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要知道Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有列表，hash，map等等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象，等等。这些操作还可以合成MULTI/EXEC的组。这样一个操作中可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。这还带来一个恶果就是吞吐量虽然增大，但是响应延迟可能会增加。

Redis在权衡之后的选择是用单线程，突出自己功能的灵活性。在单线程基础上任何原子操作都可以几乎无代价地实现，多么复杂的数据结构都可以轻松运用，甚至可以使用Lua脚本这样的功能。对于多线程来说这需要高得多的代价。

并不是所有的KV数据库或者内存数据库都应该用单线程，比如ZooKeeper就是多线程的，最终还是看作者自己的意愿和取舍。单线程的威力实际上非常强大，每核心效率也非常高，在今天的虚拟化环境当中可以充分利用云化环境来提高资源利用率。多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的，所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。

作者：灵剑

链接：https://www.zhihu.com/question/23162208/answer/142424042

来源：知乎

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缓存奔溃

参考：

Redis持久化

缓存降级

服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

使用缓存的合理性问题

参考：

Redis实战（一） 使用缓存合理性

三、消息队列

消息队列的使用场景

主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题

消息队列使用的四种场景介绍

消息的重发补偿解决思路

参考：

JMS消息传送机制

消息的幂等性解决思路

参考：

MQ之如何做到消息幂等

消息的堆积解决思路

参考：

Sun Java System Message Queue 3.7 UR1 管理指南

自己如何实现消息队列

参考：

自己动手实现消息队列之JMS

如何保证消息的有序性

参考：

消息队列的exclusive consumer功能是如何保证消息有序和防止脑裂的

API 使用简单，开发门槛低；

功能强大，预置了多种编解码功能，支持多种主流协议；

定制能力强，可以通过 ChannelHandler 对通信框架进行灵活的扩展；

性能高，通过与其它业界主流的 NIO 框架对比，Netty 的综合性能最优；

社区活跃，版本迭代周期短，发现的 BUG 可以被及时修复，同时，更多的新功能会被加入；

经历了大规模的商业应用考验，质量得到验证。在互联网、大数据、网络游戏、企业应用、电信软件等众多行业得到成功商用，证明了它完全满足不同行业的商用标准。

正是因为这些优点，Netty 逐渐成为 Java NIO 编程的首选框架。说说业务中，Netty 的使用场景[/h1]

有关“为何选择Netty”的11个疑问及解答

原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug

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