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个常见使用场景,redis使用场景( 六 )

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appednfsync always 当设置appendfsync为always时，每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响 。对于一般性的业务需求，建议使用RDB的方式进行持久化，原因是RDB的开销并相比AOF日志要低很多，对于那些无法忍数据丢失的应用，建议使用AOF日志 。
4、集群管理的不同Memcached是全内存的数据缓冲系统，Redis虽然支持数据的持久化，但是全内存毕竟才是其高性能的本质 。作为基于内存的存储系统来说，机器物理内存的大小就是系统能够容纳的最大数据量 。如果需要处理的数据量超过了单台机器的物理内存大小，就需要构建分布式集群来扩展存储能力 。Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现Memcached的分布式存储 。
下图给出了Memcached的分布式存储实现架构 。当客户端向Memcached集群发送数据之前，首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点，然后数据会直接发送到该节点上存储 。但客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求以获取数据 。相较于Memcached只能采用客户端实现分布式存储，Redis更偏向于在服务器端构建分布式存储 。
最新版本的Redis已经支持了分布式存储功能 。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能 。下图给出Redis Cluster的分布式存储架构，其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过ascii协议进行通信 。
在数据的放置策略上，Redis Cluster将整个key的数值域分成4096个哈希槽，每个节点上可以存储一个或多个哈希槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是4096 。Redis Cluster使用的分布式算法也很简单：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER 。
为了保证单点故障下的数据可用性，Redis Cluster引入了Master节点和Slave节点 。在Redis Cluster中，每个Master节点都会有对应的两个用于冗余的Slave节点 。这样在整个集群中，任意两个节点的宕机都不会导致数据的不可用 。当Master节点退出后，集群会自动选择一个Slave节点成为新的Master节点 。
Kafka，Mq和Redis作为消息队列使用时的差异有哪些？
Kafkakafka是个日志处理缓冲组件，主要在大数据信息处理中使用 。和传统的消息队列相比简化了队列结构和功能，以文件流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志） 。日志信息通常数据量巨大，处理组件一般会处理不过来，所以有了缓冲层kafka 。kafka支持巨大的日志吞吐量 。为了防止数据丢失，其消息被消费后不会直接丢弃，要多存储一段时间，等超过设置的时间阈值才会丢弃 。
这是mq和redis所不具备的 。主要特点如下:巨型存储量: 支持TB甚至PB级别数据 。高吞吐，高IO：一般配置的服务器就可实现单机每秒100K条以上的消息传输 。消息分区，分布式消费：能保证消息顺序传输 。支持离线数据处理（hadoop集群）和实时数据处理 。横向扩展：支持在线水平扩展，以支持更大数据处理能力 。
redisredis是一个高性能的、原子操作的内存键值对nosql 。支持高速访问，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要做为消息队列来使用的话，队列功能和逻辑要通过上层应用来自己实现 。MQ，消息队列我们以RabbitMQ为例来做介绍 。它是用Erlang语言开发的开源消息队列，支持多种协议包括AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，适合于企业级的开发 。
MQ支持Broker构架，消息发送给客户端时需要在中心队列排队 。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持 。其他更多消息队列还有ActiveMq，ZeroMq等，功能上大同小异 。有专门测试的结果表明，并发吞吐TPS比较，ZeroMq 最好，RabbitMq 次之，ActiveMq 最差 。更多信息，请关注虫虫，一起讨论学习 。

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