Redis那些用数字当代码的秘密，带你一步步摸索解锁新玩法

我记得有一次在调试一个线上问题的时候,看到一个同事在查Redis的监控，他指着屏幕上一条突然飙升的折线，嘟囔了一句：“这‘info’命令的输出里，‘evicted_keys’怎么突然多了起来？”旁边另一个经验更丰富的工程师凑过来看了一眼，轻描淡写地说：“哦，内存满了，LRU开始干活了。”我当时就愣住了，LRU？这听起来像个医学缩写，后来我才知道，在Redis的世界里，数字和字母组成的简短代码背后，藏着整个系统高效运转的秘密，我就带你像侦探一样，一步步摸索这些用数字当代码的秘密，解锁Redis的新玩法。

我们得从最基础的开始,那就是Redis的“心跳”——INFO命令，这个命令返回的信息就像一份详细的体检报告，全是键值对，其中很多关键指标就是用数字表示的，你输入INFO memory，会看到一行used_memory_human: 1.02G，这很直观，告诉你当前用了多少内存，但再往下看，有个mem_fragmentation_ratio: 1.5，这个数字1.5就是个秘密代码，如果这个比值大于1.5，就说明内存碎片化有点严重了，Redis可能正在“吃力”地为你找空闲内存，这时候你可能需要考虑重启实例或者调整内存分配策略了，再比如INFO stats里的keyspace_hits和keyspace_misses，你可以用这两个数字简单算一下缓存命中率，如果命中率太低，比如低于90%，那就意味着很多请求都直接打到后端的数据库上了，你的缓存可能没设置对热点数据。

我们玩点更深入的,看看数据过期和淘汰的秘密，Redis内存是有限的，当内存满了，再有新数据进来怎么办？这就涉及到淘汰策略，而这个策略是由一个叫maxmemory-policy的配置项决定的，它背后也是一些“数字”或“缩写”代码，默认的策略通常是noeviction（不淘汰，新写入会报错），但在大多数需要缓存的场景下，我们会设置为allkeys-lru，这里的“LRU”就是之前那个工程师说的，它是“Least Recently Used”的缩写，意思是淘汰最久没被使用的数据，就像一个图书馆，书架满了，就把那些最长时间没人借的书下架，但Redis为了节约内存，并不是维护一个精确的LRU链表，而是采用了一种近似算法，它用一个数字maxmemory-samples（默认是5）来控制精度，你可以把它理解为，图书管理员不会检查所有书，而是随机抽查5本，然后把其中最旧的那本下架，调大这个数字（比如到10），淘汰会更精确，但也会消耗更多CPU，你看，通过调整这个数字，你就在性能和精度之间做出了自己的权衡，这是一种高级玩法。

再说说持久化,Redis为了保证数据不丢，会把内存数据写到硬盘上，主要两种方式：RDB和AOF，RDB像是拍快照，在某个时间点把整个数据库存成一个文件，那什么时候触发快照呢？这就看配置文件里的“数字代码”了，比如save 900 1，save 300 10，save 60 10000，这串数字是什么意思？它说的是：在900秒（15分钟）内，如果至少有1个key发生了变化，就触发快照；或者在300秒（5分钟）内，至少有10个key变化；或者在60秒内，有10000个key变化，这三个条件是或的关系，满足任何一个就执行，理解了这套规则，你就可以根据业务的写入频繁程度来定制你的备份策略，如果你的业务写入非常频繁，你可能会觉得60秒内写10000个key太容易达到，快照太频繁影响性能，就可以适当调高这个数字，这就是在用数字配置来“驯服”Redis的行为。

我们聊聊一个很有意思的“数字”功能——管道（pipeline），这严格来说不是一个配置项数字，而是一种操作方式背后的核心思想：减少网络往返次数，Redis处理命令的速度极快，瓶颈往往出现在网络传输上，如果你要执行一万次SET命令，正常情况是发一个请求，等一个回复，再发下一个，这一来一回（Round Trip Time, RTT）累计的时间非常可观，而管道技术允许你把这一万个命令打包，一次性发送给Redis服务器，服务器处理完后再一次性把结果返回给你，这个过程中，网络往返次数从一万次降到了1次，这个“1”对比“10000”的巨大差距，就是性能提升的秘密，你甚至可以用脚本简单测试一下，感受一下几百倍的性能差异，这会让你对网络开销有更深刻的认识。

你看,Redis的这些数字代码，从内存使用率、碎片比率，到淘汰策略的采样数、持久化的触发条件，再到管道技术背后的网络往返次数，它们都不是冰冷枯燥的配置参数，它们是Redis与开发者交流的语言，是揭示系统内部状态的仪表盘，更是我们对其进行精细调优的旋钮，下次当你再看到这些数字时，不妨多想一想它背后代表的意义，试着调整它、观察它，你会发现，你对Redis的理解和控制力，会因此提升到一个全新的层次，这本身就是一种充满乐趣的探索和新玩法。 中关于INFO命令的输出含义、maxmemory-policy策略、RDB的save配置参数以及pipeline技术的原理，均参考自Redis官方文档的核心概念说明。）