大部分开发对 Bitmap 应该都不陌生，除了作为 Bloom Filter 实现的存储之外，许多数据库也有提供 Bitmap 类型的索引。对于内存型的存储来说，Bitmap 只是一个特殊类型(bit)的稀疏数组，操作内存不会带来读写放大问题(指的是物理读写的数据量远大于逻辑的数据量), Redis 就是在字符串类型上支持 bit 的相关操作，而对于 Kvrocks 这种基于磁盘 KV 实现的存储则会是比较大挑战，本篇文章主要讨论的其实是「基于磁盘 KV 实现 Bitmap 要如何减少磁盘读写放大」
Kvrocks 是基于 RocksDB 之上兼容 Redis 协议的 NoSQL 存储服务，设计目标是提供一个低成本以及大容量的 Redis 服务，作为 Redis 在大数据量场景的互补服务，选择兼容 Redis 协议是因为简单易用且业务迁移成本低。目前线上使用的公司包含: 美图、携程、百度以及白山云等，在线上经过两年多大规模实例的验证。
项目核心功能包含:
GitHub地址：https://github.com/bitleak/kvrocks
lmstfy(Let Me Schedule Task For You) 是美图架构基础服务团队在 2018 年初基于 Redis 实现的简单任务队列(Task Queue)服务，目前在美图多个线上产品使用接近两年的时间。主要提供以下特性:
Github 项目地址: https://github.com/meitu/lmstfy
前天晚上不经意间在 youtube 上面看到 Redis 作者 Salvatore 在 RedisConf 2019 分享，其中一段展示了 Redis 6 引入的多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上，内心很是激动，迫不及待地去看了一下相关的代码实现。
目前对于单线程 Redis 来说，性能瓶颈主要在于网络的 IO 消耗, 优化主要有两个方向:
美图在 2017 年下半年开始计划做 Redis/Memcached 资源 PaaS 平台，而 PaaS 化之后面临一个问题是如何实现资源缩容/扩容对业务无感，为了解决这个问题，美图技术团队于 17 年 11 月引入 twemproxy 作为资源网关。
但是长期的实践中，其开源版本不能完全适应美图的实际情况，其主要存在单线程模型无法利用多核，性能不佳；配置无法在线 Reload ；Redis 不支持主从模式；无延时指标等问题，所以美图技术团队对其进行了相应的改造。我们基于之上实现了多进程以及配置在线更新的功能，同时增加了一些延时的相关监控指标。
本文将为大家详细讲解 twemproxy 实现以及相应地改造，希望能给其他的技术团队提供一些可以借鉴的经验。
对于 Redis 这种单线程模型的服务来说，一些耗时的命令阻塞其他请求是个头痛的问题。典型的命令如 KEYS/FLUSHALL/FLUSHDB 等等，一般线上也会禁用这些会遍历整个库的命令。而像 DEL/LRANGE/HGETALL 这些可能导致阻塞的命令经常被工程师忽视，这些命令在 value 比较大的时候跟 KEYS 这些并没有本质区别。
Redis 4.0 开始针对 DEL/FLUSHALL/FLUSHDB 做了一些优化。
Redis 当前支持 aof 和 rdb 这两种持久化方式。 有些对 Redis 不是特别的了解同学误解持久化是读写数据也会到磁盘。这里辟谣一下:
Redis 读写都是全内存的, 持久化数据只是作为磁盘备份, 实例重启或者机器断电的时候可以从磁盘加载到内存
由于本篇博客主要是为了分析 4.0 版本的 rdb 和 aof 混合存储的实现，所以不会详细介绍 rdb 和 aof。如果有想进一步了解可参考 《Redis 设计与实现》 一书。
上一篇介绍了 <Redis-4.0 module实现>，同时也提到 redis 4.0 一个比较大的改动就是 psync 优化, 本篇会介绍这个优化的部分。
在 2.8 版本之前 redis 没有增量同步的功能，主从只要重连就必须全量同步数据。如果实例数据量比较大的情况下，网络轻轻一抖就会把主从的网卡跑满从而影响正常服务，这是一个蛋疼的问题。2.8 为了解决这个问题引入了 psync (partial sync)功能，顾名思义就是增量同步。
直到今天为止 (2017-01-17) Redis 4.0 已经发布了两个 rc 版本, 相比于上个版本(3.2)，这个版本的改动应该说是巨大的。主要有以下几个点:
每个功能都很值得期待，本篇博客会重点来介绍 Redis 的模块功能。