背景
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。
冷热数据定义
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：
Key的访问频度比Value要高很多。
作为KV数据库，通常的访问请求都需要先查找Key确认Key是否存在，而要确认一个key不存在，就需要以某种形式检查所有Key的集合。保留所有键值对于内存中的数据结构来说，能够保证与纯内存数据结构的查找速度完全一致。
Key的大小占比很低。
在一般的业务模型中，即使是普通字符串类型，其Value一般比Key大几倍。而对于Set，List，Hash等集合对象，所有成员加起来组成的Value更是比Key大了好几个数量级。
因此，Redis混合存储实例的适用场景主要有以下两种：
数据访问不均匀，存在热点数据；
内存不足以放下所有数据，且Value较大(相对于Key而言)
冷热数据识别
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：
在最理想的情况下，我们会希望能够精准地计算出当前最低的值。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。
Redis的近似淘汰算法命中率的示意图在不同版本和不同采样样本数目的配置下被展示。被淘汰的数据点呈浅灰色，未淘汰的数据点呈灰色，而测试过程中新增的数据点则为绿色。
冷热数据交换
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：
主线程在内存接近最大值时，生成一系列数据换出任务；
后台线程执行这些数据换出任务，执行完毕之后通知主线程；
主线程更新释放内存中的value，更新内存中数据字典中的value为一个简单的元信息；
同步方式：
当写入的流量过大，异步方式无法及时将数据换出，可能会导致内存超出最大规格。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：
主线程在执行命令前，先判断命令涉及的value是否都在内存中；
如果不是，生成数据加载任务，挂起该客户端，主线程继续处理其他客户端请求；
后台线程执行数据加载任务，执行完毕后通知主线程；
主线程在内存中更新数据字典中的value，唤醒之前挂起的客户端，处理其请求。
同步方式：
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。
