Redis6 – 配置文件介绍

内容纲要

前言

自定义目录:/myredis/redis.conf

Units单位

配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位,只支持bytes,不支持bit。
大小写不敏感

INCLUDES包含

类似jsp中的include,多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来

网络相关配置

bind

默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求

不写的情况下,无限制接受任何ip地址的访问

生产环境肯定要写你应用服务器的地址;服务器是需要远程访问的,所以需要将其注释掉

如果开启了protected-mode,那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下,Redis只允许接受本机的响应

保存配置,停止服务,重启启动查看进程,不再是本机访问了。

protected-mode

将本机访问保护模式设置no

Port

端口号,默认 6379

tcp-backlog

设置tcp的backlog,backlog其实是一个连接队列,backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列

在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。

注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值(128),所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog(128)两个值来达到想要的效果

timeout

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭,0表示关闭该功能。即永不关闭。

tcp-keepalive

对访问客户端的一种心跳检测,每个n秒检测一次。

单位为秒,如果设置为0,则不会进行Keepalive检测,建议设置成60。

GENERAL通用

daemonize

是否为后台进程,设置为yes

守护进程,后台启动

pidfile

存放pid文件的位置,每个实例会产生一个不同的pid文件

loglevel

指定日志记录级别,Redis总共支持四个级别:debug、verbose、notice、warning,默认为notice

四个级别根据使用阶段来选择,生产环境选择notice 或者warning

logfile

日志文件名称

databases 16

设定库的数量 默认16,默认数据库为0,可以使用SELECT <dbid>命令在连接上指定数据库id

SECURITY安全

设置密码

访问密码的查看、设置和取消

在命令中设置密码,只是临时的。重启redis服务器,密码就还原了。

永久设置,需要再配置文件中进行设置。

LIMITS限制

maxclients

  • 设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
  • 默认情况下为10000个客户端。
  • 如果达到了此限制,redis则会拒绝新的连接请求,并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

maxmemory

  • 建议必须设置,否则,将内存占满,造成服务器宕机
  • 设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限,redis将会试图移除内部数据,移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
  • 如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据,或者设置了“不允许移除”,那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息,比如SET、LPUSH等。
  • 但是对于无内存申请的指令,仍然会正常响应,比如GET等。如果你的redis是主redis(说明你的redis有从redis),那么在设置内存使用上限时,需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存,只有在你设置的是“不移除”的情况下,才不用考虑这个因素。

maxmemory-policy

  • volatile-lru:使用LRU算法移除key,只对设置了过期时间的键;(最近最少使用)
  • allkeys-lru:在所有集合key中,使用LRU算法移除key
  • volatile-random:在过期集合中移除随机的key,只对设置了过期时间的键
  • allkeys-random:在所有集合key中,移除随机的key
  • volatile-ttl:移除那些TTL值最小的key,即那些最近要过期的key
  • noeviction:不进行移除。针对写操作,只是返回错误信息

maxmemory-samples

  • 设置样本数量,LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法,而是估算值,所以你可以设置样本的大小,redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。
  • 一般设置3到7的数字,数值越小样本越不准确,但性能消耗越小。

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