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解决了redis的这些问题，你就是redis高手( 三 )

Redis


设 置 好它 下 属 的多 个 Redis 实 例 后，使 用 时在 本 需 要 连接 Redis 的 地 方改 为 连接
twemproxy，它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性 hash 算法，将请求转接到具
体 Redis，将结果再返回 twemproxy 。使用方式简便(相对 Redis 只需修改连接端口)，对
旧项目扩展的首选 。问题： twemproxy 自身单端口实例的压力，使用一致性 hash 后，对
Redis 节点数量改变时候的计算值的改变，数据无法自动移动到新的节点 。
2. codis，目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在 节点
数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新 hash 节点 。
3. Redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash
槽的概念，以及自身支持节点设置从节点 。具体看官方文档介绍 。
4.在业务代码层实现，起几个毫无关联的 Redis 实例，在代码层，对 key 进行 hash 计算，
然后去对应的 Redis 实例操作数据 。这种方式对 hash 层代码要求比较高，考虑部分包括，
节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等
MySQL 里有 2000w 数据，Redis 中只存 20w 的数据，
如何保证 Redis 中的数据都是热点数据？
Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略
Redis 有哪些适合的场景？（1）、 会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache） 。用 Redis 缓存会话比其他
存储（如 Memcached） 的优势在于： Redis 提供持久化 。当维护一个不是严格要求一致性
的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样
吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文
档 。甚至广为人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件 。
（2）、 全页缓存（FPC）
除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台 。回到一致性问题，即使重启
了 Redis 实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极
大改进，类似 php 本地 FPC 。
再次以 Magento 为例，Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端 。
此外，对 wordPress/ target=_blank class=infotextkey>WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-Redis，这个插件
能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面 。
（3）、 队列
Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个
很好的消息队列平台来使用 。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如
Python） 对 list 的 push/pop 操作 。
如果你快速的在 google 中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些
项目的目的就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求 。例如，Celery
有一个后台就是使用 Redis 作为 broker，你可以从这里去查看 。
（4）、 排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好 。集合（Set）和有序集合（Sorted
Set） 也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据
结构 。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为
“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序 。如果你想返回用户及用户的分数，你
需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储
数据的，你可以在这里看到 。
（5）、 发布/订阅
最后 是 Redis 的发布/订阅功能 。发布/订阅的使用场景确实非
常多 。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至
用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统 。
说说 Redis 哈希槽的概念？
Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，
每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分
hash 槽
为什么Redis集群有16384个槽(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大 。


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