Redis启动时，是根据该文件配置进行启动。

以下配置文件信息来源win版本的Redis，与Linux版本略微有些出入

配置文件Redis configuration file example

# 配置文件units单位对于大小写不敏感
# units are case insensitive so 1GB 1Gb 1gB are all the same.

包含INCLUDES

# 可以继承多种配置文件与一体，类比Java中的import
# include .\path\to\local.conf
# include c:\path\to\other.conf

网络NETWORK

bind 127.0.0.1 			 # 对应的ip地址

protected-mode yes 		 # 保护模式

port 6379  				 # 设置对应的端口

通用GENERAL

# Redis默认不是以守护进程方式运行。当它是守护进程时，它会写入到一个在目录/var/run/redis.pid下的pid文件
# By default Redis does not run as a daemon. Use 'yes' if you need it.
# Note that Redis will write a pid file in /var/run/redis.pid when daemonized.
# NOT SUPPORTED ON WINDOWS daemonize no


loglevel notice   		# 打印日志的级别
    # 1.debug：会打印出很多信息，适用于开发和测试阶段
    # 2.verbose（冗长的）：包含很多不太有用的信息，但比debug要清晰一些
    # 3.notice：适用于生产模式
    # 4.warning : 警告信息

logfile ""		 		# 日志的文件位置

databases 16 	  		# 数据库的数量，默认是16个

# syslog-enabled no 	# 是否总是显示logo

SNAPSHOTTING快照

Redis是一个内存数据库，其具有断电即时的缺点。

持久化就是在一定范围的时间内，将操作的结果持久化到对应的文件内，如持久化到rdb.aof文件中

################################ SNAPSHOTTING  ################################


# 900s内，如果至少有1个key进行了修改，则会进行持久化操作
save 900 1

# 300s内，如果有10个key进行了修改，则会进行持久化操作
save 300 10

# 60s内，如果有10000个key进行了修改，则会进行持久化操作
save 60 10000

# 如果保存快照操作出错，是否允许再次保存
stop-writes-on-bgsave-error yes  

# 是否压缩rdb文件，会消耗一定的cpu资源
rdbcompression yes

# 保存rdb文件时，是否进行错误校验
rdbchecksum yes

# rdb文件保存的目录
dir ./

REPLICATION复制（与后面的主从复制相关）

################################# REPLICATION #################################
slave-serve-stale-data yes

SECURITY安全

# Redis默认是没有密码的，conf文件中密码被注释
# requirepass foobared

使用命令行的方式给Redis设置密码：

127.0.0.1:6379> CONFIG SET requirepass "123" # 设置密码为123
OK
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> AUTH 123 # 登录时输入密码 123
OK
127.0.0.1:6379> PING
PONG
127.0.0.1:6379> CONFIG SET requirepass "" # 取消密码
OK
127.0.0.1:6379> ping
PONG

限制LIMITS

# 最大客户端数量，默认为10000
# maxclients 10000

# Redis配置最大的内存容量，默认容量为bytes
# maxmemory <bytes>

# 内存达到上限之后的处理策略，默认方式为noeviction
# maxmemory-policy noeviction
    # 1.volatile-lru:从已设置过期时间的内存数据集中挑选最近最少使用的数据 淘汰；
    # 2.volatile-ttl: 从已设置过期时间的内存数据集中挑选即将过期的数据 淘汰；
    # 3.volatile-random:从已设置过期时间的内存数据集中任意挑选数据 淘汰；
    # 4.allkeys-lru:从内存数据集中挑选最近最少使用的数据 淘汰；
    # 5.allkeys-random:从数据集中任意挑选数据 淘汰；
    # 6.no-enviction(驱逐)：禁止驱逐数据。（默认淘汰策略。当redis内存数据达到maxmemory，在该策略下，直接返回OOM错误）；

