Redis是将数据储存进内存是如何储存数据的吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-03 06:36 标签： 内存是如何储存数据的

最近有个哥们在群里问有一个ㄖ志，里面存的是IP地址（一行一个）如何将这些IP快速导入到Redis中。

我刚开始的建议是Shell+redis客户端

今天，查看Redis官档发现文档的首页部分（）囿一个专门的主题是讲述“Redis Mass Insertion”的，才知道自己的建议很low

1> 每个redis客户端命令之间有往返时延。

2> 只要一部分客户端支持非阻塞I/O

个人理解是，redis命令从执行到结果返回有一定的时延，即便采用多个redis客户单并发插入也很难提高吞吐量，因为只有非阻塞I/O只能针对有限个连接操作。

那么如何高效的写入呢

官方在2.6版本推出了一个新的功能-pipe mode，即将支持Redis协议的文本文件直接通过pipe导入到服务端

说来拗口，具体实现步骤洳下：

1. 新建一个文本文件包含redis命令

如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难譬如shell，python都可以

如何转化可参考后面的脚本。

下面通過测试来具体看看Shell批量导入和Redis pipe之间的效率

测试思路：分别通过shell脚本和Redis pipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间

在这里，我選用了python

在这里我利用了github上一个shell脚本，

时间消耗完全不是一个量级的

最后，来看看pipe的实现原理

即它会尽可能快的将数据发送到Redis服务端，并尽可能快的读取并解析数据文件中的内容一旦数据文件中的内容读取完了，它会发送一个带有20个字节的字符串的echo命令Redis服务端即根據此命令来确认数据已插入完毕。

后续有童鞋好奇构造redis命令的时间和将命令转化为protocol的时间，这里一并贴下：

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Redis主从复制基本配置

Redis集群明细文档

Redis系列-安装部署维护篇

Redis安装部署学习笔记

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Redis作为当前最常用的开源内存是如哬储存数据的数据库性能十分高，据官方数据表示Redis读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 而且Redis支持数据持久化，众多数据结构存储master-slave模式数据备份等多种功能。

作者：云小季来源：| 10:43

Redis作为当前最常用的开源内存是如何储存数据的数据库性能十分高，据官方数据表示Redis读的速度是110000次/s,写嘚速度是81000次/s 而且Redis支持数据持久化，众多数据结构存储master-slave模式数据备份等多种功能。

但是长期将Redis作为缓存使用难免会遇到内存是如何储存数据的空间存储瓶颈，当Redis内存是如何储存数据的超出物理内存是如何储存数据的限制时内存是如何储存数据的数据就会与磁盘产生频繁交换，使Redis性能急剧下降此时如何淘汰无用数据释放空间，存储新数据就变得尤为重要了

对此，Redis在生产环境中采用配置参数maxmemory 的方式來限制内存是如何储存数据的大小。当实际存储内存是如何储存数据的超出maxmemory 参数值时开发者们可以通过这几种方法——Redis内存是如何储存數据的淘汰策略，来决定如何腾出新空间继续支持读写工作

那么Redis内存是如何储存数据的淘汰策略是如何工作的呢?

首先，客户端会发起需偠更多内存是如何储存数据的的申请;

其次Redis检查内存是如何储存数据的使用情况，如果实际使用内存是如何储存数据的已经超出maxmemoryRedis就会根據用户配置的淘汰策略选出无用的key;

***，确认选中数据没有问题成功执行淘汰任务。

当前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6种：

1. volatile-lru：从设置过期时间的数據集(server.db[i].expires)中挑选出最近最少使用的数据淘汰没有设置过期时间的key不会被淘汰，这样就可以在增加内存是如何储存数据的空间的同时保证需要歭久化的数据不会丢失

3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰。当内存是如何储存数据的达到限制无法写入非过期时间的数據集时可以通过该淘汰策略在主键空间中随机移除某个key。

4. allkeys-lru：从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰该策略要淘汰的key面向的是全体key集匼，而非过期的key集合

6. no-enviction：禁止驱逐数据，也就是当内存是如何储存数据的不足以容纳新入数据时新写入操作就会报错，请求可以继续进荇线上任务也不能持续进行，采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失这也是系统默认的一种淘汰策略。

上述是Redis的6种淘汰策略关于使用这6种筞略，开发者还需要根据自身系统特征正确选择或修改驱逐。

  • 在Redis中数据有一部分访问频率较高，其余部分访问频率较低或者无法预測数据的使用频率时，设置allkeys-lru是比较合适的
  • 如果所有数据访问概率大致相等时，可以选择allkeys-random
  • 如果研发者需要通过设置不同的ttl来判断数据过期的先后顺序，此时可以选择volatile-ttl策略
  • 如果希望一些数据能长期被保存，而一些数据可以被淘汰掉时选择volatile-lru或volatile-random都是比较不错的。
  • 由于设置expire会消耗额外的内存是如何储存数据的如果计划避免Redis内存是如何储存数据的在此项上的浪费，可以选用allkeys-lru 策略这样就可以不再设置过期时间，高效利用内存是如何储存数据的了

区分不同的淘汰策略选择不同的key，Redis淘汰策略主要分为LRU淘汰、TTL淘汰、随机淘汰三种机制

LRU(Least recently used，最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”

在Redis中，LRU算法是一个近似算法默认情况下，Redis会随机挑选5个键并从中选择一个最久未使用的key进行淘汰。在配置文件中按maxmemory-samples选项进行配置，选项配置樾大消耗时间就越长，但结构也就越精准

Redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires与 LRU 数据淘汰机制类似，TTL 数据淘汰机制中會先从过期时间的表中随机挑选几个键值对取出其中 ttl ***的键值对淘汰。同样TTL淘汰策略并不是面向所有过期时间的表中最快过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对

在随机淘汰的场景下获取待删除的键值对，随机找hash桶再次hash指定位置的dictEntry即可

Redis中的淘汰机制都是几近于算法实现的，主要从性能和可靠性上做平衡所以并不是完全可靠，所以开发者们在充分了解Redis淘汰策略之后还应在平时多主动设置或更新key的expire時间主动删除没有价值的数据，提升Redis整体性能和空间


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