下载地址：

lhold

基本知识点:
1. 对于beanstalk 消息队列中每条数据都为 job
2. beanstalk service端 ，会维护 tubes[多个管道]
3. client端可以监听,使用多 tube
4. client端可以指定 use 管道[ client生成一个新的job时会把此job提交到 指定管道]
5. client端可以指定 watch 管道 [ client接收处理job时会到 指定管道得到待处理的job]

官方示意图:
put reserve delete
—–> [READY] ———> [RESERVED] ——–> *poof*

一般情况:
1. 任务提交到service端,job 管理放入内存空间并为其标记状态 [READY]
2. client通过轮训竞争得到次状态, job 改为 [RESERVED]
2.1 当在默认时间 120 秒内没处理完 , job.stats.timeouts 就会大于 0
同时其他 轮训竞争client会拿到这个job【 注意了 每次timeouts时,在轮训的客户端就会得到次job，状态都为 ready,timeouts>0 】
3. 随便其中一台client处理完 job.delete , 其他 client 中的此job 都会 *poof*

deom – python beanstalkc 中 job.stats 参考:
使用 easy_install beanstalkc
API 参考 : http://github.com/earl/beanstalkc/blob/master/TUTORIAL
刚生成的 beanstalk
{‘buries’: 0, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 0, ‘ttr’: 120,
‘age’: 6, ‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘reserved’, ‘time-left’: 114,
‘kicks’: 0, ‘id’: 2}

以timeout了的 beanstalk,并且在其他client轮训到 job
{‘buries’: 0, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 1, ‘ttr’: 120,
‘age’: 417, ‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘reserved’, ‘time-left’: 110,
‘kicks’: 0, ‘id’: 2}
{‘buries’: 0, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 1, ‘ttr’: 120, ‘age’: 415,
‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘reserved’, ‘time-left’: 4294967163L,
‘kicks’: 0, ‘id’: 2}

当没所有client 的 job 都到期 了 状态
{‘buries’: 0, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 2, ‘ttr’: 120,
‘age’: 417, ‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘ready’, ‘time-left’: 4294967161L,
‘kicks’: 0, ‘id’: 2}
{‘buries’: 0, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 2, ‘ttr’: 120, ‘age’: 415,
‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘ready’, ‘time-left’: 4294967163L,
‘kicks’: 0, ‘id’: 2}

其中 client1 job.delete
client1 job.stats *poof*
client2 job.stats *poof*

比较全的状态说明 – [官方文档]

http://github.com/kr/beanstalkd/blob/v1.1/doc/protocol.txt?raw=true

官方示意图:

先简单说明下（完全自己理解的，欢迎拍砖。本人E人太差~看官档费劲，谅解下）:
job.stats状态 = [READY] 待处理, [RESERVED] 正处理, [DELAYED]延迟状态 , [BURIED] 隐藏状态

1. 延迟提交
py.client1.put>>> beanstalk.put(‘yes!’, delay=10)
py.client3.reserve>>> job = beanstalk.reserve()
# 等待 10 秒

2. 管道测试
put-job到service端 可以指定 put的tube管道
如:

py.client1.put>>> beanstalk.use(‘foo’)
py.client1.put>>> beanstalk.put(‘hey!’)

py.client2.reserve>>> job = beanstalk.reserve()
# 一直拥塞，应为 他 watch 管道 ‘default’

py.client3.reserve>>> beanstalk.watch(‘foo’)
# beanstalk.ignore(‘bar’) 放弃监听 bar
py.client3.reserve>>> job = beanstalk.reserve()
py.client3.reserve>>> job.body #输出 ‘hey!’

