Redis容量及使用规划

本文作者是新浪微博的 Timyang 同学，Tim 前段时间对Redis 做过一些测试和研究，本文是一篇更直接地接近于实际应用方面的总结文章。本文说到的规划，不仅对 Redis 适用，对我们常用的数据库和缓存的使用规划思路也有指导意义。

在使用Redis过程中，我们发现了不少Redis不同于Memcached，也不同于MySQL的特征。

(本文主要讨论Redis未启用VM支持情况)

1. Schema

MySQL: 需事先设计
Memcached: 无需设计
Redis: 小型系统可以不用，但是如果要合理的规划及使用Redis，需要事先进行类似如下一些规划

数据项: value保存的内容是什么，如用户资料
Redis数据类型: 如String, List
数据大小: 如100字节
记录数: 如100万条(决定是否需要拆分)
⋯⋯

上面的规划就是一种schema，为什么Redis在大型项目需要事先设计schema？因为Redis服务器有容量限制，数据容量不能超出物理内存大小，同时考虑到业务数据的可扩充性，记录数会持续增多、单条记录的内容也都会增长，因此需要提前规划好容量，数据架构师就是通过schema来判断当前业务的Redis是否需要“分库分表”以满足可扩展需求。

2. 容量及带宽规划

容量规划
MySQL: < 硬盘大小
Memcached: < RAM
Redis: < RAM

带宽规划
由于Redis比MySQL快10倍以上，因此带宽也是需要事先规划，避免带宽跑满而出现瓶颈。

3. 性能规划(QPS)

当系统读写出现瓶颈，通常如何解决？
MySQL
写: 拆分到多服务器
读: (1) 拆分 (2) 写少也可以通过增加Slave来解决

Memcached
读写: 都通过hash拆分到更多节点。

Redis:
写：拆分
读: (1) 拆分 (2) 写少也可以通过增加Slave来解决

4. 可扩展性

MySQL: 分库分表
Memcached: hash分布
Redis：也可以分库，也可以hash分布

小结

通过以上分析，Redis在很多方面同时具备MySQL及Memcached使用特征，在某些方面则更像MySQL。
由于Redis数据不能超过内存大小，一方面需要进行事先容量规划，保证容量足够；另外一方面设计上需要防止数据规模无限制增加，进而导致Redis不可扩展。
Redis需要象MySQL一样预先设计好拆分方案。