第一：Redis 是什么？

Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API.

第二：出现背景

数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率

性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决，经历的过程有:

数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis

解决写的问题：

水平拆分，对表的拆分，将有的用户放在这个表，有的用户放在另外一个表；

可靠性需求

Cache的"雪崩"问题让人纠结

Cache面临着快速恢复的挑战

开发成本需求

Cache和DB的一致性维护成本越来越高(先清理DB, 再清理缓存, 不行啊, 太慢了!)

开发需要跟上不断涌入的产品需求

硬件成本最贵的就是数据库层面的机器，基本上比前端的机器要贵几倍，主要是IO密集型，很耗硬件；

维护性复杂

一致性维护成本越来越高；

BerkeleyDB使用B树，会一直写新的，内部不会有文件重新组织；这样会导致文件越来越大；大的时候需要进行文件归档，归档的操作要定期做；

这样，就需要有一定的down time；

基于以上考虑， 选择了Redis

第三：Redis 在新浪微博中的应用

Redis简介

1. 支持5种数据结构

支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets

string是很好的存储方式，用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒；

2. K-V 存储 vs K-V 缓存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用，2%的是缓存，用到了600+服务器

Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大：

非持久化的为8-9万tps，那么持久化在7-8万tps左右；

当使用持久化时，需要考虑到持久化和写性能的配比，也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算；

3. 社区活跃

Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简，有很多巧妙的实现，作者有技术洁癖

Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持，如果没有活跃社区做支撑，一旦发生问题都无处求救；

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file：

写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小

1. 单实例单进程

Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU；

在配置时，如果需要让CPU使用率最大化，可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发:

单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps；

2. Replication

过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。

存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传.

Master-slave下第一次同步是全传，后面是增量同步；、

3. 数据一致性

长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性；

开发两个工具程序：

1.对于数据量大的数据，会周期性的全量检查；

2.实时的检查增量数据，是否具有一致性；

对于主库未及时同步从库导致的不一致，称之为延时问题；

对于一致性要求不是那么严格的场景，我们只需要要保证最终一致性即可；

对于延时问题，需要根据业务场景特点分析，从应用层面增加策略来解决这个问题；

例如：

1.新注册的用户，必须先查询主库；

2.注册成功之后，需要等待3s之后跳转，后台此时就是在做数据同步。

第四：分布式缓存的架构设计

1.架构设计

由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：


2.分布式实现

通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现：

l        hash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式，默认是采用MurmurHash，高效的hash计算。

l        一致性的实现：通过java的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布

3.client的选择

对于jedis修改的主要是分区模块的修改，使其支持了跟据BufferKey进行分区，跟据不同的redis结点信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不同 ShardInfos，创建不同的jedis连接客户端，达到分区的效果，供应用层调用

4.模块的说明

l        脏数据处理模块，处理失败执行的缓存操作。

l        屏蔽监控模块，对于jedis操作的异常监控，当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。

整个分布式模块通过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增加，也可以通过reload方法实现增加。（此模块对于新增结点也可以很方便实现）

对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计，也可以跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作，以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。
愿意了解框架技术或者源码的朋友直接秋秋：贰陆柒零柒壹陆壹捌贰                                                       

第一：Redis 是什么？

Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API.

第二：出现背景

数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率

性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决，经历的过程有:

数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis

解决写的问题：

水平拆分，对表的拆分，将有的用户放在这个表，有的用户放在另外一个表；

可靠性需求

Cache的"雪崩"问题让人纠结

Cache面临着快速恢复的挑战

开发成本需求

Cache和DB的一致性维护成本越来越高(先清理DB, 再清理缓存, 不行啊, 太慢了!)

开发需要跟上不断涌入的产品需求

硬件成本最贵的就是数据库层面的机器，基本上比前端的机器要贵几倍，主要是IO密集型，很耗硬件；

维护性复杂

一致性维护成本越来越高；

BerkeleyDB使用B树，会一直写新的，内部不会有文件重新组织；这样会导致文件越来越大；大的时候需要进行文件归档，归档的操作要定期做；

这样，就需要有一定的down time；

基于以上考虑， 选择了Redis

第三：Redis 在新浪微博中的应用

Redis简介

1. 支持5种数据结构

支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets

string是很好的存储方式，用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒；

2. K-V 存储 vs K-V 缓存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用，2%的是缓存，用到了600+服务器

Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大：

非持久化的为8-9万tps，那么持久化在7-8万tps左右；

当使用持久化时，需要考虑到持久化和写性能的配比，也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算；

3. 社区活跃

Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简，有很多巧妙的实现，作者有技术洁癖

Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持，如果没有活跃社区做支撑，一旦发生问题都无处求救；

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file：

写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小

1. 单实例单进程

Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU；

在配置时，如果需要让CPU使用率最大化，可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发:

单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps；

2. Replication

过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。

存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传.

Master-slave下第一次同步是全传，后面是增量同步；、

3. 数据一致性

长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性；

开发两个工具程序：

1.对于数据量大的数据，会周期性的全量检查；

2.实时的检查增量数据，是否具有一致性；

对于主库未及时同步从库导致的不一致，称之为延时问题；

对于一致性要求不是那么严格的场景，我们只需要要保证最终一致性即可；

对于延时问题，需要根据业务场景特点分析，从应用层面增加策略来解决这个问题；

例如：

1.新注册的用户，必须先查询主库；

2.注册成功之后，需要等待3s之后跳转，后台此时就是在做数据同步。

第四：分布式缓存的架构设计

1.架构设计

由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：


2.分布式实现

通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现：

l        hash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式，默认是采用MurmurHash，高效的hash计算。

l        一致性的实现：通过java的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布

3.client的选择

对于jedis修改的主要是分区模块的修改，使其支持了跟据BufferKey进行分区，跟据不同的redis结点信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不同 ShardInfos，创建不同的jedis连接客户端，达到分区的效果，供应用层调用

4.模块的说明

l        脏数据处理模块，处理失败执行的缓存操作。

l        屏蔽监控模块，对于jedis操作的异常监控，当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。

整个分布式模块通过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增加，也可以通过reload方法实现增加。（此模块对于新增结点也可以很方便实现）

对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计，也可以跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作，以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。
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