3. 隐藏状态 现在吧 client 1/2/3 的 use watch 的管道都调回 default
py.client2.reserve>>> job = beanstalk.reserve()
py.client3.reserve>>> job = beanstalk.reserve()
py.client1.put>>> beanstalk.put(‘隐藏状态!’)
py.client2.reserve>>> job.bury() #2 轮训得到 并且 修改 job 为隐藏状态
# 120 秒后 client3 没有轮训得到 此job
py.client2.reserve>>> job.stats()
{‘buries’: 1, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 0, ‘ttr’: 120,
‘age’: 188, ‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘buried’,
‘time-left’: 4294967228L, ‘kicks’: 0, ‘id’: 11}
py.client2.reserve>>> beanstalk.kick( job.stats()['id'] ) #修改状态为 reserved
# 立刻 client3 得到 job
py.client3.reserve>>> job.stats()
{‘buries’: 1, ‘releases’: 0, ‘tube’: ‘default’, ‘timeouts’: 0, ‘ttr’: 120, ‘age’: 313,
‘pri’: 2147483648L, ‘delay’: 0, ‘state’: ‘reserved’,
‘time-left’: 110, ‘kicks’: 1, ‘id’: 11}
# 这时候 client2 / 3 同时 有 job 11 状态 ‘buries’: 1,’timeouts’: 0,’state’: ‘reserved’

4. peek 窥见
可以得到 一个 stats – read 的 job ，其他 client 可以 job = beanstalk.reserve()
后马上 job.stats 会变成 [RESERVED]
py.client2.reserve>>> job = beanstalk.peek_ready()
取得 job 并看 本 client 能 处理能
>>> job = beanstalk.peek(3)
>>> job.body
‘yes!’
>>> job.stats()['state']
‘ready’
这种形式西 job 不能 bury 等修改状态，但 可以 delete

peek 系类
peek_buried
peek_ready

1.分卷压缩，使用tar+split组合
进入网站目录，执行：
tar cvzf – web| split -b 900m

2.合并
cat x* > web.tar.gz

3.解压
tar xvzf web.tar.gz

随便在火车站附近找了个小店吃饭。小店的水煮鱼非常给力！

13号的票，也就是这周五了。开始想念妈妈做的菜了····

memcached是怎么工作的？

Memcached的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多<key,value>对的哈希表。通过key，可以存储或查询任意的数据。

客 户端可以把数据存储在多台memcached上。当查询数据时，客户端首先参考节点列表计算出key的哈希值（阶段一哈 希），进而选中一个节点；客户端将请求发送给选中的节点，然后memcached节点通过一个内部的哈希算法（阶段二哈希），查找真正的数据 （item）。

举个列子，假设有3个客户端1, 2, 3，3台memcached A, B, C：
Client 1想把数据”barbaz”以key “foo”存储。Client 1首先参考节点列表（A, B, C），计算key “foo”的哈希值，假设memcached B被选中。接着，Client 1直接connect到memcached B，通过key “foo”把数据”barbaz”存储进去。Client 2使用与Client 1相同的客户端库（意味着阶段一的哈希算法相同），也拥有同样的memcached列表（A, B, C）。
于是，经过相同的哈希计算（阶段一），Client 2计算出key “foo”在memcached B上，然后它直接请求memcached B，得到数据”barbaz”。
各种客户端在memcached中数据的存储形式是不同的（perl Storable, php serialize, java hibernate, JSON等）。一些客户端实现的哈希算法也不一样。但是，memcached服务器端的行为总是一致的。

最后，从实现的角度看，memcached是一个非阻塞的、基于事件的服务器程序。这种架构可以很好地解决C10K problem ，并具有极佳的可扩展性。

可以参考A Story of Caching ，这篇文章简单解释了客户端与memcached是如何交互的。

memcached最大的优势是什么？

请 仔细阅读上面的问题（即memcached是如何工作的）。Memcached最大的好处就是它带来了极佳的水平可扩展 性，特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希，那么我们很容易增加大量memcached到集群中。memcached之间没有相互通信， 因此不会增加 memcached的负载；没有多播协议，不会网络通信量爆炸（implode）。memcached的集群很好用。内存不够了？增加几台 memcached吧；CPU不够用了？再增加几台吧；有多余的内存？在增加几台吧，不要浪费了。

