1. 使用Redis有哪些好處？

(1) 速度快，因為資料存在記憶體中，類似於HashMap，HashMap的優勢就是查詢和操作的時間複雜度都是O(1)
(2) 支援豐富資料型別，支援string，list，set，sorted set，hash
(3) 支援事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對資料的更改要麼全部執行，要麼全部不執行
(4) 豐富的特性：可用於快取，訊息，按key設定過期時間，過期後將會自動刪除

2. redis相比memcached有哪些優勢？

(1) memcached所有的值均是簡單的字串，redis作為其替代者，支援更為豐富的資料型別
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其資料

3. redis常見效能問題和解決方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB記憶體快照和AOF日誌檔案
(2) 如果資料比較重要，某個Slave開啟AOF備份資料，策略設定為每秒同步一次
(3) 為了主從複製的速度和連線的穩定性，Master和Slave最好在同一個區域網內
(4) 儘量避免在壓力很大的主庫上增加從庫
(5) 主從複製不要用圖狀結構，用單向連結串列結構更為穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。

4. MySQL裡有2000w資料，redis中只存20w的資料，如何保證redis中的資料都是熱點資料

相關知識：redis 記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會施行資料淘汰策略。redis 提供 6種資料淘汰策略：

voltile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰

volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰

volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰

allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰

allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料

5. Memcache與Redis的區別都有哪些？

1)、儲存方式

Memecache把資料全部存在記憶體之中，斷電後會掛掉，資料不能超過記憶體大小。

Redis有部份存在硬碟上，這樣能保證資料的永續性。

2)、資料支援型別

Memcache對資料型別支援相對簡單。

Redis有複雜的資料型別。

3)、使用底層模型不同

它們之間底層實現方式 以及與客戶端之間通訊的應用協議不一樣。

Redis直接自己構建了VM 機制 ，因為一般的系統呼叫系統函式的話，會浪費一定的時間去移動和請求。

4），value大小

redis最大可以達到1GB，而memcache只有1MB

6. Redis 常見的效能問題都有哪些？如何解決？

1).Master寫記憶體快照，save命令排程rdbSave函式，會阻塞主執行緒的工作，當快照比較大時對效能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫記憶體快照。

2).Master AOF持久化，如果不重寫AOF檔案，這個持久化方式對效能的影響是最小的，但是AOF檔案會不斷增大，AOF檔案過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括記憶體快照和AOF日誌檔案，特別是不要啟用記憶體快照做持久化,如果資料比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份資料，策略為每秒同步一次。

3).Master呼叫BGREWRITEAOF重寫AOF檔案，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和記憶體資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。

4). Redis主從複製的效能問題，為了主從複製的速度和連線的穩定性，Slave和Master最好在同一個區域網內

7, redis 最適合的場景

Redis最適合所有資料in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那麼可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
1 、Redis不僅僅支援簡單的k/v型別的資料，同時還提供list，set，zset，hash等資料結構的儲存。
2 、Redis支援資料的備份，即master-slave模式的資料備份。
3 、Redis支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。
（1）、會話快取（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情景是會話快取（session cache）。用Redis快取會話比其他儲存（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的快取時，如果使用者的購物車資訊全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？

幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來快取會話的文件。甚至廣為人知的商業平臺Magento也提供Redis的外掛。

（2）、全頁快取（FPC）

除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啟了Redis例項，因為有磁碟的持久化，使用者也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例，Magento提供一個外掛來使用Redis作為全頁快取後端。

此外，對WordPress的使用者來說，Pantheon有一個非常好的外掛 wp-redis，這個外掛能幫助你以最快速度載入你曾瀏覽過的頁面。

（3）、佇列

Reids在記憶體儲存引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的訊息佇列平臺來使用。Redis作為佇列使用的操作，就類似於本地程式語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源專案，這些專案的目的就是利用Redis建立非常好的後端工具，以滿足各種佇列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis作為broker，你可以從這裡去檢視。

（4），排行榜/計數器

Redis在記憶體中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種資料結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個使用者–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：

當然，這是假定你是根據你使用者的分數做遞增的排序。如果你想返回使用者及使用者的分數，你需要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來儲存資料的，你可以在這裡看到。

（5）、釋出/訂閱

最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的釋出/訂閱功能。釋出/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網路連線中使用，還可作為基於釋出/訂閱的指令碼觸發器，甚至用Redis的釋出/訂閱功能來建立聊天系統！（不，這是真的，你可以去核實）。

Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為使用者提供如果此多功能。

高可用分散式叢集

一，高可用

高可用（High Availability），是當一臺伺服器停止服務後，對於業務及使用者毫無影響。 停止服務的原因可能由於網絡卡、路由器、機房、CPU負載過高、記憶體溢位、自然災害等不可預期的原因導致，在很多時候也稱單點問題。