APPEND ONLY MODE

# 默认是不开启aof模式，默认是使用rdb方式进行持久化。且在大部分情况下，rdb方式完全够用
appendonly no

# 持久化的文件名字
appendfilename "appendonly.aof"

# appendfsync always  # 每次修改都会sync，十分消耗性能
appendfsync everysec  # 每秒都会sync，可能会丢失1秒内的数据
# appendfsync no      # 不执行sunv，此时操作系统自己同步数据，速度最快

概念

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是所谓的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作，这就保证了极高的性能。如果需要进行大规模的数据恢复，且对恢复数据的完整性要求不高，那么RDB方式是要优于AOF方式。我们默认使用的也是RDB方式，一般情况下不需要修改这个配置。

触发机制

1、满足save条件后，会触发rdb规则

2、执行flushall命令后，会触发rdb规则

3、推出redis时，会触发rdb规则

触发rdb规则，就是在指定的目录下，生成一个dump.rdb文件，生产环境中我们会将该文件进行备份

恢复数据方式

1、查看redis.conf文件中，配置的地址位置

127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "E:\\Environment\\Redis-x64-3.0.504"

由图可得，dump.rdb文件的位置和conf文件是同一级别

2、将dump.rdb文件放在对应的目录下即可，Redis启动时会自动进行检查恢复数据

如图示：

优缺点

优点：

• 适合大规模的对数据完整性要求不高的数据恢复

缺点：

• 需要一定的时间间隔进行操作，会出现宕机前的最后一次修改没有保存
• fork进程的时候，会占用一定的内存空间

AOF概述

以日志的形式来记录每一个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件但不可以改写文件，Redis启动之初会读取文件重新构建数据，即Redis重启后会根据日志文件的内容将写指令从前到后的执行一次，以此完成数据的恢复工作。

AOF保存的是 appendonly.aof文件

AOF持久化方式配置

注意：

根据网上的操作，开启AOF的持久化方法只需要将appendonly配置为yes即可。

但本人在win版本测试时，并没有测试成功。Redis版本为3.0.x。于是我采用了命令行的方式进行修改

# 查看自己是否开启持久化的方式
127.0.0.1:6379> config get appendonly
1) "appendonly"
2) "no"

# 命令行的方式开启aof持久化
127.0.0.1:6379> config set appendonly yes
OK

# 再次查看参数，确认开启成功
127.0.0.1:6379> config get appendonly
1) "appendonly"
2) "yes"

此时便能成功生成我们的appendonly.aof文件

由AOF持久化的概念可得，文件中的内容是以追加的形式进行添加，且记录的是我们的所有写数据操作

重写规则

如果AOF文件大于64M，那么就会fork一个新的进程来将我们的文件进行重写

优缺点

优点：

1. 每一次修改都是同步，文件的完整性会更加好
2. 可以更具具体的业务场景配置不同的同步方式（一秒一次、修改一次同步一次）

缺点：

1. 相对于数据文件来说，AOF文件远大于RDB文件，修复的速度也比RDB慢

2. AOF运行效率也要比RDB慢，所以我们Redis默认的配置就是RDB持久性

1、RDB持久化方式能够在指定的时间间隔内对数据进行快照存储

2.AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务其重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以追加的形式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。

3、只做缓存，如果你只希望你的数据在服务其运行的时候存在，你也可以不使用任何的持久化

4、同事开启两种持久化

• 在此种情况下，Redis重启时会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下的AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集更加完整
• RDB的数据不实时，同事使用两者时，服务器重启也只会找AOF文件
• 不建议只使用AOF方式，因为RDB更适合用于备份数据库（AOF数据集在不断的变化，不便于备份），快速重启，不会有AOF可能潜在的Bug，该方式留作最终处理手段

5、性能建议

• 因为RDB文件只用作最后手段，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且要15分钟备份一次就够了，只保留save900 1这一条规则
• 如果Enable AOF，好处是在最恶劣的情况下也只会丢失不超过两秒的数据，启动脚本比较简单，只需要load自己的AOF文件即可，代价是带持续性的IO操作，而是AOF rewrite的最后将rewrite过程重产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率。AOF重写的基础大小是64M，可以设置到5G以上，默认超过原大小100%大小重写可以改变为适当的数据
• 如果不Enable AOF，仅靠Master-Slave Repllcation实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO的性能开销，也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave同时宕机，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个Master/Slave钟的RDB文件，载入较新的那个即可，微博即是该种架构

