第一个是什么是Redis？
Redis是一个基于内存、可持续日志和密钥值数据库的高性能存储系统，提供多语言API。
第二，背景出现
对数据结构(Data Structure )的需求日益增长，但memcache没有，这将影响开发效率
性能需要随着读取操作量的增加而解决，所经历的过程为：
读/写隔离(M/S )数据库移动到memcache redis，使用多个从属(增加缓存)
解决写作问题：
水平拆分，拆分表，将一个用户放在此表中，将一个用户放在另一个表中；
可靠性需求
Cache的“雪崩”问题让人头疼
Cache面临着快速恢复的挑战
开发成本要求
Cache和DB的一致性维护成本越来越高()清理DB再清理缓存，不行，太晚了！ ）
为了应对急剧增加的产品需求，需要开发
硬件成本最高的是数据库级计算机，基本上比前端计算机高数倍，主要是IO密集型，占用硬件
维护性复杂
一致性维护成本越来越高；
BerkeleyDB使用b树总是写新的东西，内部没有文件重组； 文件大小变大；大时需要文件归档，归档操作定期进行；
这样，需要一定的下降时间；
基于以上想法，选择了Redis
第三，Redis在新浪微博上的应用
Redis介绍
1.5种数据结构
支持strings、hashes、lists、sets和sorted sets
string是一种很好的存储方式，用作计数存储。 sets被用来创建索引库
2. K-V存储vs K-V缓存
新浪微博目前98%用于持续化的APP应用，2%用于缓存，600服务器
持久化在Redis中的应用和非持久化的方法没有很大的不同：
不持续化的为8-9万tps，持续化的为7-8万tps左右
使用持久化时，需要考虑持久化和写入性能的配合比，即redis使用的存储器大小和硬盘写入速度的比率来进行计算
3 .社区活跃
Redis目前拥有3万多行代码，代码编写简洁，实现巧妙，作者技术洁癖
Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件初期一般没有商业技术服务支持，如果没有活跃的社区支持，出现问题也要寻求帮助
Redis的基本原理
redis持久化(aof ) append在线文件：
写log(AOF )，并与内存合并到一定程度。 追加追加。 按顺序写光盘。 对性能的影响非常小
1 .单实例单进程
由于Redis使用单个进程，因此在配置时每个实例只使用一个CPU。
如果在配置期间需要最大化CPU利用率，则可以配置与CPU数量对应的Redis实例数和与端口数对应的Redis实例数(8核CPU、8实例和8端口)，以提高并发性
单机测试时，一个数据200字节，测试结果为8~9万tps；
2 .复制
进程：的数据由mastermaster存储在slave的rdb中，slave将rdb加载到内存中。
在网络断开并连接后，“存储点”(save point ) :将继续传输。
主存储区中的第一个同步是所有路径，然后是增量同步； 在、
3 .数据一致性
长期运行后，多个节点之间可能发生不一致；
开发两个工具程序：
1 .对数据量大的数据，周期性进行总量检查；
2 .实时检查增量数据，是否一致；
由于主库与从库不及时同步而导致的不一致称为延迟问题；
对于一致性要求不那么严格的场景，只需要保证最终的一致性即可
对于延迟问题，需要根据业务场景的特点进行分析，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 .注册成功后，需要等待3s再跳。 后台此时正在进行数据同步。
第四，分布式缓存的体系结构设计
1 .体系结构设计
redis是单点，因此必须在项目中使用，并且必须自己实现分布式。 基本体系结构图如下：
2 .分布式实施
通过key进行一致散列，key实现与redis节点对应的分布。
实现一致性散列：
l散列值计算：通过支持MD5和MurmurHash两种计算方式，默认情况下采用MurmurHash，实现高效的散列计算。
实现l一致性：通过java的TreeMap模拟环状结构，实现均匀分布
3 .客户端选择
p>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。
声明：所有博客服务于分布式框架，作为框架的技术支持及说明，框架面向企业，是大型互联网分布式企业架构，后期会介绍linux上部署高可用集群项目。