本文将对 Redis 4.0 的各项主要新功能做一个简单的介绍。

模块系统 Redis 4.0 发生的最大变化就是加入了模块系统， 这个系统可以让用户通过自己编写的代码来扩展和实现 Redis
本身并不具备的功能， 具体使用方法可以参考 antirez 的博文《Redis Loadable Module System》：
http://antirez.com/news/106

因为模块系统是通过高层次 API 实现的， 它与 Redis 内核本身完全分离、互不干扰， 所以用户可以在有需要的情况下才启用这个功能， 以下是 redis.conf 中记载的模块载入方法：

MODULES

 Load modules at startup. If the server is not able to load modules 
 it will abort. It is possible to use multiple loadmodule directives. 
 loadmodule /path/to/my_module.so  
 loadmodule /path/to/other_module.so

目前已经有人使用这个功能开发了各种各样的模块， 比如 Redis Labs 开发的一些模块就可以在 http://redismodules.com 看到， 此外 antirez 自己也使用这个功能开发了一个神经网络模块： https://github.com/antirez/ne…

模块功能使得用户可以将 Redis 用作基础设施， 并在上面构建更多功能， 这给 Redis 带来了无数新的可能性。

PSYNC 2.0

新版本的 PSYNC 命令解决了旧版本的 Redis 在复制时的一些不够优化的地方：

在旧版本 Redis 中， 如果一个从服务器在 FAILOVER 之后成为了新的主节点， 那么其他从节点在复制这个新主的时候就必须进行全量复制。 在 Redis 4.0 中， 新主和从服务器在处理这种情况时， 将在条件允许的情况下使用部分复制。
在旧版本 Redis 中， 一个从服务器如果重启了， 那么它就必须与主服务器重新进行全量复制， 在 Redis 4.0 中， 只要条件允许， 主从在处理这种情况时将使用部分复制。
缓存驱逐策略优化
新添加了 Last Frequently Used 缓存驱逐策略， 具体信息见 antirez 的博文《Random notes on improving the Redis LRU algorithm》： http://antirez.com/news/109

另外 Redis 4.0 还对已有的缓存驱逐策略进行了优化， 使得它们能够更健壮、高效、快速和精确。

非阻塞 DEL 、 FLUSHDB 和 FLUSHALL

在 Redis 4.0 之前， 用户在使用 DEL 命令删除体积较大的键， 又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时， 都可能会造成服务器阻塞。

为了解决以上问题， Redis 4.0 新添加了 UNLINK 命令， 这个命令是 DEL 命令的异步版本， 它可以将删除指定键的操作放在后台线程里面执行， 从而尽可能地避免服务器阻塞：

redis> UNLINK fruits
(integer) 1

因为一些历史原因， 执行同步删除操作的 DEL 命令将会继续保留。

此外， Redis 4.0 中的 FLUSHDB 和 FLUSHALL 这两个命令都新添加了 ASYNC 选项， 带有这个选项的数据库删除操作将在后台线程进行：

redis> FLUSHDB ASYNC
OK

redis> FLUSHALL ASYNC
OK

交换数据库

Redis 4.0 对数据库命令的另外一个修改是新增了 SWAPDB 命令， 这个命令可以对指定的两个数据库进行互换： 比如说， 通过执行命令 SWAPDB 0 1 ， 我们可以将原来的数据库 0 变成数据库 1 ， 而原来的数据库 1 则变成数据库 0 。

以下是一个使用 SWAPDB 的例子：

redis> SET your_name "huangz"  -- 在数据库 0 中设置一个键
OK

redis> GET your_name
"huangz"

redis> SWAPDB 0 1  -- 互换数据库 0 和数据库 1
OK

redis> GET your_name  -- 现在的数据库 0 已经没有之前设置的键了
(nil)

redis> SELECT 1  -- 切换到数据库 1
OK

redis[1]> GET your_name — 之前在数据库 0 设置的键现在可以在数据库 1 找到
“huangz” — 证明两个数据库已经互换

混合 RDB-AOF 持久化格式

Redis 4.0 新增了 RDB-AOF 混合持久化格式， 这是一个可选的功能， 在开启了这个功能之后， AOF 重写产生的文件将同时包含 RDB 格式的内容和 AOF 格式的内容， 其中 RDB 格式的内容用于记录已有的数据， 而 AOF 格式的内存则用于记录最近发生了变化的数据， 这样 Redis 就可以同时兼有 RDB 持久化和 AOF 持久化的优点 —— 既能够快速地生成重写文件， 也能够在出现问题时， 快速地载入数据。

