Redis 在新浪微博中的应用

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；

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；

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

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；

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；、

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。

2009年, 使用memcache(用于非持久化内容), memcacheDB(用于持久化+计数),
memcacheDB是新浪在memcache的基础上，使用BerkeleyDB作为数据持久化的存储实现；

基于以上考虑，选择了Redis

上述四种, 从精细化控制方面，hash sets和string(counter)推荐使用, sort sets和lists(queue)不推荐使用
还可通过二次开发，进行精简。比如: 存储字符改为存储整形, 16亿数据, 只需要16G内存
存储类型保存在3种以内，建议不要超过3种；

将memcache +myaql 替换为Redis：
Redis作为存储并提供查询，后台不再使用mysql，解决数据多份之间的一致性问题；

（eg：140字微博的存储）
一个库就存唯一性id和140个字；
另一个库存id和用户名，发布日期、点击数等信息，用来计算、排序等，等计算出最后需要展示的数据时再到第一个库中提取微博内容；

改进的3个步骤:
1）发现现有系统存在问题;
2）发现了新东西, 怎么看怎么好, 全面转向新东西;
3）理性回归, 判断哪些适合新东西, 哪些不适合, 不合适的回迁到老系统

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