基于memcached的基本原则，可以相当轻松地构建出不同类型的缓存架构。除了这篇FAQ，在其他地方很容易找到详细资料的。

看看下面的几个问题吧，它们在memcached、服务器的local cache和MySQL的query cache之间做了比较。这几个问题会让您有更全面的认识。

memcached和MySQL的query cache相比，有什么优缺点？

把 memcached引入应用中，还是需要不少工作量的。MySQL有个使用方便的query cache，可以自动地缓存SQL查询的结果，被缓存的SQL查询可以被反复地快速执行。Memcached与之相比，怎么样呢？MySQL的query cache是集中式的，连接到该query cache的MySQL服务器都会受益。
* 当您修改表时，MySQL的query cache会立刻被刷新（flush）。存储一个memcached item只需要很少的时间，但是当写操作很频繁时，MySQL的query cache会经常让所有缓存数据都失效。

* 在多核CPU上，MySQL的query cache会遇到扩展问题（scalability issues）。在多核CPU上，query cache会增加一个全局锁（global lock）, 由于需要刷新更多的缓存数据，速度会变得更慢。

* 在MySQL的query cache中，我们是不能存储任意的数据的（只能是SQL查询结果）。而利用memcached，我们可以搭建出各种高效的缓存。比如，可以执行多个独立 的查询，构建出一个用户对象（user object），然后将用户对象缓存到memcached中。而query cache是SQL语句级别的，不可能做到这一点。在小的网站中，query cache会有所帮助，但随着网站规模的增加，query cache的弊将大于利。

* query cache能够利用的内存容量受到MySQL服务器空闲内存空间的限制。给数据库服务器增加更多的内存来缓存数据，固然是很好的。但是，有了 memcached，只要您有空闲的内存，都可以用来增加memcached集群的规模，然后您就可以缓存更多的数据。

memcached和服务器的local cache（比如PHP的APC、mmap文件等）相比，有什么优缺点？

首 先，local cache有许多与上面(query cache)相同的问题。local cache能够利用的内存容量受到（单台）服务器空闲内存空间的限制。不过，local cache有一点比memcached和query cache都要好，那就是它不但可以存储任意的数据，而且没有网络存取的延迟。

* local cache的数据查询更快。考虑把highly common的数据放在local cache中吧。如果每个页面都需要加载一些数量较少的数据，考虑把它们放在local cached吧。

* local cache缺少集体失效（group invalidation）的特性。在memcached集群中，删除或更新一个key会让所有的观察者觉察到。但是在local cache中, 我们只能通知所有的服务器刷新cache（很慢，不具扩展性），或者仅仅依赖缓存超时失效机制。

* local cache面临着严重的内存限制，这一点上面已经提到。

memcached的cache机制是怎样的？

Memcached 主要的cache机制是LRU（最近最少用）算法+超时失效。当您存数据到memcached中，可以 指定该数据在缓存中可以呆多久Which is forever, or some time in the future。如果memcached的内存不够用了，过期的slabs会优先被替换，接着就轮到最老的未被使用的slabs。

memcached如何实现冗余机制？
不实现！我们对这个问题感到很惊讶。Memcached应该是应用的缓存层。它的设计本身就不带有任何冗余机制。如果一个memcached节点失去了所 有数据，您应该可以从数据源（比如数据库）再次获取到数据。您应该特别注意，您的应用应该可以容忍节点的失效。不要写一些糟糕的查询代码，寄希望于 memcached来保证一切！如果您担心节点失效会大大加重数据库的负担，那么您可以采取一些办法。比如您可以增加更多的节点（来减少丢失一个节点的影 响），热备节点（在其他节点down了的时候接管IP），等等。

memcached如何处理容错的？
不处理！:) 在memcached节点失效的情况下，集群没有必要做任何容错处理。如果发生了节点失效，应对的措施完全取决于用户。节点失效时，下面列出几种方案供您选择：

* 忽略它！ 在失效节点被恢复或替换之前，还有很多其他节点可以应对节点失效带来的影响。

* 把失效的节点从节点列表中移除。做这个操作千万要小心！在默认情况下（余数式哈希算法），客户端添加或移除节点，会导致所有的缓存数据不可用！因为哈希参照的节点列表变化了，大部分key会因为哈希值的改变而被映射到（与原来）不同的节点上。

