Redis混合存储产品是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品。
通过将部分冷数据存储到磁盘，在保证绝大部分访问性能不下降的基础上，大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的限制。
其中，对冷热数据的识别和交换是混合存储产品性能的关键因素。
在Redis混合存储中，内存和磁盘的比例是用户可以自由选择的：
Redis混合存储实例将所有的Key都认为是热数据，以少量的内存为代价保证所有Key的访问请求的性能是高效且一致的。而对于Value部分，在内存不足的情况下，实例本身会根据最近访问时间，访问频度，Value大小等维度选取出部分value作为冷数据后台异步存储到磁盘上直到内存小于制定阈值为止。
在Redis混合存储实例中，我们将所有的Key都认为是热数据保存在内存中是出于以下两点考虑：
因此，Redis混合存储实例的适用场景主要有以下两种：
当内存不足时的情况下，实例会按照最近访问时间，访问频度，value大小等维度计算出value的权重，将权重最低的value存储到磁盘上并从内存中删除。
伪代码如下：
理想的情况下，我们当然希望能够准确的计算出当前最冷的value。然而，value的冷热程度根据访问情况动态变化的，每次都重新计算所有value的冷热权重的时间消耗是完全不可接受的。
Redis本身在内存满的情况下会根据用户设置的淘汰策略淘汰数据，而热数据从内存写到磁盘也可以认为是一种“淘汰”的过程。从性能，准确率以及用户理解程度考虑，我们在冷热数据识别时采用和Redis类似的近似计算方法,支持多种策略, 通过随机采样小部分数据来降低CPU和内存消耗，通过eviction pool利用采样历史信息来辅助提高准确率。
上图为不同版本和不同采样样本数目配置下，Redis近似淘汰算法的命中率示意图。王世杰浅灰色的点为被淘汰数据，灰色的点为未淘汰数据，绿色点为测试过程中新加入的数据。
Redis混合存储在冷热数据交换过程在后台IO线程中完成。
热数据->冷数据
异步方式：
如果写入流量过大，异步方式来不及换出数据，导致内存超出最大规格内存。主线程将直接执行数据换出任务，达到变相限流的目的。
冷数据->热数据
异步方式：
在Lua脚本，具体命令执行阶段，如果发现有value存储在磁盘上，主线程将直接执行数据加载任务，保证Lua脚本和命令的语义不变。
Redis混合存储型实例简介
Redis混合存储产品与架构介绍
作者：怀听
文章来源：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/81091547