纠正一下：AOF三种写回策略是同步写，但AOF重写机制可以fork子进程来执行。\
Redis作为MySQL的缓存，能提供快速的读写，是基于内存的，当Redis宕机后，数据全部丢失，如何恢复缓存中的数据呢，最容易的办法是从数据库中同步这些数据到缓存中，若Redis本身既做缓存又做数据库，那如何处理?
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AOF
先写缓存，然后再写AOF文件，AOF文件中记录的是每一条正确写入到缓存中的命令，Redis是一切从简，先写缓存后写日志的好处是：避免了像MySQL中分析器的作用：语法分析，词法分析，语义分析，也可以保证写入AOF文件中的命令是正确无误的。
优点：在命令执行完后，写入AOF文件，不会阻塞当前的写操作。
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但AOF文件具备两个风险：\
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- 若刚执行完一个命令，还未来得及写AOF文件，Redis宕机了怎么办？
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- 解决办法：
- always：同步写回，每个写命令执行完，立马同步进磁盘。
- everysec：每秒写回，每个写命令执行完，先把日志写进内存缓冲区，每隔一秒同步进磁盘中。
- no：操作系统控制的写回，每个写命令执行完后，先把日志写进内存缓冲区，由操作系统决定何时同步进磁盘。
always可以确保数据基本不丢失，每个写命令后都有落盘操作，不可避免会带来主线程性能影响。everysec采用一秒写回一次的频率，避免了写一次同步一次的操作，减少了对性能的影响，若发生宕机，也只是会丢失一秒的数据。作为高级开发，权衡是必修课，everysec只能确保影响最小，性能最大。no性能最好了，Redis每次都把数据存储在缓冲区中，放完就走了，何时同步进磁盘都由操作系统决定，若宕机了，丢失的数据最多。
如果要获取高性能，则用no，如果要保证高可靠，就用always，如果既要保证高性能又要保证高可靠，就用everysec。
AOF的三种策略同步进磁盘，并非使用异步，也是由主线程来控制的。
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随着命令执行得越多，AOF的文件大小就越大，Redis又提供了一种优化手段，AOF重写机制。\
AOF重写机制：Redis根据数据库的现状创建一个新的AOF文件，读取数据库中的所有键值对，然后对每一个键值对用命令记录它的写入，比如读到String类型的key和value，则写入set key value。AOF同步写入磁盘是追加写的，可以对一个key进行多次修改，比如set peter 01，set peter 02，set peter 03，追加写会导致AOF中保存了这三种命令，但AOF重写机制能保证只保存最新的命令，这样就大大减少了文件内存大小。
执行AOF重写机制时，是否会阻塞主线程? 每次执行重写时，主线程都会fork出一个子进程，在fork子进程时，子进程会复制父进程的内存页表，即虚拟内存和物理内存的映射关系表，在不拷贝物理内存的情况下，也能共享父进程的内存数据，因此，看起来好像是拷贝了最新的AOF文件数据，此时子进程和主线程互不影响，主线程还可以处理新来的请求。此时若有写操作，Redis会把这个写操作记录到缓冲区，同时fork子进程未执行完时，也会写进老AOF文件中，这里两个新老AOF都会写，若宕机，缓冲区的数据丢失，老AOF文件中还是有的，若未宕机，待子进程把所有的数据重写完成后，再把缓冲区中的最新写操作，同步进新的AOF文件中，保证此时的AOF文件是最新的，然后用新AOF文件代替旧的AOF文件，固不会阻塞主线程。
如果频繁的执行AOF重写命令，也会对主线程进行阻塞，因为在主线程fork子进程时，fork这个操作就是阻塞主线程的，子进程会拷贝父线程的内存页表，如果内存页很大，那么拷贝的时间也会很长，拷贝未完成之前是会一定会阻塞主线程的，拷贝完内存页之后，子进程和主线程都指向同一份内存地址，此时子进程才开始AOF重写。
在子进程重写期间，若有新的写请求执行，主线程会重新开辟一份空间，此时就做到了子进程和主线程真正的内存分离。
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redis log中可以看见每次AOF重写后，主线程申请了多大的内存空间。
优化点：关闭内存大页机制(huge page)，目的为了减少主线程申请内存时阻塞的概率。
何时出发AOF重写机制?
