redis之配置文件设置之redis.conf跟杂

1.修改redis.conf文件将里面的daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动

2./usr/local/bin目录下运行redis-server，运行拷贝出存放了自定义conf文件目录下的redis.conf文件

例如 cd /usr/local/bin

        启动 redis-server /myredis/redis.conf

3.关闭

      单实例关闭：redis-cli shutdown

      多实例关闭，指定端口关闭:redis-cli -p 6379 shutdown

4.简单测试

默认16个数据库，类似数组下表从零开始，初始默认使用零号库

select命令切换数据库

dbsize查看当前数据库的key的数量

127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 0
127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 1
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> set k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 3

 flushdb：清空当前库   

 Flushall：通杀全部库 这个一般自己测试的玩，生产时绝对不会这样玩的

Redis的五大数据类型  命令官方网站http://redisdoc.com/

1.String

string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
string类型是Redis最基本的数据类型，一个redis中字符串value最多可以是512M

2.Hash 类似java里的Map

Hash（哈希）
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map<String,Object>

3.List 列表

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。
你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
它的底层实际是个链表

4.Set 集合

Redis的Set是string类型的无序集合。它是通过HashTable实现的，

5.Sorted Set 有序集合

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。
redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

 Units单位

# Redis configuration file example.
#
# Note that in order to read the configuration file, Redis must be
# started with the file path as first argument:
#
# ./redis-server /path/to/redis.conf

# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specify
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
# 1k => 1000 bytes
# 1kb => 1024 bytes
# 1m => 1000000 bytes
# 1mb => 1024*1024 bytes
# 1g => 1000000000 bytes
# 1gb => 1024*1024*1024 bytes
#
# units are case insensitive so 1GB 1Gb 1gB are all the same.

单位是bytes  对1GB 1Gb 1gB大小写不敏感，都一样

   Redis持久化rdb介绍

RDB（Redis DataBase）

官网介绍
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，
也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里

是什么
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操作的，这就确保了极高的性能
如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方
式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

fork
fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等）
数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程

rdb 保存的是dump.rdb文件

如何触发RDB快照
命令save或者是bgsave
Save：save时只管保存，其它不管，全部阻塞
BGSAVE：Redis会在后台异步进行快照操作，
快照同时还可以响应客户端请求。可以通过lastsave
命令获取最后一次成功执行快照的时间
执行flushall命令，也会产生dump.rdb文件，但里面是空的，无意义

如何恢复
CONFIG GET dir获取目录

优势
适合大规模的数据恢复
对数据完整性和一致性要求不高

劣势
在一定间隔时间做一次备份，所以如果redis意外down掉的话，就
会丢失最后一次快照后的所有修改
fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑

如何停止
动态所有停止RDB保存规则的方法：redis-cli config set save ""

   Redis持久化之AOF

是什么
以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，
只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis
重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

Aof保存的是appendonly.aof文件

AOF启动/修复/恢复
正常恢复 
【
修改默认的appendonly no，改为yes
将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(config get dir)
恢复：重启redis然后重新加载
】
异常恢复
【
备份被写坏的AOF文件
redis-check-aof --fix进行修复
恢复：重启redis然后重新加载
】

rewrite
是什么
【AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制,
当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩，
只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof】
重写原理【
AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)，
遍历新进程的内存中数据，每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，
而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，这点和快照有点类似
】
触发机制【
Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发
当然，这个nb的运维人员肯定不会设置64M，最少来个5GB
】

优势
每修改同步：appendfsync 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
每秒同步：appendfsync everysec    异步操作，每秒记录   如果一秒内宕机，有数据丢失
不同步：appendfsync no   从不同步

劣势
相同数据集的数据而言aof文件要远大于rdb文件，恢复速度慢于rdb
aof运行效率要慢于rdb,每秒同步策略效率较好，不同步效率和rdb相同

总结(Which one)

RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储

AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器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redis协议追加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

只做缓存：如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式.

同时开启两种持久化方式
在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,
因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢？
作者建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份)，
快速重启，而且不会有AOF可能潜在的bug，留着作为一个万一的手段。

性能建议【

因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留save 900 1这条规则。


如果Enalbe AOF，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中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重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上。默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。


如果不Enable AOF ，仅靠Master-Slave Replication 实现高可用性也可以。能省掉一大笔IO也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个Master/Slave中的RDB文件，载入较新的那个。新浪微博就选用了这种架构】