随着redis的发展，越来越多的架构用它取代了memcached作为缓存服务器的角色，它有几个很突出的特点：

    1. 除了Hash，还提供了Sorted Set, List等数据结构
    2. 可以持久化到磁盘
    3. 支持cluster (3.0)

    它的性能和memcached不相上下，再加上流行的其他组件（比如队列）也会用到redis，从架构简单出发，已经没有必要混用redis和memcached了。写篇短文介绍一下用redis作为缓存服务器配置时候需要注意几个点。

    Redis配置

    作为缓存服务器，如果不加以限制内存的话，就很有可能出现将整台服务器内存都耗光的情况，可以在redis的配置文件里面设置：

    1. # 限定最多使用1.5GB内存 
    2. maxmemory 1536mb

    如果内存到达了指定的上限，还要往redis里面添加更多的缓存内容，需要设置清理内容的策略：

    1. # 设置策略为清理最少使用的key对应的数据  
    2. maxmemory-policy allkeys-lru

    清理策略有多种，redis的官方文档有一篇很详细的说明： http://redis.io/topics/lru-cache

    Redis监控

    redis提供了INFO这个命令，能够随时监控服务器的状态，只用telnet到对应服务器的端口，执行命令即可：

    1. telnet localhost 6379  info

    在输出的信息里面有这几项和缓存的状态比较有关系：

    1. keyspace_hits:14414110  
    2. keyspace_misses:3228654  
    3. used_memory:433264648  
    4. expired_keys:1333536  
    5. evicted_keys:1547380

    通过计算hits和miss，我们可以得到缓存的命中率：14414110 / (14414110 + 3228654) = 81% ，一个缓存失效机制，和过期时间设计良好的系统，命中率可以做到95%以上,对于整体性能提升是很大的。

    used_memory,expired_keys,evicted_keys这3个信息的具体含义，redis的官方也有一篇很详细的说明：http://redis.io/commands/info

    有个ruby gem叫redis-stat，它利用INFO命令展现出更直观的信息报表，推荐：
    https://github.com/junegunn/redis-stat

    优化Rails的缓存配置

    Rails在用redis作为缓存的时候，配置很简单，官方文档是用schema的方式来写的：

    1. config.cache_store =  :redis_store, "redis://localhost:6379/0/cache"

    由于实在太简单了，很多人就直接用这个默认设置了，但实际上还有一些很有用的参数可以通过hash options的方式来写，比如压缩超过32K的数据压缩以后再放入缓存，再比如设置默认所有的key失效时间为8小时：

    1. config.cache_store = :redis_store, {:host => 'redis.server',  :port => 6379, :compress => true, :expires_in => 8.hours,  :compress_threshold => 32.kilobytes}

    用一个实际案例来作为例子，一台redis缓存服务器在优化配置之前，占用4.2G左右的内存，缓存命中率在70%左右。
    我们先在服务器上执行BGSAVE命令，将内存dump下来，然后用 https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools这个工具，将dump的数据，解析成csv文件：

    1. rdb -c memory /var/redis/6379/dump.rdb > memory.csv

    用excel打开分析，按key进行排序和统计，我们可以看到哪一些类型的缓存在服务器上最多，调整这个类型缓存的失效时间和失效机制，再通过redis-stat来观察进行微调，提高整体的命中率。
    通过分析占用内存比较大的key，发现有30%左右的相同类型key，用了95%的内存，这些缓存大部分是html的片段缓存，通过设置compress_threshold和compress参数，让整体内存占用从4.2G，下降到了1.3G。