Redis 配置与优化完全指南

目录

• 前言
• 1. 关系型数据库 vs 非关系型数据库
• 关系型数据库（SQL）
• 非关系型数据库（NoSQL）
• 2. Redis 简介
• 3. Redis 安装与部署
• 4. Redis 常用命令
• 5. Redis 高可用
• 6. 持久化机制
• 6.1 RDB 持久化
• ① 原理
• ② 触发条件
• ③ 执行流程
• ④ 启动加载
• ⑤ 优缺点
• 6.2 AOF 持久化
• ① 原理
• ② 开启 AOF
• ③ 执行流程
• ④ 启动加载
• ⑤ 优缺点
• 6.3 对比总结
• 7. 性能管理与优化
• 内存指标与碎片率
• 优化建议
• 内存淘汰策略
• 8. 常见缓存问题与解决方案
• 8.1 缓存穿透
• 8.2 缓存击穿
• 8.3 缓存雪崩
• 8.4 综合实践建议
• 结语

前言

Redis 是目前使用最广泛的高性能内存数据库之一。本文从基础概念到安装部署、常用命令、高可用、持久化机制，再到性能优化，一文带你全面掌握 Redis。

1. 关系型数据库 vs 非关系型数据库

关系型数据库（SQL）

• 特点：表格模型（行+列）、使用 SQL 语言、强事务 ACID、纵向扩展（升级硬件）。
• 常见产品：mysql、oracle、PostgreSQL。
• 场景示例：银行转账，必须保证两边同时成功，事务性要求强。

非关系型数据库（NoSQL）

• 特点：键值对/文档/图结构存储、无需固定表结构、高并发、高可扩展、横向扩展（增加节点）。
• 常见产品：Redis、MongoDB、HBase、Memcached。
• 场景示例：微信聊天，一条消息可能是文字、图片、语音，不适合表格存储，更适合用文档型数据库。

2. Redis 简介

• 定义：开源、C 语言编写、基于内存、支持持久化的键值数据库。
• 优势：
  • 高性能：读取可达 11 万次/s，写入 8 万次/s。
  • 支持多种数据结构：String、List、Hash、Set、Sorted Set。
  • 支持持久化：RDB、AOF。
  • 主从复制，方便数据备份。
• 为什么快？
  • 纯内存操作，避免磁盘 IO。
  • 单线程，避免锁开销。
  • I/O 多路复用，高并发。

应用示例：

• 秒杀库存扣减、订单写入放在 Redis，减轻数据库压力。
• 抖音热搜榜：用 Sorted Set 存储关键词和热度，实时排序。

3. Redis 安装与部署

• 停防火墙、关闭 SElinux。
• 安装依赖：yum install -y gcc gcc-c++ phpmake。
• 下载并解压 Redis 源码，执行 make && make PREFIX=/usr/local/redis install。
• 使用 cd utils/install_server.sh 配置服务，按提示输入路径。
• 建立软链接 ln -s /usr/local/redis/bin/* /usr/local/bin/ 方便全局使用。
• 常用控制命令：

/etc/init.d/redis_6379 start|stop|restart|status

• 修改 /etc/redis/6379.conf：
  • bind 127.0.0.1 192.168.x.x：监听地址。
  • port 6379：默认端口。
  • daemonijavascriptze yes：守护进程。
  • logfile /var/log/redis_6379.log：日志文件。

4. Redis 常用命令

• 客户端工具：
• redis-cli -h host -p port -a password
• 压力测试：
• redis-benchmark -c 100 -n 100000
• 数据操作：

set key value
get key
exists key
del key
keys pattern
rename oldkey newkey

• 多数据库：
• 默认 0~15 共 16 个库。
• select n 切换库，move key n 移动数据。
• flushdb 清空当前库，flushall 清空所有库（慎用）。

5. Redis 高可用

• 持久化：RDB/AOF 将内存数据保存到磁盘，防止进程退出后丢失。
• 主从复制：一主多从，主写javascript从读，实现负载均衡。
• 哨兵（Sentinel）：主机宕机自动切换到从机。
• 集群（Cluster）：多节点分片存储，解决单机容量限制和写入瓶颈。

6. 持久化机制

6.1 RDB 持久化

① 原理

RDB 是将 Redis 某一时刻的内存数据快照（Snapshot）保存到磁盘的二进制文件 dump.rdb 中。 Redis 通过 fork 一个子进程把内存数据写入临时 RDB 文件，完成后再替换旧文件。

② 触发条件

• 手动触发：
  • save：阻塞主进程直到完成，不推荐在线上使用。
  • bgsave：fork 子进程执行保存，主进程继续处理请求（推荐）。
• 自动触发： 在 redis.conf 里通过 save m n 配置：

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

• 其他触发：
  • 从节点全量复制时，主节点会自动执行 bgsave。
  • 执行 shutdown 时如果没开启 AOF，会自动做一次 RDB。

③ 执行流程

• 主进程检查是否已有持久化子进程在运行，若有则直接返回。
• fork 子进程（此过程主进程短暂阻塞）。
• 子进程把内存数据写入临时 RDB 文件。
• 写完后原子替换旧文件，发送完成信号给主进程。
• 主进程更新状态。