* 启动热备节点，接管失效节点所占用的IP。这样可以防止哈希紊乱（hashing chaos）。

* 如果希望添加和移除节点，而不影响原先的哈希结果，可以使用一致性哈希算法（consistent hashing）。您可以百度一下一致性哈希算法。支持一致性哈希的客户端已经很成熟，而且被广泛使用。去尝试一下吧！

* 两次哈希（reshing）。当客户端存取数据时，如果发现一个节点down了，就再做一次哈希（哈希算法与前一次不同），重新选择另一个节点（需要注意 的时，客户端并没有把down的节点从节点列表中移除，下次还是有可能先哈希到它）。如果某个节点时好时坏，两次哈希的方法就有风险了，好的节点和坏的节 点上都可能存在脏数据（stale data）。

如何将memcached中item批量导入导出？

您不应该这样做！Memcached是一个非阻塞的服务器。任何可能导致memcached暂停或瞬时拒绝服务的操作都应该值得深思熟虑。向 memcached中批量导入数据往往不是您真正想要的！想象看，如果缓存数据在导出导入之间发生了变化，您就需要处理脏数据了；如果缓存数据在导出导入 之间过期了，您又怎么处理这些数据呢？

因此，批量导出导入数据并不像您想象中的那么有用。不过在一个场景倒是很有用。如果您有大量的从不变化 的数据，并且希望缓存很快热（warm）起来，批量导入缓存数据是很有帮助的。虽然这个场景并不典型，但却经常发生，因此我们会考虑在将来实现批量导出导入的功能。

Steven Grimm，一如既往地,，在邮件列表中给出了另一个很好的例子：http://lists.danga.com/pipermail/memcached/2007-July/004802.html 。

但是我确实需要把memcached中的item批量导出导入，怎么办？？

好吧好吧。如果您需要批量导出导入，最可能的原因一般是重新生成缓存数据需要消耗很长的时间，或者数据库坏了让您饱受痛苦。

如 果一个memcached节点down了让您很痛苦，那么您还会陷入其他很多麻烦。您的系统太脆弱了。您需要做一些优化 工作。比如处理”惊群”问题（比如 memcached节点都失效了，反复的查询让您的数据库不堪重负…这个问题在FAQ的其他提到过），或者优化不好的查询。记住，Memcached 并不是您逃避优化查询的借口。

如果您的麻烦仅仅是重新生成缓存数据需要消耗很长时间（15秒到超过5分钟），您可以考虑重新使用数据库。这里给出一些提示：

* 使用MogileFS（或者CouchDB等类似的软件）在存储item。把item计算出来并dump到磁盘上。 MogileFS可以很方便地覆写item，并提供快速地访问。.您甚至可以把MogileFS中的item缓存在memcached中，这样可以加快读 取速度。 MogileFS+Memcached的组合可以加快缓存不命中时的响应速度，提高网站的可用性。
* 重新使用MySQL。 MySQL的 InnoDB主键查询的速度非常快。如果大部分缓存数据都可以放到VARCHAR字段中，那么主键查询的性能将更好。从memcached中按key查询 几乎等价于MySQL的主键查询：将key 哈希到64-bit的整数，然后将数据存储到MySQL中。您可以把原始（不做哈希）的key存储都普通的字段中，然后建立二级索引来加快查询…key被 动地失效，批量删除失效的key，等等。

上面的方法都可以引入memcached，在重启memcached 的时候仍然提供很好的性能。由于您不需要当 心”hot”的item被 memcached LRU算法突然淘汰，用户再也不用花几分钟来等待重新生成缓存数据（当缓存数据突然从内存中消失时），因此上面的方法可以全面提高性能。

关于这些方法的细节，详见博客：http://dormando.livejournal.com/495593.html 。

memcached是如何做身份验证的？
没有身份认证机制！memcached是运行在应用下层的软件（身份验证应该是应用上层的职责）。memcached的客户端和服务器端之所以是轻量级 的，部分原因就是完全没有实现身份验证机制。这样，memcached可以很快地创建新连接，服务器端也无需任何配置。

