1. Redis是什么

这个问题的结果影响了我们怎么用Redis。如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL；如果认为它是一个可以持久化的cache, 可能只是它保存一些频繁访问的临时数据。Redis是REmote DIctionary Server的缩写，在Redis在官方网站的的副标题是A persistent key-value database with built-in net interface written in ANSI-C for Posix systems，这个定义偏向key value store。还有一些看法则认为Redis是一个memory database，因为它的高性能都是基于内存操作的基础。另外一些人则认为Redis是一个data structure server，因为Redis支持复杂的数据特性，比如List, Set等。对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式。

互联网数据目前基本使用两种方式来存储，关系数据库或者key value。但是这些互联网业务本身并不属于这两种数据类型，比如用户在社会化平台中的关系，它是一个list，如果要用关系数据库存储就需要转换成一种多行记录的形式，这种形式存在很多冗余数据，每一行需要存储一些重复信息。如果用key value存储则修改和删除比较麻烦，需要将全部数据读出再写入。Redis在内存中设计了各种数据类型，让业务能够高速原子的访问这些数据结构，并且不需要关心持久存储的问题，从架构上解决了前面两种存储需要走一些弯路的问题。

2. Redis不可能比Memcache快

很多开发者都认为Redis不可能比Memcached快，Memcached完全基于内存，而Redis具有持久化保存特性，即使是异步的，Redis也不可能比Memcached快。但是测试结果基本是Redis占绝对优势。一直在思考这个原因，目前想到的原因有这几方面。

Libevent。和Memcached不同，Redis并没有选择libevent。Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(目前Redis代码还不到libevent的1/3)及牺牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件修改实现了自己的epoll event loop(4)。业界不少开发者也建议Redis使用另外一个libevent高性能替代libev，但是作者还是坚持Redis应该小巧并去依赖的思路。一个印象深刻的细节是编译Redis之前并不需要执行./configure。
CAS问题。CAS是Memcached中比较方便的一种防止竞争修改资源的方法。CAS实现需要为每个cache key设置一个隐藏的cas token，cas相当value版本号，每次set会token需要递增，因此带来CPU和内存的双重开销，虽然这些开销很小，但是到单机10G+ cache以及QPS上万之后这些开销就会给双方相对带来一些细微性能差别(5)。
3. 单台Redis的存放数据必须比物理内存小

Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能，但是也带来一些不合理之处。比如一个中型网站有100万注册用户，如果这些资料要用Redis来存储，内存的容量必须能够容纳这100万用户。但是业务实际情况是100万用户只有5万活跃用户，1周来访问过1次的也只有15万用户，因此全部100万用户的数据都放在内存有不合理之处，RAM需要为冷数据买单。

这跟操作系统非常相似，操作系统所有应用访问的数据都在内存，但是如果物理内存容纳不下新的数据，操作系统会智能将部分长期没有访问的数据交换到磁盘，为新的应用留出空间。现代操作系统给应用提供的并不是物理内存，而是虚拟内存(Virtual Memory)的概念。

基于相同的考虑，Redis 2.0也增加了VM特性。让Redis数据容量突破了物理内存的限制。并实现了数据冷热分离。

4. Redis的VM实现是重复造轮子

Redis的VM依照之前的epoll实现思路依旧是自己实现。但是在前面操作系统的介绍提到OS也可以自动帮程序实现冷热数据分离，Redis只需要OS申请一块大内存，OS会自动将热数据放入物理内存，冷数据交换到硬盘，另外一个知名的“理解了现代操作系统(3)”的Varnish就是这样实现，也取得了非常成功的效果。

作者antirez在解释为什么要自己实现VM中提到几个原因(6)。主要OS的VM换入换出是基于Page概念，比如OS VM1个Page是4K, 4K中只要还有一个元素即使只有1个字节被访问，这个页也不会被SWAP, 换入也同样道理，读到一个字节可能会换入4K无用的内存。而Redis自己实现则可以达到控制换入的粒度。另外访问操作系统SWAP内存区域时block进程，