【数据结构】上缺乏广泛的数据结构支持：比如支持范围查询的SkipList，和Stream等等数据结构
【高可用】上缺乏，哨兵或者master-slaver模式的高可用设计
【横向扩展】上缺乏集群和分片功能
【在内存安全性】上，缺乏内存过载时候的key淘汰算法的支持
【内存利用率】没有充分对数据结构优化提高内存利用率，例如使用压缩性的数据结构
【功能扩展】需要具备后续功能的拓展
【不具备事务性】无法保证多个操作的原子性
【内存分配器】SimpleKV 是 glibc，Redis 的分配器选择更多

总结：缺少的还包括：丰富的数据类型、数据压缩、过期机制、数据淘汰策略、主从复制、集群化、高可用等功能，另外还可以增加统计模块、通知模块、调试模块、元数据查询等辅助功能。

整数数组和压缩列表在查找时间复杂度方面并没有很大的优势，那为什么 Redis 还会把它们作为底层数据结构呢？

1、内存利用率，数组和压缩列表都是非常紧凑的数据结构，它比链表占用的内存要更少。Redis是内存数据库，大量数据存到内存中，此时需要做尽可能的优化，提高内存的利用率。

2、数组对CPU高速缓存支持更友好，所以Redis在设计时，集合数据元素较少情况下，默认采用内存紧凑排列的方式存储，同时利用CPU高速缓存不会降低访问速度。当数据元素超过设定阈值后，避免查询时间复杂度太高，转为哈希和跳表数据结构存储，保证查询效率。

Redis的List底层使用压缩列表本质上是将所有元素紧挨着存储，所以分配的是一块连续的内存空间，虽然数据结构本身没有时间复杂度的优势，但是这样节省空间而且也能避免一些内存碎片。

在“Redis基本 IO 模型” 图中，还有哪些潜在的性能瓶颈？

Redis单线程处理IO请求性能瓶颈主要包括2个方面：

1、任意一个请求在server中一旦发生耗时，都会影响整个server的性能，也就是说后面的请求都要等前面这个耗时请求处理完成，自己才能被处理到。耗时的操作包括以下几种：

• 操作bigkey：写入一个bigkey在分配内存时需要消耗更多的时间，同样，删除bigkey释放内存同样会产生耗时；
• 使用复杂度过高的命令：例如SORT/SUNION/ZUNIONSTORE，或者O(N)命令，但是N很大，例如lrange key 0 -1一次查询全量数据；
• 大量key集中过期：Redis的过期机制也是在主线程中执行的，大量key集中过期会导致处理一个请求时，耗时都在删除过期key，耗时变长；
• 淘汰策略：淘汰策略也是在主线程执行的，当内存超过Redis内存上限后，每次写入都需要淘汰一些key，也会造成耗时变长；
• AOF刷盘开启always机制：每次写入都需要把这个操作刷到磁盘，写磁盘的速度远比写内存慢，会拖慢Redis的性能；
• 主从全量同步生成RDB：虽然采用fork子进程生成数据快照，但fork这一瞬间也是会阻塞整个线程的，实例越大，阻塞时间越久；

2、并发量非常大时，单线程读写客户端IO数据存在性能瓶颈，虽然采用IO多路复用机制，但是读写客户端数据依旧是同步IO，只能单线程依次读取客户端的数据，无法利用到CPU多核。

针对问题1，一方面需要业务人员去规避，一方面Redis在4.0推出了lazy-free机制，把bigkey释放内存的耗时操作放在了异步线程中执行，降低对主线程的影响。

针对问题2，Redis在6.0推出了多线程，可以在高并发场景下利用CPU多核多线程读写客户端数据，进一步提升server性能，当然，只是针对客户端的读写是并行的，每个命令的真正操作依旧是单线程的。

AOF 日志重写的时候，是由 bgrewriteaof 子线程来完成的，不用主线程参与（主进程也行，这里凸显 redis 是单线程故说成主线程），本次课程的非阻塞指子线程的执行不阻塞主线程。这个重写过程是否有其他的阻塞风险？如果有，会在哪里阻塞？

Redis采用fork子进程重写AOF文件时，潜在的阻塞风险包括：fork子进程 和 AOF重写过程中父进程产生写入的场景，下面依次介绍。

a、fork子进程，fork这个瞬间一定是会阻塞主线程的（注意，fork时并不会一次性拷贝所有内存数据给子进程，老师文章写的是拷贝所有内存数据给子进程，我个人认为是有歧义的），fork采用操作系统提供的写实复制(Copy On Write)机制，就是为了避免一次性拷贝大量内存数据给子进程造成的长时间阻塞问题，但fork子进程需要拷贝进程必要的数据结构，其中有一项就是拷贝内存页表（虚拟内存和物理内存的映射索引表），这个拷贝过程会消耗大量CPU资源，拷贝完成之前整个进程是会阻塞的，阻塞时间取决于整个实例的内存大小，实例越大，内存页表越大，fork阻塞时间越久。拷贝内存页表完成后，子进程与父进程指向相同的内存地址空间，也就是说此时虽然产生了子进程，但是并没有申请与父进程相同的内存大小。那什么时候父子进程才会真正内存分离呢？“写实复制”顾名思义，就是在写发生时，才真正拷贝内存真正的数据，这个过程中，父进程也可能会产生阻塞的风险，就是下面介绍的场景。