如果您希望限制访问，您可以使用防火墙，或者让memcached监听unix domain socket。

memcached的多线程是什么？如何使用它们？
线 程就是定律（threads rule）！在Steven Grimm和Facebook的努力下，memcached 1.2及更高版本拥有了多线程模式。多线程模式允许memcached能够充分利用多个CPU，并在CPU之间共享所有的缓存数据。memcached使 用一种简单的锁机制来保证数据更新操作的互斥。相比在同一个物理机器上运行多个memcached实例，这种方式能够更有效地处理multi gets。

如果您的系统负载并不重，也许您不需要启用多线程工作模式。如果您在运行一个拥有大规模硬件的、庞大的网站，您将会看到多线程的好处。

更多信息请参见：http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/threads.txt 。

简 单地总结一下：命令解析（memcached在这里花了大部分时间）可以运行在多线程模式下。memcached内部对 数据的操作是基于很多全局锁的（因此这部分工作不是多线程的）。未来对多线程模式的改进，将移除大量的全局锁，提高memcached在负载极高的场景下 的性能。

memcached能接受的key的最大长度是多少？
key 的最大长度是250个字符。需要注意的是，250是memcached服务器端内部的限制，如果您使用的客户端支持”key的前缀”或类似特性，那么 key（前缀+原始key）的最大长度是可以超过250个字符的。我们推荐使用使用较短的key，因为可以节省内存和带宽。

memcached对item的过期时间有什么限制？
过期时间最大可以达到30天。memcached把传入的过期时间（时间段）解释成时间点后，一旦到了这个时间点，memcached就把item置为失效状态。这是一个简单但obscure的机制。

memcached最大能存储多大的单个item？
1MB。如果你的数据大于1MB，可以考虑在客户端压缩或拆分到多个key中。

为什么单个item的大小被限制在1M byte之内？
啊…这是一个大家经常问的问题！

简单的回答：因为内存分配器的算法就是这样的。

详 细的回答：Memcached的内存存储引擎（引擎将来可插拔…）,使用slabs来管理内存。内存被分成大小不等的slabs chunks（先分成大小相等的slabs，然后每个slab被分成大小相等chunks，不同slab的chunk大小是不相等的）。chunk的大小 依次从一个最小数开始，按某个因子增长，直到达到最大的可能值。

如果最小值为400B，最大值是1MB，因子是1.20，各个slab的chunk的大小依次是：slab1 – 400B slab2 – 480B slab3 – 576B …

slab中chunk越大，它和前面的slab之间的间隙就越大。因此，最大值越大，内存利用率越低。Memcached必须为每个slab预先分配内存，因此如果设置了较小的因子和较大的最大值，会需要更多的内存。

还有其他原因使得您不要这样向memcached中存取很大的数据…不要尝试把巨大的网页放到mencached中。把这样大的数据结构load和unpack到内存中需要花费很长的时间，从而导致您的网站性能反而不好。

如果您确实需要存储大于1MB的数据，你可以修改slabs.c:POWER_BLOCK的值，然后重新编译memcached；或者使用低效的malloc/free。其他的建议包括数据库、MogileFS等。

我可以在不同的memcached节点上使用大小不等的缓存空间吗？这么做之后，memcached能够更有效地使用内存吗？
Memcache 客户端仅根据哈希算法来决定将某个key存储在哪个节点上，而不考虑节点的内存大小。因此，您可以在不同的节点上使用大小不等的缓存。但是一般都是这样做 的：拥有较多内存的节点上可以运行多个memcached实例，每个实例使用的内存跟其他节点上的实例相同。

什么是二进制协议，我该关注吗？
关于二进制最好的信息当然是二进制协议规范：http://code.google.com/p/memcached/wiki/MemcacheBinaryProtocol 。

二进制协议尝试为端提供一个更有效的、可靠的协议，减少客户端/服务器端因处理协议而产生的CPU时间。
根据Facebook的测试，解析ASCII协议是memcached中消耗CPU时间最多的环节。所以，我们为什么不改进ASCII协议呢？