- 手动执行bgrewriteaof命令，主线程fork子进程，来重写AOF文件，缩小文件大小。
- 通过配置自动触发。
在恢复内存数据时，AOF是一行一行的执行命令，而RDB可以直接让快照数据加载进内存中。
RDB类似于拍照，记录时间段内的快照数据，支持主线程fork()子线程，来异步进行快照同步。注意：快照只是记录某一时刻的原始数据。步骤\
- 执行bgSave命令时，主线程fork()子进程，使用子线程去执行持久化
- 在RDB期间，子进程跟主线程是互不影响的，也是采用写实复制。子进程通过拷贝了主线程的内存页表，共享了主线程的数据，当主线程要修改正在快照中的数据时，会开启一块缓冲区，将修改的最新值记录在此，不会影响快照保存的数据。
bgsave是写时复制机制, Redis借助操作系统提供的写时复制技术(Copy-On-write), 在生成快照的同时, 依然可以正常处理写命令, 原理: bgsave子进程是由fork生成的, 可以共享主线程的所有内存数据, bgsave子进程运行后, 开始读取主线程的内存数据, 并把他们写入到RDB文件中
比如：t0时刻，执行了rdb持久化，此时peter：20，假设RDB持久化时间为20s，在t0+5时刻，peter：20修改为peter：30，此时我们应该记录的是t0时刻的peter：20，最新的数据只会在下一次快照时同步进RDB文件中。
主进程fork()出的子进程，在进行RDB文件同步时，底层是使用的写实复制技术。当子进程拷贝完主线程的内存页地址后，主子进程都指向同一个内存地址，当有写操作触发的时候，才会进行分离，主进程会单独开辟一块新的空间记录这个修改操作。
尽量要避免频繁的持久化，频繁持久化会带来两个影响：不断地fork()子进程和写入磁盘的消耗，用Redis时，应当时时刻刻具备权衡判断能力和是否会阻塞主线程的思想。一般我们为了权衡利弊：通常使用AOF和RDB混合持久化
一般我们推荐使用混合持久化：新的AOF文件前半段是RDB格式的全量数据后半段是AOF格式的增量数据。在redis重启的时候, 可以先加载在RDB的内容, 再加载剩余的aof文件。\
**淘汰策略
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- noeviction
- redis3.0版本后，默认情况下，当Redis中的内存空间超过阈值，则不会淘汰数据，再来了写请求，Redis将不会提供服务，而是直接返回错误。
以下四种跟过期时间有关，无论是过期时间快到了，或者到达了Redis的内存空间阈值，都会根据规则进行淘汰
- volatile-random
- 在设置过期时间的键值对中，进行随机删除。
- volatile-ttl
- 在设置过期时间的键值对中，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先删除。
- volatile-lru
- 会使用LRU算法筛选设置了过期时间的键值对
- volatile-lfu
- 会使用LFU算法选择设置了过期时间的键值对
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若无设置过期时间，则范围会扩大，针对于所有的键值对\
- allkeys-lru
- 使用LRU算法在所有键值对中进行筛选删除。
- allkeys-random
- 从所有的键值对中随机选择并删除数据。
- allkeys-lfu
- 使用LFU算法在所有键值对中进行筛选删除。
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如果一个键值对被淘汰策略选中，那么有可能他过期时间还未到，或者未设置过期时间，他都会被删除。
LRU算法，Redis面试题(一)：常见的底层结构，在redisObject中有一个字段就是记录LRU属性的
typedef struct redisObject {// 总空间: 4 bit + 4 bit + 24 bit + 4 byte + 8 byte = 16 byte unsigned type:4; // 分别存储五种常用的数据类型,String,List,Set,Hash,Zset unsigned encoding:4; // 更细分,存储上面的编码方式 unsigned lru:LRU_BITS; // lru时间, 用于redis的淘汰机制的 int refcount; // 共享对象,被引用了多少次 void *ptr; // 指向sds地址,sds分多个结构体} robj;
记录当前对象最近被访问的时间，LRU算法是根据最少使用的原则来进行删选LRU会把所有的数据组织成一个链表，链表的头和尾分别表示MRU端和LRU端，MRU表示最近刚访问的数据，LRU表示很久没有访问的数据。假设咱们有1，2，3，4，5。五条数据，当先访问了5，则5位于表头，再访问了4，则4在表头，依此访问，链表的最终顺序为5，4，3，2，1。其实Redis的内存空间不够了，要写入6时，会把LRU端的数据给删掉，更新链表的数据为6，5，4，3，2。
LRU算法思想：最早被访问的优先淘汰，最近访问的，可能会再访问，在缓存内存满时，优先删除LRU端的元素。但每次有数据被访问时，都需要挪动链表顺序，时间复杂度是O(n)，为了防止降低Redis性能。Redis在每个RedisObject中设置了lru字段，对LRU算法进行了优化，会随机选出一批数据(数据大小根据配置文件设置)，组成一个回收集，从这回收集中把lru字段值最小的数据从缓存中淘汰出去，减去了链表的维护。当需要再次淘汰数据时，Redis继续挑选一批数据进入到回收集，进入回收集的必要条件：新的一批数据必须是小于回收集中最小的lru值，当回收集的个数到达配置值时，又会优先把最小的lru值元素给淘汰。
CONFIG SET maxmemory-samples 100// 回收集好像有点G1回收垃圾的味道