b、fork出的子进程指向与父进程相同的内存地址空间，此时子进程就可以执行AOF重写，把内存中的所有数据写入到AOF文件中。但是此时父进程依旧是会有流量写入的，如果父进程操作的是一个已经存在的key，那么这个时候父进程就会真正拷贝这个key对应的内存数据，申请新的内存空间，这样逐渐地，父子进程内存数据开始分离，父子进程逐渐拥有各自独立的内存空间。因为内存分配是以页为单位进行分配的，默认4k，如果父进程此时操作的是一个bigkey，重新申请大块内存耗时会变长，可能会产阻塞风险。另外，如果操作系统开启了内存大页机制(Huge Page，页面大小2M)，那么父进程申请内存时阻塞的概率将会大大提高，所以在Redis机器上需要关闭Huge Page机制。Redis每次fork生成RDB或AOF重写完成后，都可以在Redis log中看到父进程重新申请了多大的内存空间。

AOF 重写也有一个重写日志，为什么他不共享使用 AOF本身的日志？

AOF 重写不复用 AOF 本身的日志，一个原因是父子进程写同一个文件必然会产生竞争问题，控制竞争就意味着会影响父进程的性能。而是如果 AOF 重写过程中失败了，那么原本的 AOF 文件相当于被污染了，无法做恢复使用。所以 Redis AOF 重写一个新文件，重写失败的话，直接删除这个文件就好了，不会对原先的 AOF 文件产生影响。等重写完成之后，直接替换旧文件即可。

AOF 工作原理

• Redis 执行 fork()，现在同时拥有父进程和子进程
• 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件
• 对于所有新执行的写入文件，父进程一边将他们累计到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾，这样即使在重写过程中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的
• 当子进程完成重写工作时，他给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾
• 结束。现在 Redis 原子地使用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾

假设有设这样一个场景：我们使用一个 2 核 CPU、4GB 内存、500GB 磁盘的云主机运行 Redis，Redis 数据库的数据量大小差不多是 2GB，我们使用了 RDB 做持久化保证。当时 Redis 的运行负载以修改操作为主，写读比例差不多在 8:2 左右，也就是说如果 100 个请求，80个请求执行的是修改操作。在这个场景下，使用 RDB 做持久化有什么风险？

2核CPU、4GB内存、500G磁盘，Redis实例占用2GB，写读比例为8:2，此时做RDB持久化，产生的风险主要在于 CPU资源 和 内存资源 这2方面：

a、内存资源风险：Redis fork子进程做RDB持久化，由于写的比例为80%，那么在持久化过程中，“写实复制”会重新分配整个实例80%的内存副本，大约需要重新分配1.6GB内存空间，这样整个系统的内存使用接近饱和，如果此时父进程又有大量新key写入，很快机器内存就会被吃光，如果机器开启了Swap机制，那么Redis会有一部分数据被换到磁盘上，当Redis访问这部分在磁盘上的数据时，性能会急剧下降，已经达不到高性能的标准（可以理解为武功被废）。如果机器没有开启Swap，会直接触发OOM，父子进程会面临被系统kill掉的风险。

b、CPU资源风险：虽然子进程在做RDB持久化，但生成RDB快照过程会消耗大量的CPU资源，虽然Redis处理处理请求是单线程的，但Redis Server还有其他线程在后台工作，例如AOF每秒刷盘、异步关闭文件描述符这些操作。由于机器只有2核CPU，这也就意味着父进程占用了超过一半的CPU资源，此时子进程做RDB持久化，可能会产生CPU竞争，导致的结果就是父进程处理请求延迟增大，子进程生成RDB快照的时间也会变长，整个Redis Server性能下降。

c、另外，可以再延伸一下，老师的问题没有提到Redis进程是否绑定了CPU，如果绑定了CPU，那么子进程会继承父进程的CPU亲和性属性，子进程必然会与父进程争夺同一个CPU资源，整个Redis Server的性能必然会受到影响！所以如果Redis需要开启定时RDB和AOF重写，进程一定不要绑定CPU。

AOF 记录的操作命令更全，相比于 RDB 丢失的数据更少。那为什么主从库间的复制不使用 AOF 呢？

主从全量同步使用RDB而不使用AOF的原因：

1、RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。在主从全量数据同步时，传输RDB文件可以尽量降低对主库机器网络带宽的消耗，从库在加载RDB文件时，一是文件小，读取整个文件的速度会很快，二是因为RDB文件存储的都是二进制数据，从库直接按照RDB协议解析还原数据即可，速度会非常快，而AOF需要依次重放每个写命令，这个过程会经历冗长的处理逻辑，恢复速度相比RDB会慢得多，所以使用RDB进行主从全量同步的成本最低。

2、假设要使用AOF做全量同步，意味着必须打开AOF功能，打开AOF就要选择文件刷盘的策略，选择不当会严重影响Redis性能。而RDB只有在需要定时备份和主从全量同步数据时才会触发生成一次快照。而在很多丢失数据不敏感的业务场景，其实是不需要开启AOF的。