这个功能可以通过 aof-use-rdb-preamble 选项进行开启， redis.conf 文件中记录了这个选项的使用方法：

# When rewriting the AOF file, Redis is able to use an RDB preamble in the
# AOF file for faster rewrites and recoveries. When this option is turned
# on the rewritten AOF file is composed of two different stanzas:
#
#   [RDB file][AOF tail]
#
# When loading Redis recognizes that the AOF file starts with the "REDIS"
# string and loads the prefixed RDB file, and continues loading the AOF
# tail.
#
# This is currently turned off by default in order to avoid the surprise
# of a format change, but will at some point be used as the default.
aof-use-rdb-preamble no

内存命令

新添加了一个 MEMORY 命令， 这个命令可以用于视察内存使用情况， 并进行相应的内存管理操作：

redis> MEMORY HELP
1) "MEMORY USAGE <key> [SAMPLES <count>] - Estimate memory usage of key"
2) "MEMORY STATS                         - Show memory usage details"
3) "MEMORY PURGE                         - Ask the allocator to release memory"
4) "MEMORY MALLOC-STATS                  - Show allocator internal stats"

其中， 使用 MEMORY USAGE 子命令可以估算储存给定键所需的内存：

redis> SET msg "hello world"
OK

redis> SADD fruits apple banana cherry
(integer) 3

redis> MEMORY USAGE msg
(integer) 62

redis> MEMORY USAGE fruits
(integer) 375
使

用 MEMORY STATS 子命令可以查看 Redis 当前的内存使用情况：

redis> MEMORY STATS
1) "peak.allocated"
2) (integer) 1014480
3) "total.allocated"
4) (integer) 1014512
5) "startup.allocated"
6) (integer) 963040
7) "replication.backlog"
8) (integer) 0
9) "clients.slaves"
10) (integer) 0
11) "clients.normal"
12) (integer) 49614
13) "aof.buffer"
14) (integer) 0
15) "db.0"
16) 1) "overhead.hashtable.main"
    2) (integer) 264
    3) "overhead.hashtable.expires"
    4) (integer) 32
17) "overhead.total"
18) (integer) 1012950
19) "keys.count"
20) (integer) 5
21) "keys.bytes-per-key"
22) (integer) 10294
23) "dataset.bytes"
24) (integer) 1562
25) "dataset.percentage"
26) "3.0346596240997314"
27) "peak.percentage"
28) "100.00315093994141"
29) "fragmentation"
30) "2.1193723678588867"

使用 MEMORY PURGE 子命令可以要求分配器释放更多内存：

redis> MEMORY PURGE
OK
使用 MEMORY MALLOC-STATS 子命令可以展示分配器内部状态：

redis> MEMORY MALLOC-STATS
Stats not supported for the current allocator

兼容 NAT 和 Docker

Redis 4.0 将兼容 NAT 和 Docker ， 具体的使用方法在 redis.conf 中有记载：

CLUSTER DOCKER/NAT support

# In certain deployments, Redis Cluster nodes address discovery fails, because
# addresses are NAT-ted or because ports are forwarded (the typical case is
# Docker and other containers).
#
# In order to make Redis Cluster working in such environments, a static
# configuration where each node known its public address is needed. The
# following two options are used for this scope, and are:
#
# * cluster-announce-ip
# * cluster-announce-port
# * cluster-announce-bus-port
#
# Each instruct the node about its address, client port, and cluster message
# bus port. The information is then published in the header of the bus packets
# so that other nodes will be able to correctly map the address of the node
# publishing the information.
#
# If the above options are not used, the normal Redis Cluster auto-detection
# will be used instead.
#
# Note that when remapped, the bus port may not be at the fixed offset of
# clients port + 10000, so you can specify any port and bus-port depending
# on how they get remapped. If the bus-port is not set, a fixed offset of
# 10000 will be used as usually.
#
# Example:
#
# cluster-announce-ip 10.1.1.5
# cluster-announce-port 6379
# cluster-announce-bus-port 6380

