Redis混合存儲產品是阿里雲自主研發的完全兼容Redis協議和特性的混合存儲產品。
通過將部分冷數據存儲到磁盤，在保證絕大部分訪問性能不下降的基礎上，大大降低了用戶成本並突破了內存對Redis單實例數據量的限制。
其中，對冷熱數據的識別和交換是混合存儲產品性能的關鍵因素。
在Redis混合存儲中，內存和磁盤的比例是用戶可以自由選擇的：
Redis混合存儲實例將所有的Key都認為是熱數據，以少量的內存為代價保證所有Key的訪問請求的性能是高效且一致的。而對於Value部分，在內存不足的情況下，實例本身會根據最近訪問時間，訪問頻度，Value大小等維度選取出部分value作為冷數據后台異步存儲到磁盤上直到內存小於制定閾值為止。
在Redis混合存儲實例中，我們將所有的Key都認為是熱數據保存在內存中是出於以下兩點考慮：
因此，Redis混合存儲實例的適用場景主要有以下兩種：
當內存不足時的情況下，實例會按照最近訪問時間，訪問頻度，value大小等維度計算出value的權重，將權重最低的value存儲到磁盤上並從內存中刪除。
偽代碼如下：
理想的情況下，我們當然希望能夠准確的計算出當前最冷的value。然而，value的冷熱程度根據訪問情況動態變化的，每次都重新計算所有value的冷熱權重的時間消耗是完全不可接受的。
Redis本身在內存滿的情況下會根據用戶設置的淘汰策略淘汰數據，而熱數據從內存寫到磁盤也可以認為是一種“淘汰”的過程。從性能，准確率以及用戶理解程度考慮，我們在冷熱數據識別時采用和Redis類似的近似計算方法,支持多種策略, 通過隨機采樣小部分數據來降低CPU和內存消耗，通過eviction pool利用采樣歷史信息來輔助提高准確率。
上圖為不同版本和不同采樣樣本數目配置下，Redis近似淘汰算法的命中率示意圖。王世傑淺灰色的點為被淘汰數據，灰色的點為未淘汰數據，綠色點為測試過程中新加入的數據。
Redis混合存儲在冷熱數據交換過程在后台IO線程中完成。
熱數據->冷數據
異步方式：
如果寫入流量過大，異步方式來不及換出數據，導致內存超出最大規格內存。主線程將直接執行數據換出任務，達到變相限流的目的。
冷數據->熱數據
異步方式：
在Lua腳本，具體命令執行階段，如果發現有value存儲在磁盤上，主線程將直接執行數據加載任務，保證Lua腳本和命令的語義不變。
Redis混合存儲型實例簡介
Redis混合存儲產品與架構介紹
作者：懷聽
文章來源：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/81091547