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本文作者带大家了解什么是Redis，并且了解Redisc客户端redis-cli、Redis Desktop Manager、Redis的常用的Key操作命令、配置命令，讲解Redis未授权利用配合SSH免密码登录，并且解决利用Redis写公钥依然无法登录的情况以及相关的修复方案，欢迎讨论。
当执行redis的bgsave命令时，redis会fork一个进程把redis中的内存数据写入磁盘。这样的好处是，copy on write，有效的节省了内存占用。但是，bgsave时，如果有数据变更，一样需要申请内存。当申请内存时，如果发现内存不够，可能就会报上面的错误。
如果 MySQL 数据库比较大的话，我们很容易就能查出是哪些表占用的空间；不过如果 Redis 内存比较大的话，我们就不太容易查出是哪些(种)键占用的空间了。
有一些工具能够提供必要的帮助，比如 redis-rdb-tools 可以直接分析 RDB 文件来生成报告，可惜它不能百分百实现我的需求，而我也不想在它的基础上二次开发。实际上开发一个专用工具非常简单，利用 SCAN 和 DEBUG 等命令，没多少行代码就能实现。
最近接触了一下Redis数据，出于好奇看了下它的源码，觉得这是一个值得一读的开源项目。关于Redis的源码分析，已经有很多网友写了各种分析笔记，而且也有相关的书籍《Redis设计与实现》，因此我觉得完整的写一系列的博客就没有必要了，这里主要记录一些个人觉得有意思或者是值得了解的东西（之前面试也有问到一些问题，如果我早一点接触这些东西的话，可以回答的更好）。
Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位，短短的几万行代码，实现了一个高性能的数据存储服务。最近dump中心的cm8集群出现过几次redis超时的情况，但是查看redis机器的相关内存都没有发现内存不够，或者内存发生交换的情况，查看redis源码之后，发现在某些情况下redis会出现超时的状况，相关细节如下。。。。
redis 是 key-value 存储系统，其中 key 类型一般为字符串，而 value 类型则为 redis 对象(redis object)。redis 对象可以绑定各种类型的数据，譬如 string、list 和 set。
redis 支持 master-slave(主从)模式，redis server 可以设置为另一个 redis server 的主机(从机)，从机定期从主机拿数据。特殊的，一个 从机同样可以设置为一个 redis server 的主机，这样一来 master-slave 的分布看起来就是一个有向无环图 DAG，如此形成 redis server 集群，无论是主机还是从机都是 redis server，都可以提供服务)。
在 redis 中有多个数据集，数据集采用的数据结构是哈希表，用以存储键值对。默认所有的客户端都是使用第一个数据集，如果客户端有需要可以使用 select 命令来选择不同的数据集。redis 在初始化服务器的时候就会初始化所有的数据集.。。。。。
redis 中 zset 是一个有序非线性的数据结构,它底层核心的数据结构是跳表. 跳表(skiplist)是一个特俗的链表，相比一般的链表，有更高的查找效率，其效率可比拟于二叉查找树。
MULTI，EXEC，DISCARD，WATCH 四个命令是 redis 事务的四个基础命令。其中：MULTI，告诉 redis 服务器开启一个事务。注意，只是开启，而不是执行；EXEC，告诉 redis 开始执行事务；DISCARD，告诉 redis 取消事务；WATCH，监视某一个键值对，它的作用是在事务执行之前如果监视的键值被修改，事务会被取消。在介绍 redis 事务之前，先来展开 redis 命令队列的内部实现。
intset 和 dict 都是 sadd 命令的底层数据结构，当添加的所有数据都是整数时，会使用前者；否则使用后者。特别的，当遇到添加数据为字符串，即不能表示为整数时，redis 会把数据结构转换为 dict，即把 intset 中的数据全部搬迁到 dict。
这里所说的数据结构是针对 redis 内部存储 key-value 的，其他诸如 redis 配置相关的数据结构，不在此篇讨论范围。
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略。
一台Redis服务器在很短的时间里消耗了几十个G的内存，最终因为SWAP而宕机。因为这台服务器的社会背景比较复杂，所以一时无法判断犯罪嫌疑人到底是谁。 最开始的直觉是认为肯定有人保存了大体积的数据，于是问题就变成了找出哪些键占用的空间比较大，DBA同事用了redis-rdb-tools等工具来分析数据文件。可惜的是虽然找到了一些大体积的键，但最终都排除了嫌疑，问题似乎陷入了僵局。
开始程序运行的非常稳定，稳定到我想送所有说HGETALL是个坑的人一个字：呸！此时的我就像温水里的青蛙一样忘记了危险的存在，时间就这样一天一天的过去，突然有一天需求变了，我不得不把HASH数据的内容从十几个字段扩展到一百多个字段，同时使用了Pipelining一次性获取上百个HGETALL的结果。于是我掉坑里了：服务器宕机。
为什么会这样？Redis是单线程的！当它处理一个请求时其他的请求只能等着。通常请求都会很快处理完，但是当我们使用HGETALL的时候，必须遍历每个字段来获取数据，这期间消耗的CPU资源和字段数成正比，如果还用了Pipelining，无疑更是雪上加霜。
Redis 是一个非常快速和强大的 Key-Value 存储(持久化)系统, 相对于一般的 NoSQL 存储系统, 它最大的特点是支持丰富的数据结构. 特别是其 zset(sorted set)数据结构, 堪称表达能力最强的结构之一(其它强大的数据结构如 sorted hashmap), 可以直接地表达业务逻辑.
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