概念模型

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

测试用例

打开第一个客户端：完成订阅（SUBSCRIBE）

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE mobian
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "mobian"
3) (integer) 1

打开第二个客户端：发布信息（PUBLISH）

127.0.0.1:6379> PUBLISH mobian "hello world"
(integer) 1

效果图：

命令

这些命令被广泛用于构建即时通信应用，比如网络聊天室（chatroom）和实施广播、实时提醒等

原理

Redis是使用C实现的，通过分析Redis源码种的pubsub.c文件，了解发布和订阅机制的底层实现，以此加深对Redis的理解。

Redis是通过PUBLISH、SUBSCRIBE和PSUBSCRIBE等命令实现发布和订阅功能。

通过SUBSCRIBE命令订阅某个频道之后，redis-server里维护了一个字典，字典的键就是一个channel，而字典的值则是一个链表，链表种保存了所有订阅这个channel的客户端。SUBSCRIBE命令的关键，就是将客户端添加到指定channel的订阅链表中。

通过PUBLISH命令向订阅者发送消息，redis-sever会使用给定的频道作为键，在它所维护的channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者。


Pub/Sub从字面上理解就是发布（Publish）和订阅（Subscribe），在Redis中，你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅 ，当一个key值上进行了消息发布之后，所有订阅它的客户端都很贵收到响应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统处理，比如普通的即时聊天，群聊等功能。稍微复杂的场景就需要使用消息中间件MQ去完成

主从复制，是指将一台Redis服务其的数据，复制到其他的Redis服务器，前者称为主节点（master/leader），后者称为从节点（slave/follower）；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave以读为主。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，且一个主节点可以有多个从节点（或者没有从节点），但一个从节点只能有一个主节点。

主从复制的作用：

1. 数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式
2. 故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余
3. 负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis’数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接的从节点），分担服务器压力。尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担负载的压力，可以大大提高Redis服务的并发量
4. 高可用的基础：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础

一般来说，要将Redis运用于工程项目种，只使用一台Redis服务器是万万不可的，原因如下：

1. 从结构上：单个Redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理多有的请求负载，压力较大
2. 从容量上：单个Redis服务器内存容量有限，就算一台Redis服务器内存容量为256G，也不能将多有的内存作用于Redis的存储内存。一般来说，单台Redis最大使用内存不应该超过20G

电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览，即“读多写少”

在这种场景下，我们可以使用如下的架构：

主从复制，读写分离。80%的情况下都是在进行读操作，减缓服务器压力。架构种经常使用，一主三从

所有的环境配置，如果是在命令行完成，退出后配置则会失效。想要长期有效，需要直接在配置文件中完成修改。

查看当前库的信息

127.0.0.1:6379> INFO replication # 查看当前库的信息
# Replication
role:master             # master代表主机，slave代表从机
connected_slaves:0		# 代表连接的从机数量
master_repl_offset:0
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

# 绑定主机的ip地址，端口号
slaveof 127.0.0.1 6380

# 从机取消绑定的主机
slaveof no one

分别对每一台从机完成绑定，最终出现，每一台从机均指向同一台主机的现象，此时则认为主从辅助集群搭建完成

复制原理

Slave启动成功连接到master后，会发送一个sync同步命令，Master接到命令后，启动太后的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件给Slave，并完成一次数据同步。

全量复制：Slave服务在接受到数据库文件数据后，将器存盘并加载到内存中

增量复制：Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给Slave，完成同步

但是只要是重新连接Master，就会自动执行一次全量复制，即我们数据一定会从机中看到

概述

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台服务器切换为主服务器，这就需要人为操作，费时费力，还会造成一段时间内服务的不可用。更多的时候，我们则优先使用哨兵模式。在Redis2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵）架构来解决问题。

