分布式缓存一般被定义为一个数据集合，它将数据分布（或分区）于任意数目的集群节点上。集群中的一个具体节点负责缓存中的一部分数据，整体对外提供统一的访问接口。分布式缓存一般基于冗余备份机制实现数据高可用。

目前，在所有可实现分布式缓存的开源软件中，Redis 应用最为广泛，开源社区也最为活跃，开源客户端支持语言也最为丰富。

1. Redis 可以做什么

Redis 是一个开源的，基于内存存储亦可持久化的 Key-Value 存储系统，可用作数据库、高速缓存、锁和消息队列。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合、位图、HyperLogLogs 等数据类型。内置复制、Lua 脚本、老化逐出、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时，Redis 还支持 Sentinel 和 Cluster (从3.0开始)等高可用集群方案。

作为缓存的常见业务场景有：

• 缓存热点数据，减轻数据库负载；
• 基于 List 结构显示最新的项目列表；
• 基于 Sorted Set 来做排行榜，取 Top N；
• 基于 Set 来做 uniq 操作，如页面访问者排重；
• 基于 Hset 做单 Key 下多属性的项目，例如商品的基本信息、库存、价格等设置成多属性；

2. Redis 特点

与其它 Key-Value 缓存产品相比，Redis 有以下特点：

2.1 支持多种数据类型

• Redis 不是仅仅支持简单的 Key-Value 类型的数据，还支持字符串、列表、集合、散列表、有序集合数据结构的存储，这一优势使 Redis 适用于更广泛的应用场景；

Redis 底层实现采用了很多优秀的数据结构，使其具有优异的性能，例如 Redis 使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一，如果一个有序集合包含的元素数量比较多，又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时，Redis 就会使用跳跃表作为有序集合键的底层实现。跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素，效率可与平衡树媲美——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望（LogN）时间下完成。

2.2 支持数据持久化

• Redis 支持数据的持久化（包括 AOF 和 RDB 两种模式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，性能与可靠性兼顾；

需要注意的是，RDB 模式是定时的持久机制，发生宕机时可能会导致数据丢失，而 AOF 模式提供了 appednfsync 参数，通过设置 appednfsync 参数（设置为 always）可以最大限度保证数据安全，但也会降低效率。

2.3 高可用策略

• Redis 支持数据的备份，即 Master-Slave 模式，Master 故障时，对应的 Slave 将通过选举升主，保障可用性；此外，Redis 还支持 Sentinel 和 Cluster（从3.0版本开始）等高可用集群方案。

2.4 数据淘汰策略

Redis 支持配置最大内存，当内存不够用时，会通过淘汰策略来回收内存，Redis 提供了丰富的淘汰策略，粒度粗细皆有，适用多种应用场景。

• 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：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰；
• allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰；
• no-enviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错；

2.5 内存管理

Redis 使用 C 语言编写，但为了提高内存的管理效率，并没有直接使用 malloc/free 函数，Redis 默认选择 jemalloc 作为内存分配器，以减小内存碎片率。

jemalloc 在 64 位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围。每个范围内又划分了许多小的内存块单位。当 Redis 存储数据时，会选择大小最合适的内存块进行存储。同时，Redis 为 Key-Value 存储定制了两种对象，其中 Key 采用 SDS（Simple Dynamic String)，Value 采用 redisObject，为内部编码和回收内存的高效实现奠定了基础。

2.6 支持事务

• Redis 主进程是单线程工作，因此，Redis 的所有操作都是原子性的，即操作要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性；

由于缓存操作都是内存操作，只有很少的计算，因此即便在单线程下，Redis 性能也很优秀。目前，大多数 CPU 都是多核的，为了提高多核 CPU 的利用率，通常在同一台机器上部署多个 Redis 实例（注意配置不同的端口），官方的推荐是一台机器部署8个实例。

Redis 提供了一些在一定程度上支持线程安全和事务的命令，例如 multi/exec、watch、inc 等。由于 Redis 服务器是单线程的，任何单一请求的服务器操作命令都是原子的，但跨客户端的操作并不保证原子性，所以对于同一个连接的多个操作序列也不保证事务。

• Redis 性能优越，读的速度达 110000次/s，写的速度达 81000次/s；此外，Key 和 Value 的大小限制均为 512M，这阈值相当可观。

除了上述特点，Redis 还支持 Publish/Subscribe、通知等特性。

3. Redis 高可用解决方案

Redis 有很多高可用的解决方案，只简单介绍其中三种。

3.1 方案一：Redis Cluster

从 3.0 版本开始，Redis 支持集群模式 — Redis Cluster，可线性扩展到 1000 个节点。Redis-Cluster 采用无中心架构，每个节点都保存数据和整个集群状态，每个节点都和其它所有节点连接，客户端直连 Redis 服务，免去了 Proxy 代理的损耗。Redis Cluster 最小集群需要三个主节点，为了保障可用性，每个主节点至少挂一个从节点（当主节点故障后，对应的从节点可以代替它继续工作），三主三从的 Redis Cluster 架构如下图所示：

3.2 方案二：Twemproxy

Twemproxy 是一个使用 C 语言编写、以代理的方式实现的、轻量级的 Redis 代理服务器。它通过引入一个代理层，将应用程序后端的多台 Redis 实例进行统一管理，使应用程序只需要在 Twemproxy 上进行操作，而不用关心后面具体有多少个真实的 Redis 实例，从而实现了基于 Redis 的集群服务。当某个节点宕掉时，Twemproxy 可以自动将它从集群中剔除，而当它恢复服务时，Twemproxy 也会自动连接。由于是代理，Twemproxy 会有微小的性能损失。

Twemproxy 架构如下图所示：

3.3 方案三：Codis

Codis 是一个分布式 Redis 解决方案，对于上层的应用来说，连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别（部分命令不支持）， 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用，Codis 底层会处理请求的转发，不停机的数据迁移等工作。