一共有15项内容，内存使用量均以字节为单位，我们一个一个来看：

1. peak.allocated

redis启动到现在，最多使用过多少内存。

2. total.allocated

当前使用的内存总量。

3. startup.allocated

redis启动初始化时使用的内存，有很多读者会比较奇怪，为什么我的redis启动以后什么都没做就已经占用了几十MB的内存？
这是因为redis本身不仅存储key-value，还有其他的内存消耗，比如共享变量、主从复制、持久化和db元信息，下面各项会有详细介绍。

4. replication.backlog

主从复制backlog使用的内存，默认10MB，backlog只在主从断线重连时发挥作用，主从复制本身并不依赖此项。

5. clients.slaves

主从复制中所有slave的读写缓冲区，包括output-buffer（也即输出缓冲区）使用的内存和querybuf（也即输入缓冲区），这里简单介绍一下主从复制：

redis把一次事件循环中，所有对数据库发生更改的内容先追加到slave的output-buffer中，在事件循环结束后统一发送给slave。
那么主从之间就难免会有数据的延迟，如果主从之间连接断开，重连时为了保证数据的一致性就要做一次全量同步，这显然是不够高效的。backlog就是为此而设计，master在backlog中缓存一部分主从复制的增量数据，断线重连时如果slave的偏移量在backlog中，那就可以只把偏移量之后的增量数据同步给slave即可，避免了全量同步的开销。

6. clients.normal

除slave外所有其他客户端的读写缓冲区。
有时候一些客户端读取不及时，就会造成output-buffer积压占用内存过多的情况，可以通过配置项client-output-buffer-limit来限制，当超过阈值之后redis就会主动断开连接以释放内存，slave亦是如此。

7. aof.buffer

此项为aof持久化使用的缓存和aofrewrite时产生的缓存之和，当然如果关闭了appendonly那这项就一直为0：

redis并不是在有写入时就立即做持久化的，而是在一次事件循环内把所有的写入数据缓存起来，待到事件循环结束后再持久化到磁盘。
aofrewrite时缓存增量数据使用的内存，只在aofrewrite时才会使用，aofrewrite机制可以参考之前的文章《redis4.0之利用管道优化aofrewrite》。

可以看出这一项的大小与写入流量成正比。

8. db.0

redis每个db的元信息使用的内存，这里只使用了db0，所以只打印了db0的内存使用状态，当使用其他db时也会有相应的信息。

db的元信息有以下三项：

a) redis的db就是一张hash表，首先就是这张hash表使用的内存（redis使用链式hash，hash表中存放所有链表的头指针）；

b) 每一个key-value对都有一个dictEntry来记录他们的关系，元信息便包含该db中所有dictEntry使用的内存；

c) redis使用redisObject来描述value所对应的不同数据类型（string、list、hash、set、zset），那么redisObject占用的空间也计算在元信息中。

overhead.hashtable.main：

    db的元信息也即是以上三项之和，计算公式为：

hashtable + dictEntry + redisObject

overhead.hashtable.expires:

对于key的过期时间，redis并没有把它和value放在一起，而是单独用一个hashtable来存储，但是expires这张hash表记录的是key-expire信息，所以不需要`redisObject`来描述value，其元信息也就少了一项，计算公式为：

hashtable + dictEntry

9. overhead.total

3-8项之和：startup.allocated+replication.backlog+clients.slaves+clients.normal+aof.buffer+dbx

10. dataset.bytes

所有数据所使用的内存——也即total.allocated - overhead.total——当前内存使用量减去管理类内存使用量。

11. dataset.percentage

所有数据占比，这里并没有直接使用total.allocated做分母，而是除去了redis启动初始化的内存，计算公式为：

100 * dataset.bytes / (total.allocated - startup.allocated)

12. keys.count

redis当前存储的key总量

13. keys.bytes-per-key

平均每个key的内存大小，直觉上应该是用dataset.bytes除以keys.count即可，但是redis并没有这么做，而是把管理类内存也平摊到了每个key的内存使用中，计算公式为：