哨兵模式能够自动监控后台主机是否故障，如果故障则会根据票数筛选机制将曾经的从机转变为主机。

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例

这里的哨兵有两个作用

• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。

配置命令

配置哨兵模式的配置文件sentinel.conf

简易版：

#sentinel monitor 被监控的名称 ip地址 端口号
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379

完整版：

#Example sentinel.conf

#哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379

#哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp

#哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
#master-name可以自己命名的主节点名字，只能由字母A-z、数字0-9、这三个字符".-_"组成。
#quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
#sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
 
#当在Redis实例中开启了requirepass foobared授权密码，这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码 
#设置哨兵sentinel连接主从的密码，注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster XXX
#指定多少毫秒之后主节点没有应答哨兵，此时哨兵主观上认为主节点下线，默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000

# 这个配置项指定了在发生failover主备切换（选举）时多可以有多少个slave同时对新的master进行同步，数字越小，完成failover所需的时间就越长，但是如果这个数字越大，就意味着越多的slave因为replication而不可用。可以通过将这个值设为1来保证每次只有一个slave处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1

#故障转移的超时时间failover-timeout可以用在以下这些方面：
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的大时间。不过，即使过了这个超时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了#默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000

#SCRIPTS EXECUTION

#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。#一个脚本的大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。

#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本，这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，一个是事件的类型，一个是事件的描述。如果sentinel.conf配 置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无 法正常启动成功。
#通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh

#客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已经发生改变的信息。
#以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”, # <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
#参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

哨兵模式

优点：

1. 哨兵集群，基于主从复制，所有的主从配置优点它全有
2. 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好
3. 哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，健壮性更好

缺点：

1. Redis不方便在线扩容，集群容量一旦达到上线，在线扩容十分麻烦
2. 实现哨兵模式配置的可选项很多，配置十分繁琐

Redis缓存的使用，极大的提高了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最突出的问题就是数据的一致性问题，严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也没有比较流行的解决方案。

概念

缓存穿透的概念十分简单，用户想要查询一个数据，发现Redis内存数据库中没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀场景），就回去去查询数据库。这依然会给持久层数据库造成很大的压力，此时就相当于出现了缓存穿透

解决办法

1、布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对多有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免对底层存储系统的查询压力

2、缓存空对象

当存储层不命中后，即时返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据的查询压力。

但这两种方法都会存在问题：

1. 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间去缓存这些多余的键（空值的键）
2. 在对空键设置了过期时间后，还是会存在缓存层（Redis）和存储层（MySQL）的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有一定影响。

概述

这里需要注意和缓存穿透的区别。缓存击穿，是指一个key是热点key，在不停的扛着高并发，高并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就击穿缓存，直接请求数据库，类比理解在墙壁上凿了一个洞。

当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一班是热点数据，由于缓存过期，会通知访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会致使数据库瞬间压力过大

解决办法

1、设置热点数据永不过期

从缓存层面来看，没有设置过期有效时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题

2、加互斥锁

分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限。因此只需要等待即可。改方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对于分布式锁的考研很大。

概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

产生雪崩的原因之一，比如在写文本的时候，马上要到双十一0点，商品时间比较计中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都会集中过期。而这批商品的访问查询也就落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求就都会达到存储层，存储层的调用量就会骤增，以至于会造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过去，并不是最致命的。比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器的某个节点宕机或断网。因为自然幸成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很可能瞬间把数据库压垮

如：双十一，需要停掉一部分服务器，保证主流程服务的高可用。

解决办法

1、Redis高可用

该思想的主要含义为：既然Redis有可能挂掉，那么就多增加几台Redis服务器搭建Redis集群，以此来保证即使一台Redis服务器挂掉，其它的Redis服务器依然可以使用

2、限流降级

该思想的主要含义为：在缓存失效后，通过加锁或者队列来操作读数据、写缓存的线程数量。比如某个key在某时刻只允许一个线程查询数据和写入缓存，其他线程的操作需要排队进行

3、数据预热

该思想的主要含义为：在项目正式部署之前，我们可以先把数据预热访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会先加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key的操作，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间尽量均匀。