在这个邮件列表的thread中可以找到一些旧的信息：http://lists.danga.com/pipermail/memcached/2007-July/004636.html 。

memcached的内存分配器是如何工作的？为什么不适用malloc/free！？为何要使用slabs？
实际上，这是一个编译时选项。默认会使用内部的slab分配器。您确实确实应该使用内建的slab分配器。最早的时候，memcached只使用 malloc/free来管理内存。然而，这种方式不能与OS的内存管理以前很好地工作。反复地malloc/free造成了内存碎片，OS最终花费大量 的时间去查找连续的内存块来满足malloc的请求，而不是运行memcached进程。如果您不同意，当然可以使用malloc！只是不要在邮件列表中 抱怨啊:)

slab分配器就是为了解决这个问题而生的。内存被分配并划分成chunks，一直被重复使用。因 为内存被划分成大小不等 的 slabs，如果item的大小与被选择存放它的slab不是很合适的话，就会浪费一些内存。Steven Grimm正在这方面已经做出了有效的改进。

邮件列表中有一些关于slab的改进（power of n 还是 power of 2）和权衡方案：http://lists.danga.com/pipermail/memcached/2006-May/002163.html http://lists.danga.com/pipermail/memcached/2007-March/003753.html 。

如果您想使用malloc/free，看看它们工作地怎么样，您可以在构建过程中定义USE_SYSTEM_MALLOC。这个特性没有经过很好的测试，所以太不可能得到开发者的支持。

更多信息：http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/memory_management.txt 。

memcached是原子的吗？
当然！好吧，让我们来明确一下：
所有的被发送到memcached的单个命令是完全原子的。如果您针对同一份数据同时发送了一个set命令和一个get命令，它们不会影响对方。它们将被串行化、先后执行。即使在多线程模式，所有的命令都是原子的，除非程序有bug:)
命令序列不是原子的。如果您通过get命令获取了一个item，修改了它，然后想把它set回memcached，我们不保证这个item没有被其他进程 （process，未必是操作系统中的进程）操作过。在并发的情况下，您也可能覆写了一个被其他进程set的item。

memcached 1.2.5以及更高版本，提供了gets和cas命令，它们可以解决上面的问题。如果您使用gets命令查询某个key的item，memcached会 给您返回该item当前值的唯一标识。如果您覆写了这个item并想把它写回到memcached中，您可以通过cas命令把那个唯一标识一起发送给 memcached。如果该item存放在memcached中的唯一标识与您提供的一致，您的写操作将会成功。如果另一个进程在这期间也修改了这个 item，那么该item存放在memcached中的唯一标识将会改变，您的写操作就会失败。

通常，基于memcached中item的值来修改item，是一件棘手的事情。除非您很清楚自己在做什么，否则请不要做这样的事情。

出处：http://blog.csdn.net/jarfield/archive/2009/07/10/4336035.aspx#how%20does%20memcached%20work

所以就想到一个方法

记录合法用户的几个不同的面部特征。比如 眨左眼 眨右眼 张大嘴 等不同的几个动作保存下来

在验证人面时，类似随机验证码的原理，随机通过动作的先后，例如：先眨右眼，再张嘴等来进行验证，这样一般来说，可以防止照片来欺骗

随后作者列出了2.4版本中的一大堆优化改进及Bug修复，主要有下面一些：

• 对小数据量的sorted sets结构的内存使用做很大的优化
• RDB文件的持久化速度也将会大大提高
• 对目前的一些写操作命令进行了改进，支持批量写入功能
• 启用新的内存分配模式 jemalloc.
• 通过对copy on write机制使用的优化，数据持久化保存的子进程的内存占用将大大减少
• INFO内容更加丰富
• 新的OBJECT命令，提供对Redis存储value结构描述
• 新的CLIENT命令，提供对Redis客户端连接的信息描述
• 彻底将Slave对Master的连接改成非阻塞，之前connect(2)系统调用是会阻塞的
• Redis-benchmark、Redis-cli 都进行了几个方面的改进
• Make 改为彩色输出，更易读
• VM机制彻底废弃
• 总的来说2.4版本会在各方面有性能上的提升
• Redis测试框架也有非常大的提升

