海量使用者+高并發，會造成伺服器癱瘓，主要原因就是使用的是關系型資料庫
1.性能瓶頸：磁盤IO性能低下
關系型資料庫存取資料的時候是要通過磁盤IO的。磁盤的性能本身是比較低的
2.擴充瓶頸：資料關系複雜，擴充性差，不便于大規模叢集
關系型資料庫表與表的關系非常複雜，十分影響查詢效率，這個情況下，進行擴充也是十分困難的
1.降低磁盤IO次數，越低越好
使用記憶體存儲，大大提高效率
2.去除資料間的關系，越簡單越好
去除關系，隻存資料
這就是NoSql
NoSQL：即 Not-Only SQL（ 泛指非關系型的資料庫），作為關系型資料庫的補充。 作用：應對基于海量使用者和海量資料前提下的資料處理問題。
特征
可擴容，可伸縮，大資料量下高性能，直接對記憶體進行操作
靈活的資料模型、高可用。自己設計了資料存儲格式，保證效率比較高。
常見NoSql資料庫
Redis、memcache、HBase、MongoDB
概念：Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 語言開發的一個開源的高性能鍵值對（key-value）資料庫。
1.資料間沒有必然的關聯關系
2.内部采用單線程機制進行工作
3.高性能。官方提供測試資料，50個并發執行100000 個請求,讀的速度是110000 次/s,寫的速度是81000次/s。
4.多資料類型支援
字元串類型，string list
清單類型，hash set
散列類型，zset/sorted_set
集合類型
有序集合類型
5.支援持久化，可以進行資料災難恢複
1.為熱點資料加速查詢（主要場景）。如熱點商品，熱點新聞，熱點資訊，推廣類等高通路量資訊等
2.即時資訊查詢。如各類排行榜、各類網站通路統計、公交到站資訊、線上人數資訊（聊天室、網站）、裝置信号等
3.時效性資訊控制。如驗證碼控制，投票控制等。
4.分布式資料共享。如分布式叢集架構中的session分離
5.消息隊列--已經弱化
利用永久性存儲媒體将資料進行儲存，在特定的時間将儲存的資料進行恢複的工作機制成為持久化
持久化用于防止資料的意外丢失，確定資料安全性
将目前資料狀态進行儲存，快照形式，存儲資料結果，存儲格式簡單，關注點在資料---RDB
将資料的操作過程進行儲存，日志形式，存儲操作過程，存儲格式複雜，關注點在資料的操作過程---AOF
sava指令
reids是單線程的，多台用戶端同時操作redis會建立一個任務隊列，save指令的執行會阻塞目前的redis伺服器，直到目前RDB過程完成為止，有可能長時間阻塞，線上環境不建議使用
bgsave指令
1.指令bgsave指令，會先向redis發送指令
2.redis會傳回一個背景儲存開始執行 的消息
3.redis會去調用fork函數生成一個子程序
4.然後去建立rdb檔案
5.最終redis傳回執行結果
注意：bgsave指令是針對save阻塞問題做的優化，redis内部所有涉及到RDB的操作都使用bgsave指令進行操作，save指令可以放棄使用
save配置
設定自動持久化的條件，滿足限定時間範圍内key的變化數量達到指定數量即進行持久化
從redis啟動開始，如果十秒内key變化2次，在第十秒的時候直接儲存操作，背景也還是bgsave進行儲存
如果在十秒内變化了一次，那麼redis會在變化第二次的時候進行背景儲存操作，第二個周期會在第一次儲存的時候開始計時
注意：save配置要根據實際業務情況進行設定，頻度過高或者過低都會出現性能問題，結果可能是災難性的，save配置啟動後執行的是bgsave操作
RDB特殊啟動形式
伺服器運作過程中重新開機
關閉伺服器時指定儲存資料
RDB優點
RDB是一個緊湊壓縮的二進制檔案，存儲效率較高
