Why Redis 4.0?

生活如麻

　　摘要： 社区最新GA版本Redis 4.0推出已近一年，阿里云数据库Redis 4.0版也上线近半年，之前关于Redis 4.0的系列文章从源码实现来分析这些新功能，本文旨在从用户角度出发，让Redis的用户能够快速了解并使用Redis 4.0带来的福利。
前言
　　Redis作为时下最火爆的NoSQL数据库以性能强悍、数据结构丰富著称，同时其成长的脚步也从未停止，自诞生伊始已经历多次蜕变不断推出新功能。
　　社区最新GA版本Redis 4.0推出已近一年，阿里云数据库Redis 4.0版也上线近半年，之前关于Redis 4.0的系列文章从源码实现来分析这些新功能，本文旨在从用户角度出发，让Redis的用户能够快速了解并使用Redis 4.0带来的福利。
Lazyfree
　　大key删除的问题想必很多用户都遇到过，Redis除string外还支持list、set、hash和sorted set等复杂数据结构，这些数据结构丰富了Redis的用法，但是如果使用不当造成单key体积过大的话就会引起一些问题。
　　举个简单的例子，假如某社交网站有一个大V，有上百万的粉丝，我们可以用set集合类型的数据结构来存储他的粉丝ID，存储粉丝集合的key叫做funs好了，我们来看下粉丝数：
　　127.0.0.1:6379> SCARD funs
　　(integer) 6320505
　　的确是大V，有600多万的粉丝，但是很不幸的有一天这个大V注销了，这时就要删除他的信息，我们用DEL命令来删除这个key：

• 　　小插曲：Redis 4.0扩展了slowlog的返回结果，展示了产生慢日志的客户端IP:PORT以便追本溯源。
  

　　可以看到删除这个动作居然耗时3秒多，也就意味着这3秒内Redis无法执行其他命令，这对于线上业务来讲是有伤害的，那么如何避免删除大key时的阻塞问题呢？Redis 4.0推出了Lazyfree这一功能，使用UNLINK命令来删除大key，主线程只负责把key从数据库中"摘除"，真正的释放动作放在了BIO后台线程去做，我们来看下效果：

　　可以看到UNLINK执行很快没有产生slowlog。
　　Lazyfree一共有3个命令：

• 　　UNLINK：异步删除key
  
• 　　FLUSHDB ASYNC：异步清空当前DB
  
• 　　FLUSHALL ASYNC：异步清空所有DB
  

　　以及4个配置项：

• 　　lazyfree-lazy-expire：异步删除过期key
  
• 　　lazyfree-lazy-eviction：异步淘汰key
  
• 　　lazyfree-lazy-server-del：隐式删除时采取异步删除，比如rename a b，若b存在则需删除b
  
• 　　slave-lazy-flush：全量同步时，slave异步清空所有DB
  

　　对于源码实现有兴趣的读者可以阅读《Redis 4.0之Lazyfree》。
Lua脚本支持随机操作
　　Redis内嵌了Lua环境来支持用户扩展功能，但是出于数据一致性考虑，要求脚本必须是纯函数的形式，也就是说对于一段Lua脚本给定相同的参数，重复执行其结果都是相同的。
　　为什么要有这个限制呢？原因是Redis不仅仅是单机版的内存数据库，它还支持主从复制和持久化，执行过的Lua脚本会复制给slave以及持久化到磁盘，如果重复执行得到结果不同，那么就会出现内存、磁盘、slave之间的数据不一致，在failover或者重启之后造成数据错乱影响业务。
　　还是以具体例子来看，假设有这么一段Lua脚本，目的很简单就是想记录下当前时间：

　　这里使用了Redis的TIME命令来获取时间戳，然后存储到名为now的key中，但是其执行时会报错：

　　错误提示也很明显，如果执行过非确定性命令（也就是TIME，因为时间是随机的），Redis就不允许执行写命令，以此来保证数据一致性。那如何才能实现随机写入呢？刚才的错误提示也给出了答案，使用redis.replicate_commands()，在执行redis.replicate_commands()之后，Redis就不再是把整个Lua脚本同步给slave和持久化，而是把脚本中调用Redis的写命令直接去做复制，那么slave和持久化也可以得到确定的结果。
　　脚本修改如下：

　　再执行就可以实现随机写入了：

基于LFU的热点key发现机制
　　LFU是Redis 4.0新增的一类内存逐出策略，提供了更精确的内存淘汰算法，其本质是记录了一段时间内key的访问频率，同时也带来了额外的福利就是热点key的发现。
　　LFU简单来讲就是用0-255来表示key的访问频率，值越大说明访问频率越高，并且这里对频率的计数采用的是基于对数的概率增长，LFU为255可以代表100W次的访问，关于LFU的实现有兴趣的读者可以参考《Redis 4.0之基于LFU的热点key发现机制》。
　　使用OBJECT FREQ命令即可获取指定key的访问频率，不过需要首先把内存逐出策略设置为allkeys-lfu或者volatile-lfu：

　　使用scan命令遍历所有key，再通过OBJECT FREQ获取访问频率并排序，即可得到热点key。为了方便用户使用，Redis自带的客户端redis-cli也提供了热点key发现功能，执行redis-cli时加上--hotkeys选项即可，示例如下：

MEMORY内存分析命令
　　分析内存可以优化Redis的使用方式，全新的MEMORY命令可以帮助用户来实现这一操作。
　　MEMORY命令一共有5个子命令，可以通过MEMORY HELP来查看：

　　关于各个子命令的详细使用方式可以参考《Redis 4.0之MEMORY命令详解》。
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