    (total.allocated - startup.allocated) / keys.count

14. peak.percentage

当前使用内存与历史最高值比例

15. fragmentation

内存碎片率

2. MEMORY USAGE

相信所有redis用户都希望对每一个key-value的内存使用了如指掌，然而4.0之前redis并没有提供一个明确的方法来进行内存评估，不过从4.0开始，MEMORY命令实现了这一功能。

首先看下使用方法：MEMORY usage [samples]

命令参数不多，通过字面意思也可以看出来是评估指定key的内存使用情况。samples是可选参数默认为5，以hash为例看下其如果工作：

首先类似于上一节中的overhead.hashtable.main，要计算hash的元信息内存，包括hash表的大小以及所有dictEntry的内存占用信息。
与overhead.hashtable.main不同的是，每个dictEntry中key-value都是字符串，所以没redisObject的额外消耗。在评估真正的数据内存大小时redis并没有去遍历所有key，而是采用的抽样估算：随机抽取samples个key-value对计算其平均内存占用，再乘以key-value对的个数即得到结果。试想一下如果要精确计算内存占用，那么就需要遍历所有的元素，当元素很多时就是使redis阻塞，所以请合理设置samples的大小。

其他数据结构的计算方式类似于hash，此处就不再赘述。

3. MEMORY DOCTOR

此项子命令是作者给出的关于redis内存使用方面的建议，在不同的允许状态下会有不同的分析结果：
首先是没问题的情况

运行状态良好：

Hi Sam, I can't find any memory issue in your instance. I can only account for what occurs on this base.

redis的数据量很小，暂无建议：

Hi Sam, this instance is empty or is using very little memory, my issues detector can't be used in these conditions. Please, leave for your mission on Earth and fill it with some data. The new Sam and I will be back to our programming as soon as I finished rebooting.

接下来出现的结果就需要注意了

内存使用峰值1.5倍于目前内存使用量，此时内存碎片率可能会比较高，需要注意：

Peak memory: In the past this instance used more than 150% the memory that is currently using. The allocator is normally not able to release memory after a peak, so you can expect to see a big fragmentation ratio, however this is actually harmless and is only due to the memory peak, and if the Redis instance Resident Set Size (RSS) is currently bigger than expected, the memory will be used as soon as you fill the Redis instance with more data. If the memory peak was only occasional and you want to try to reclaim memory, please try the MEMORY PURGE command, otherwise the only other option is to shutdown and restart the instance.

内存碎片率过高超过1.4，需要注意：

High fragmentation: This instance has a memory fragmentation greater than 1.4 (this means that the Resident Set Size of the Redis process is much larger than the sum of the logical allocations Redis performed). This problem is usually due either to a large peak memory (check if there is a peak memory entry above in the report) or may result from a workload that causes the allocator to fragment memory a lot. If the problem is a large peak memory, then there is no issue. Otherwise, make sure you are using the Jemalloc allocator and not the default libc malloc.
每个slave缓冲区的平均内存超过10MB，原因可能是master写入流量过高，也有可能是主从同步的网络带宽不足或者slave处理较慢：

Big slave buffers: The slave output buffers in this instance are greater than 10MB for each slave (on average). This likely means that there is some slave instance that is struggling receiving data, either because it is too slow or because of networking issues. As a result, data piles on the master output buffers. Please try to identify what slave is not receiving data correctly and why. You can use the INFO output in order to check the slaves delays and the CLIENT LIST command to check the output buffers of each slave.

普通客户端缓冲区的平均内存超过200KB，原因可能是pipeline使用不当或者Pub/Sub客户端处理消息不及时导致：

Big client buffers: The clients output buffers in this instance are greater than 200K per client (on average). This may result from different causes, like Pub/Sub clients subscribed to channels bot not receiving data fast enough, so that data piles on the Redis instance output buffer, or clients sending commands with large replies or very large sequences of commands in the same pipeline. Please use the CLIENT LIST command in order to investigate the issue if it causes problems in your instance, or to understand better why certain clients are using a big amount of memory.

4. MEMORY MALLOC-STATS

打印内存分配器状态，只在使用jemalloc时有用。

5. MEMORY PURGE

请求分配器释放内存，同样只对jemalloc生效。

结语
关于 Redis 4.0 的主要更新就介绍到这里， 想要详细了解 Redis 4.0 各项修改的读者可以参考 Release Note ： https://raw.githubusercontent…