RDB内部存儲的是redis在某個時間點的資料快照，非常适合用于資料備份，全量複制等場景
RDB恢複資料的速度要比AOF快很多
應用：伺服器中每X小時會執行bgsave備份，并将RDB檔案拷貝到遠端機器中，用于災難恢複
RDB缺點
RDB方式無論是執行指令還是利用配置，無法做到實時持久化，具有較大的可能性丢失資料
bgsave指令每次運作要執行fork操作建立子程序，要犧牲一些性能
redis的衆多版本中未進行RDB檔案格式的版本統一，有可能出現版本伺服器之間資料格式無法相容的現象--解決方案就是 導出來存到word或者Excel中，再導入回去即可。
RDB存儲的弊端
存儲資料量較大，效率較低，基于快照思想，每次讀寫都是全部資料，當資料量巨大時，效率非常低
大資料量下的IO性能較低
基于fork建立子程序，記憶體産生額外消耗
當機帶來的資料丢失風險
解決思路:
不寫全資料，僅僅記錄部分資料
降低區分資料是否改變的難度，改記錄資料為記錄操作過程
對所有操作均進行記錄，排除丢失資料的風險
AOF持久化：以獨立日志的方式記錄每次寫指令，重新開機時再重新執行AOF檔案中指令達到恢複資料的目的。與RDB相比可以簡單了解為由記錄資料改為記錄資料變化
AOF的主要作用就是解決了資料持久化的實時性，目前已經是redis持久化的主流方式
重寫指令
存入元素後進行重寫
自動重寫
建立一個定時器，當key設定有過期時間，且過期時間到達時，由定時器任務立即執行對鍵的删除操作
優點：節約記憶體，到時就删除，快速釋放掉不必要的記憶體占用
缺點：CPU壓力很大，無論CPU此時負載量多高，均占用CPU，會影響redis伺服器響應時間和指令吞吐量
總結：用處理器性能換取存儲空間（拿時間換空間）
資料到達過期時間，不做處理。等下次通路該資料時，我們需要判斷
如果未過期，傳回資料
發現已過期，删除，傳回不存在
優點：節約CPU性能，發現必須删除的時候才删除
缺點：記憶體壓力很大，出現長期占用記憶體的資料
總結：用存儲空間換取處理器性能（拿空間換時間）
定時删除和惰性删除這兩種方案都是走的極端，那有沒有折中方案？
我們來講redis的定期删除方案：
Redis啟動伺服器初始化時，讀取配置server.hz的值，預設為10
每秒鐘執行server.hz次serverCron()-------->databasesCron()--------->activeExpireCycle()
activeExpireCycle()對每個expires[*]逐一進行檢測，每次執行耗時：250ms/server.hz
對某個expires[*]檢測時，随機挑選W個key檢測
參數current_db用于記錄activeExpireCycle() 進入哪個expires[*] 執行
如果activeExpireCycle()執行時間到期，下次從current_db繼續向下執行
總的來說：定期删除就是周期性輪詢redis庫中的時效性資料，采用随機抽取的政策，利用過期資料占比的方式控制删除頻度
特點1：CPU性能占用設定有峰值，檢測頻度可自定義設定
特點2：記憶體壓力不是很大，長期占用記憶體的冷資料會被持續清理
總結：周期性抽查存儲空間（随機抽查，重點抽查）
什麼叫資料淘汰政策？什麼樣的應用場景需要用到資料淘汰政策？
當新資料進入redis時，如果記憶體不足怎麼辦？在執行每一個指令前，會調用freeMemoryIfNeeded()檢測記憶體是否充足。如果記憶體不滿足新 加入資料的最低存儲要求，redis要臨時删除一些資料為目前指令清理存儲空間。清理資料的政策稱為逐出算法。
注意：逐出資料的過程不是100%能夠清理出足夠的可使用的記憶體空間，如果不成功則反複執行。當對所有資料嘗試完畢， 如不能達到記憶體清理的要求，将出現錯誤資訊如下