Redis之所以快，不只是因为单线程，更是因为它巧妙地利用了内存和数据结构。但当内存满了，它又会如何应对？
Redis写命令在内存达到上限时会返回错误，而读命令依然可用。这是它的设计哲学，也是我们不得不面对的现实。你有没有想过，这种“只读”策略背后，是怎样的技术考量？又是否了解Redis如何通过内存淘汰机制来应对这种极限情况？
Redis之所以能跑得比MySQL快几个数量级，背后是单线程模型和内存存储这两个重要因素。单线程避免了多线程锁竞争的开销，而内存存储则让数据访问无需磁盘I/O。但这种设计也带来了挑战：内存是有限的，一旦达到上限，系统就得想办法处理。
这时，内存淘汰机制就派上用场了。Redis提供了多种淘汰策略，比如noeviction、allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random等。每种策略都有其适用场景，比如allkeys-lru适用于缓存热点数据，而volatile-random则适合随机删除。但选择哪种策略，往往取决于你的具体业务需求。
然而，Redis的性能优势并不是它唯一的亮点。它的数据结构设计同样精妙。例如，哈希表和跳跃表的结合，使得Redis在处理高并发、高吞吐的场景时游刃有余。这些数据结构并不是简单的复制粘贴，而是经过长期打磨和优化的成果。
我们还不能忽视持久化机制。Redis提供了RDB和AOF两种持久化方式。RDB是快照方式，适合备份和恢复；AOF则是通过日志记录每条写命令，保证数据的持久性。但两者都有其局限性，比如RDB可能丢失数据，AOF则可能影响性能。
在分布式环境中，Redis的集群模式和哨兵模式可以进一步提升系统的可用性和扩展性。集群模式通过分片将数据分布到多个节点，而哨兵模式则通过监控和故障转移确保系统的高可用。这些机制的背后，是Redis对分布式共识协议的深入理解和灵活应用。
说到分布式，就不能不提NewSQL数据库。像TiDB、CockroachDB和OceanBase这样的数据库，它们在分布式存储和强一致性之间找到了平衡点。Redis虽然不是分布式数据库，但它的一些设计理念，比如内存存储和高并发处理，对NewSQL的发展起到了重要的启发作用。
如果你正在使用Redis，有没有考虑过它的内存管理机制？有没有遇到过内存不足的问题？或者你是否在使用NewSQL数据库，尝试过它的分布式架构？这些问题，都是我们在实际应用中需要面对的。
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