五、Redis 与 Memcached
两者都是非关系型内存键值数据库，主要有以下不同：
数据类型
Memcached 仅支持字符串类型，而 Redis 支持五种不同的数据类型，可以更灵活地解决问题。
数据持久化
Redis 支持两种持久化策略：RDB 快照和 AOF 日志，而 Memcached 不支持持久化。
分布式
Memcached 不支持分布式，只能通过在客户端使用一致性哈希来实现分布式存储，这种方式在存储和查询时都需要先在客户端计算一次数据所在的节点。
Redis Cluster 实现了分布式的支持。
内存管理机制
- 在 Redis 中，并不是所有数据都一直存储在内存中，可以将一些很久没用的 value 交换到磁盘，而 Memcached 的数据则会一直在内存中。
- Memcached 将内存分割成特定长度的块来存储数据，以完全解决内存碎片的问题。但是这种方式会使得内存的利用率不高，例如块的大小为 128 bytes，只存储 100 bytes 的数据，那么剩下的 28 bytes 就浪费掉了。
六、键的过期时间
Redis 可以为每个键设置过期时间，当键过期时，会自动删除该键。
对于散列表这种容器，只能为整个键设置过期时间（整个散列表），而不能为键里面的单个元素设置过期时间。
七、数据淘汰策略
可以设置内存最大使用量，当内存使用量超出时，会施行数据淘汰策略。
Redis 具体有 6 种淘汰策略：
| 策略 | 描述 |
| volatile-lru | 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 |
| volatile-ttl | 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 |
| volatile-random | 从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰 |
| allkeys-lru | 从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 |
| allkeys-random | 从所有数据集中任意选择数据进行淘汰 |
| noeviction | 禁止驱逐数据 |
作为内存数据库，出于对性能和内存消耗的考虑，Redis 的淘汰算法实际实现上并非针对所有 key，而是抽样一小部分并且从中选出被淘汰的 key。
使用 Redis 缓存数据时，为了提高缓存命中率，需要保证缓存数据都是热点数据。可以将内存最大使用量设置为热点数据占用的内存量，然后启用 allkeys-lru 淘汰策略，将最近最少使用的数据淘汰。
Redis 4.0 引入了 volatile-lfu 和 allkeys-lfu 淘汰策略，LFU 策略通过统计访问频率，将访问频率最少的键值对淘汰。
八、持久化
Redis 是内存型数据库，为了保证数据在断电后不会丢失，需要将内存中的数据持久化到硬盘上。
RDB 持久化
将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。
可以将快照复制到其它服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。
如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。
如果数据量很大，保存快照的时间会很长。
AOF 持久化
将写命令添加到 AOF 文件（Append Only File）的末尾。
使用 AOF 持久化需要设置同步选项，从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。有以下同步选项：
| 选项 | 同步频率 |
| always | 每个写命令都同步 |
| everysec | 每秒同步一次 |
| no | 让操作系统来决定何时同步 |
- always 选项会严重减低服务器的性能；
- everysec 选项比较合适，可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器性能几乎没有任何影响；
- no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且也会增加系统崩溃时数据丢失的数量。
随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。
九、事务
一个事务包含了多个命令，服务器在执行事务期间，不会改去执行其它客户端的命令请求。
事务中的多个命令被一次性发送给服务器，而不是一条一条发送，这种方式被称为流水线，它可以减少客户端与服务器之间的网络通信次数从而提升性能。
Redis 最简单的事务实现方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令将事务操作包围起来。
十、事件
Redis 服务器是一个事件驱动程序。
文件事件
服务器通过套接字与客户端或者其它服务器进行通信，文件事件就是对套接字操作的抽象。
Redis 基于 Reactor 模式开发了自己的网络事件处理器，使用 I/O 多路复用程序来同时监听多个套接字，并将到达的事件传送给文件事件分派器，分派器会根据套接字产生的事件类型调用相应的事件处理器。
时间事件
服务器有一些操作需要在给定的时间点执行，时间事件是对这类定时操作的抽象。
时间事件又分为：
- 定时事件：是让一段程序在指定的时间之内执行一次；
- 周期性事件：是让一段程序每隔指定时间就执行一次。
Redis 将所有时间事件都放在一个无序链表中，通过遍历整个链表查找出已到达的时间事件，并调用相应的事件处理器。
事件的调度与执行
服务器需要不断监听文件事件的套接字才能得到待处理的文件事件，但是不能一直监听，否则时间事件无法在规定的时间内执行，因此监听时间应该根据距离现在最近的时间事件来决定。
事件调度与执行由 aeProcessEvents 函数负责，伪代码如下：
def aeProcessEvents(): # 获取到达时间离当前时间最接近的时间事件 time_event = aeSearchNearestTimer() # 计算最接近的时间事件距离到达还有多少毫秒 remaind_ms = time_event.when - unix_ts_now() # 如果事件已到达，那么 remaind_ms 的值可能为负数，将它设为 0 if remaind_ms < 0: remaind_ms = 0 # 根据 remaind_ms 的值，创建 timeval timeval = create_timeval_with_ms(remaind_ms) # 阻塞并等待文件事件产生，最大阻塞时间由传入的 timeval 决定 aeApiPoll(timeval) # 处理所有已产生的文件事件 procesFileEvents() # 处理所有已到达的时间事件 processTimeEvents()
将 aeProcessEvents 函数置于一个循环里面，加上初始化和清理函数，就构成了 Redis 服务器的主函数，伪代码如下：
def main(): # 初始化服务器 init_server() # 一直处理事件，直到服务器关闭为止 while server_is_not_shutdown(): aeProcessEvents() # 服务器关闭，执行清理操作 clean_server()
从事件处理的角度来看，服务器运行流程如下：
十一、复制
通过使用 slaveof host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。
一个从服务器只能有一个主服务器，并且不支持主主复制。
连接过程
- 主服务器创建快照文件，发送给从服务器，并在发送期间使用缓冲区记录执行的写命令。快照文件发送完毕之后，开始向从服务器发送存储在缓冲区中的写命令；
- 从服务器丢弃所有旧数据，载入主服务器发来的快照文件，之后从服务器开始接受主服务器发来的写命令；
- 主服务器每执行一次写命令，就向从服务器发送相同的写命令。
主从链
随着负载不断上升，主服务器可能无法很快地更新所有从服务器，或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。为了解决这个问题，可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器，又是最下层服务器的主服务器。
十二、Sentinel
Sentinel（哨兵）可以监听集群中的服务器，并在主服务器进入下线状态时，自动从从服务器中选举出新的主服务器。
十三、分片
分片是将数据划分为多个部分的方法，可以将数据存储到多台机器里面，这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。
假设有 4 个 Redis 实例 R0，R1，R2，R3，还有很多表示用户的键 user:1，user:2，... ，有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。
- 最简单的方式是范围分片，例如用户 id 从 0~1000 的存储到实例 R0 中，用户 id 从 1001~2000 的存储到实例 R1 中，等等。但是这样需要维护一张映射范围表，维护操作代价很高。
- 还有一种方式是哈希分片，使用 CRC32 哈希函数将键转换为一个数字，再对实例数量求模就能知道应该存储的实例。
根据执行分片的位置，可以分为三种分片方式：
- 客户端分片：客户端使用一致性哈希等算法决定键应当分布到哪个节点。
- 代理分片：将客户端请求发送到代理上，由代理转发请求到正确的节点上。
- 服务器分片：Redis Cluster