④ 启动加载

Redis 启动时若开启 AOF 优先加载 AOF，否则加载 RDB 文件。载入期间 Redis 会阻塞直至完成。

⑤ 优缺点

• 优点：文件紧凑、体积小、适合全量备份和传输；恢复速度快；对性能影响小。
• 缺点：无法做到实时持久化，可能丢失几分钟数据；fork 阻塞和磁盘 IO 压力。

6.2 AOF 持久化

① 原理

AOF（Append Only File）是把 Redis 执行过的写/删除命令按js Redis 协议格式追加到日志文件中。重启时 Redis 重新执行 AOF 文件中的命令恢复数据。查询类命令不会写入 AOF。

② 开启 AOF

默认关闭，需要在 redis.conf 开启：

appendonly yes
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync everysec

③ 执行流程

• 命令追加 (append)：Redis 先将命令追加到 AOF 缓冲区 aof_buf。
• 文件写入/同步 (write & fsync)：
  • appendfsync always：每条命令都 fsync，同步最安全但最慢。
  • appendfsync no：仅 write，由 OS 决定何时刷盘，不安全但最快。
  • appendfsync everysec：每秒 fsync 一次（默认，性能与安全折中）。
• 文件重写 (rewrite)：
  • AOF 文件越来越大时 Redis 通过 BGREWRITEAOF 重写文件。
  • 重写并不是读取旧 AOF，而是把当前内存状态重新生成最少命令集写入新文件。
  • 过期数据、无效命令不写入；多条命令可合并成一条，大幅压缩文件。
• 触发：
  • 手动：bgrewriteaof。
  • 自动：满足 auto-aof-rewrite-min-size 和 auto-aof-rewrite-percentage。
  • 重写期间缓冲：Redis 把新写命令同时追加到旧缓冲区和 aof_rewrite_buf，确保新文件与当前状态一致。

④ 启动加载

Redis 启动时若 AOF 开启则优先加载 AOF；AOF 文件不存在时才加载 RDB。 若 AOF 文件尾部不完整（如宕机），且 aof-load-truncated yes，则忽略尾部继续启动。

⑤ 优缺点

• 优点：实时性更好（秒级持久化）、可读性强、兼容性好。
• 缺点：文件大、恢复速度慢、写磁盘频率高对性能影响更大，重写过程也有 fork 阻塞与 IO 压力。

6.3 对比总结

实践建议：

• 对数据安全要求不高：仅 RDB。
• 对实时性要求高：开启 AOF（默认 everysec）+定期 RDB 做全量备份。
• Redis 4.0 以后支持混合持久化，结合两者优点。

7. 性能管理与优化

内存指标与碎片率

• used_memory：实际用来存储数据的内存。
• used_memory_RSS：进程占用的物理内存。
• 内存碎片率 = used_memory_rss / used_memory：
  • ≈1：正常。

  • 1.5：碎片较高，低峰期重启 Redis 释放碎片。

  • <1：内存不足可能触发 swap。

查看命令：

redis-cli info memory

优化建议

• 合理规划实例内存（单实例不超过物理内存 70%~80%）。
• 多用 Hash 结构存储减少碎片。
• 给 Key 设置过期时间：

set session:123 abcdef EX 3600

• 设置最大内存与淘汰策略：

maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru

• 关闭或限制 swap。

内存淘汰策略

当数据量超过 maxmemory 时，Redis 按策略回收空间：

实践建议：

• 缓存场景：allkeys-lru。
• 需要保留核心数据但允许部分丢失：volatile-lru。
• 严格要求数据不丢失：noeviction。

8. 常见缓存问题与解决方案

8.1 缓存穿透

现象：请求的 Key 在缓存和数据库都不存在，大量请求直达数据库，造成压力。 原因：恶意攻击或查询不存在数据。

解决方案：

• 缓存空值：把不存在的数据也缓存一份空对象并设置较短 TTL。
• 布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存前加过滤器，请求 Key 不在过滤器中直接返回空，减少 DB 查询。
• 参数校验：对明显非法参数直接拦截。

8.2 缓存击穿

现象：某个热点 Key 正好过期瞬间，大量请求同时穿透到数据库。 原因：缓存数据过期瞬间并发请求落到 DB。

解决方案：

• 热点数据不过期：为热点 Key 设置长 TTL 或永不过期。
• 加互斥锁（Mutex）：第一个请求获得锁去 DB，其余请求等待。
• 预加载/异步刷新：在数据快过期前提前刷新缓存。
• 过期时间随机化：在 TTL 上加随机值避免集中过期。

8.3 缓存雪崩

现象：大量缓存同时失效或 Redis 宕机，所有请求涌入数据库。 原因：集中过期、缓存不可用、没有熔断限流。

解决方案：

• 过期时间分散：设置 TTL 时加上随机数，避免同一时刻大面积过期。
• 双缓存机制：在缓存失效前提前准备备用缓存，主缓存宕机时快速切换。
• 限流与熔断：在应用层限制请求速率，避免瞬时打爆数据库。
• Redis 高可用：主从+哨兵或集群，减少缓存整体不可用风险。

8.4 综合实践建议

• 穿透 → 布隆过滤器 + 缓存空值。
• 击穿 → 热点 Key 不过期 + 加锁或提前刷新。
• 雪崩 → TTL 随机 + 限流熔断 + 高可用部署。

结语

掌握 Redis 的 RDB/AOF 持久化原理、缓存问题与解决方案，不仅能保证数据安全，也能让你的系统在高并发场景下稳定运行。

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