后面又详细对其中的一些方面做了深入讲解

1.对Sorted Sets的内存优化

实际上在2.2版本中，Redis就对小数据量Value的情况做了性能优化，主要优化方式是将小数据量的Value值不再按具体的数据结构存储， 而是存在一块二进制的整块数据。而这一改进一直没能应用于Sorted Sets数据结构上来，而在2.4版本中，作者终于想到合适的办法把Sorted Sets在小数据量下也进行了此种优化。

2.RDB文件持久化提速

这块很大程度上依赖于上面第1点，由于小量数据被存为一个大的二进制数据块，所以在持久化的时候，就不需要再遍历数据了，只需要一个key进行一次持久化写入。

3.提供批量写入功能

下面是所有提供批量写入功能的命令

• SADD set val1 val2 val3 … — 返回添加的元素个数
• HDEL hash field2 field3 field3 … — 返回删除的元素个数
• SREM set val1 val2 val3 … – 返回删除的元素个数
• ZREM zset val1 val2 val3 … – 返回删除的元素个数
• ZADD zset score1 val1 score2 val2 … – 返回添加的元素个数
• LPUSH/RLPUSH list val1 val2 val3 … – 返回操作后的LIST的长度

提供批量命令的效果是显而易见的，网络往返的时间被大大节约了，在最理想的网络情况下，作者的测试结果是一次性写入200w个元素，仅仅花费了1.28秒，每秒超过100w元素的写入！

为何不为所有写入命令都加上批量功能呢？作者解释说，由于很多命令在返回值上需要携带信息，如果改成批量的，无法批量返回信息内容。不过相信上面的改进已经可以让很多应用场景得到大大改进了。

4.改用jemalloc的内存分配模式

Redis长期以来的思想就是尽量不产生外部依赖，比如网络事件库没有用传统的libevent库，而是自己单独抽离出几个文件组成的更简单且性能 更高的网络事件启动库，这一库目前在很多开源项目中也被采用。而此次引入jemalloc实在是由于作者认为Linux下的glibc的内存分配器实在是 太烂了，无法有效地防止碎片的产生。

虽然jemalloc是外部引入，你也不需要在安装Redis时先安装一堆东西，因为它已经包含在Redis源码里了，你还是像往常一样直接Make编译即可，还是那么方便贴心。

5.减少 copy-on-write 使用

Redis的RDB文件持久化和AOF日 志写入，都是通过调用fork()方法产生子进程来做的。由于主进程还是继续处理请求，当有数据写操作导致数据内容发生变化时，原来的内存段会被复制一 份，这就是我们熟知的copy-on-write机制。而采用这一机制的问题就是，在最坏的情况下，进行一次RDB文件写入，可能导致使用内存加倍。所以 在2.4版本中，作者对这一机制的使用进行了优化，大大减少了对copy-on-write的使用。

作者还坦言，自己在2.2版本中在这方面的一些修改是有问题的，这导致了2.2版本中的许多Bug。

6.INFO输出内容增强

2.4版本的INFO内容会有较大改变，其中比较重要的有下面两个

used_memory_peak:185680824
used_memory_peak_human:177.08M

你的实际物理内存使用（RSS）和内存碎片情况通常都与最高峰内存使用相关，而这参数就是用来描述这些情况。一个是以byte为单位（185680824），一个是自动智能单位（177.08M）。

7.测试框架的优化和提速

这一点在NoSQLFan之前的文章《Redis 测试引擎将升级提速》中有比较详细的描述。有兴趣的朋友可以查看之前的文章。

可是现在firefox都6.0了，所以只好下载了一个switchhosts,修改了里面的配置，支持最高的版本数，直接从4改成了14

可以在一定时期内不需要担心switchhosts不兼容新版firefox的问题了

switchhosts下载 通过 firefox直接下载安装，或下载后，把文件拖到firefox中，会自动提示安装

下载地址

switchhosts-1.1.0-fx-windows.xpi