（1）解決單點問題主要有2種方式：

主備方式
這種通常是一臺主機、一臺或多臺備機，在正常情況下主機對外提供服務，並把資料同步到備機，當主機宕機後，備機立刻開始服務。
Redis HA中使用比較多的是keepalived，它使主機備機對外提供同一個虛擬IP，客戶端通過虛擬IP進行資料操作，正常期間主機一直對外提供服務，宕機後VIP自動漂移到備機上。

優點是對客戶端毫無影響，仍然通過VIP操作。
缺點也很明顯，在絕大多數時間內備機是一直沒使用，被浪費著的。

主從方式
這種採取一主多從的辦法，主從之間進行資料同步。 當Master宕機後，通過選舉演算法(Paxos、Raft)從slave中選舉出新Master繼續對外提供服務，主機恢復後以slave的身份重新加入。
主從另一個目的是進行讀寫分離，這是當單機讀寫壓力過高的一種通用型解決方案。 其主機的角色只提供寫操作或少量的讀，把多餘讀請求通過負載均衡演算法分流到單個或多個slave伺服器上。

缺點是主機宕機後，Slave雖然被選舉成新Master了，但對外提供的IP服務地址卻發生變化了，意味著會影響到客戶端。 解決這種情況需要一些額外的工作，在當主機地址發生變化後及時通知到客戶端，客戶端收到新地址後，使用新地址繼續傳送新請求。

（2）資料同步
無論是主備還是主從都牽扯到資料同步的問題，這也分2種情況：

同步方式：當主機收到客戶端寫操作後，以同步方式把資料同步到從機上，當從機也成功寫入後，主機才返回給客戶端成功，也稱資料強一致性。 很顯然這種方式效能會降低不少，當從機很多時，可以不用每臺都同步，主機同步某一臺從機後，從機再把資料分發同步到其他從機上，這樣提高主機效能分擔同步壓力。 在redis中是支援這楊配置的，一臺master，一臺slave，同時這臺salve又作為其他slave的master。

非同步方式：主機接收到寫操作後，直接返回成功，然後在後臺用非同步方式把資料同步到從機上。 這種同步效能比較好，但無法保證資料的完整性，比如在非同步同步過程中主機突然宕機了，也稱這種方式為資料弱一致性。

Redis主從同步採用的是非同步方式，因此會有少量丟資料的危險。還有種弱一致性的特例叫最終一致性，這塊詳細內容可參見CAP原理及一致性模型。

（3）方案選擇
keepalived方案配置簡單、人力成本小，在資料量少、壓力小的情況下推薦使用。 如果資料量比較大，不希望過多浪費機器，還希望在宕機後，做一些自定義的措施，比如報警、記日誌、資料遷移等操作，推薦使用主從方式，因為和主從搭配的一般還有個管理監控中心。

宕機通知這塊，可以整合到客戶端元件上，也可單獨抽離出來。 Redis官方Sentinel支援故障自動轉移、通知等，詳情見低成本高可用方案設計(四)。

邏輯圖：

二，分散式

分散式(distributed), 是當業務量、資料量增加時，可以通過任意增加減少伺服器數量來解決問題。

叢集時代
至少部署兩臺Redis伺服器構成一個小的叢集，主要有2個目的：

高可用性：在主機掛掉後，自動故障轉移，使前端服務對使用者無影響。
讀寫分離：將主機讀壓力分流到從機上。
可在客戶端元件上實現負載均衡，根據不同伺服器的執行情況，分擔不同比例的讀請求壓力。

邏輯圖：

三，分散式叢集時代

當快取資料量不斷增加時，單機記憶體不夠使用，需要把資料切分不同部分，分佈到多臺伺服器上。
可在客戶端對資料進行分片，資料分片演算法詳見C#一致性Hash詳解、C#之虛擬桶分片。

邏輯圖：

大規模分散式叢集時代
當資料量持續增加時，應用可根據不同場景下的業務申請對應的分散式叢集。 這塊最關鍵的是快取治理這塊，其中最重要的部分是加入了代理服務。 應用通過代理訪問真實的Redis伺服器進行讀寫，這樣做的好處是：

避免越來越多的客戶端直接訪問Redis伺服器難以管理，而造成風險。
在代理這一層可以做對應的安全措施，比如限流、授權、分片。
避免客戶端越來越多的邏輯程式碼，不但臃腫升級還比較麻煩。
代理這層無狀態的，可任意擴充套件節點，對於客戶端來說，訪問代理跟訪問單機Redis一樣。
目前樓主公司使用的是客戶端元件和代理兩種方案並存，因為通過代理會影響一定的效能。 代理這塊對應的方案實現有Twitter的Twemproxy和豌豆莢的codis。

邏輯圖：

四，總結

分散式快取再向後是雲服務快取，對使用端完全遮蔽細節，各應用自行申請大小、流量方案即可，如淘寶OCS雲服務快取。
分散式快取對應需要的實現元件有：

一個快取監控、遷移、管理中心。
一個自定義的客戶端元件，上圖中的SmartClient。
一個無狀態的代理服務。
N臺伺服器。