如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。默认配置如下：
#表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存 save 900 1 #表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存 save 300 10 #表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则保存 save 60 10000 不需要持久化，那么你可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能。
②stop-writes-on-bgsave-error ：默认值为yes。当启用了RDB且最后一次后台保存数据失败，Redis是否停止接收数据。这会让用户意识到数据没有正确持久化到磁盘上，否则没有人会注意到灾难（disaster）发生了。如果Redis重启了，那么又可以重新开始接收数据了
③rdbcompression ；默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。
④rdbchecksum ：默认值是yes。在存储快照后，我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能。
⑤dbfilename ：设置快照的文件名，默认是 dump.rdb
⑥dir：设置快照文件的存放路径，这个配置项一定是个目录，而不能是文件名。
我们可以修改这些配置来实现我们想要的效果。
RDB的优势与劣势：
优势：
1> RDB文件紧凑，全量备份，非常适合用来做数据备份和灾难恢复
2> 生成RDB文件的时候，RDB会fork一个子进程来处理所有的保存工作，主进程不需要进行任何的磁盘I/O操作
3> RDB恢复大数据集的时候要比AOF的回复速度要快
劣势：
RDB快照是一次全量备份，存储的是内存数据的二进制序列化形式，存储上非常紧凑。当进行快照持久化时，会开启一个子进程专门负责快照持久化，子进程会拥有父进程的内存数据，父进程修改内存子进程不会反应出来，所以在快照持久化期间修改的数据不会被保存，可能丢失数据。
(2) AOF(Append Only File)：
全量备份总是耗时的，有时候我们提供一种更加高效的方式AOF，工作机制很简单，redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。通俗的理解就是日志记录。
持久化原理：
每当有一个写命令过来时就会写进我们的aof文件。
文件重写原理
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。为了压缩aof的持久化文件。redis提供了bgrewriteaof命令。将内存中的数据以命令的方式保存到临时文件中，同时会fork出一条新进程来将文件重写。
文件重写个人理解：比如 redis 有这样一个命令：incr num 0；如果这个num表示阅读次数，例如作者的这篇文章很火爆（玩笑玩笑，别当真），一天内有100人阅读了，那么我们的appendonly.aof文件中就会有100条这样的重复命令，这样造成文件大小浪费，重写可能就是会优化我们的命令成：set num 100；这样一条命令直接就代替了我们原来的100条命令了；再例如：set num 99，然后存进了appendoy.aof,然后紧接着有执行力：del num;又写进了appendonly.aof文件，如果不进行文件重写，这两条语句占用磁盘空间，但却没有实际意义，进行bgrewriteaof后，可能就删除了这两个语句，达到文件瘦身吧！！！
触发bgrewriteaof的条件是什么呢？
auto_aofrewrite_min_size: 当前aof文件大于多少字节后才触发。避免在aof较小的时候无谓行为。默认大小为64mb。
两个参数都是可以在conf里静态配置，或者通过config set来动态修改的。
redis 127.0.0.1:6379> config get auto-aof-rewrite-percentage 1) "auto-aof-rewrite-percentage" 2) "100" redis 127.0.0.1:6379> config get auto-aof-rewrite-min-size 1) "auto-aof-rewrite-min-size" 2) "1048576" redis 127.0.0.1:6379> config get auto-aof-rewrite-min-size 1) "auto-aof-rewrite-min-size" 2) "1048576" redis 127.0.0.1:6379> config set auto-aof-rewrite-percentage 200 OK redis 127.0.0.1:6379> config set auto-aof-rewrite-min-size 10485760 OK
AOF也有三种触发机制
（1）每修改同步always：同步持久化 每次发生数据变更会被立即记录到磁盘 性能较差但数据完整性比较好
（2）每秒同步everysec：异步操作，每秒记录 如果一秒内宕机，有数据丢失
（3）不同no：从不同步
AOF优点:
（1）AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据。（2）AOF日志文件没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，文件不容易破损。
（3）AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。
（4）AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据
AOF缺点:
（1）对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
（2）AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的
（3）以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。
内存淘汰机制：
如果redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，有如下一些策略：
noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个一般不太合适）
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
