Redis的定位

首先声明：这篇文章目前只是一个草稿，等以后有时间再来完善，有兴趣的可以继续看下去。

本文采用自创的数据-系统分析法进行分析。

数据-系统分析法简介：
IT系统的本体是数据，即IT系统不过是数据的载体(其实系统是更高级的数据)。
这就好比我们人类社会，有着各种各样的楼房，但这些楼房主要是人居住的容器，人们在不同的建筑之间穿梭，就好比数据在不同的系统中出入

一样。
当然也可以用水和湖海的关系来比喻数据和系统，其中内存和硬盘的关系，就好比云和湖泊的关系。
(题外话：有机体只是DNA制造更多DNA的工具)

本分析法从整体-部分的角度出发，以数据+系统为基础来分析IT系统。
信息是系统的边际效应，结构是关联与互动的复合体。
而数据是信息的载体，系统是数据的载体。
从现象上看，数据和系统是两个对象，但若是从根源上看，两者是一体的，是同一的。
当数据以一种分化与构合的趋势向广阔的时空演化时，承载这些数据的系统，也必须以一种分化与构合的趋势同步跟进。
依据系统学理论，系统是相互关联的对象组成的集合。
系统主要考虑稳定性和整体性，系统的整合程度，决定了系统的稳定性。
整体性可细化为两个方面：一是空间结构性，二是时间连贯性。

分析关键:
数据与系统的关系：由于系统是数据的出入口及数据的容器，因此当数据的状态变化时，系统也会随着数据状态的变化而发生变化。同样，系统

状态的变化，也会影响系统内部数据的状态。当数据或系统的某一属性状态达到极限时(比如数量超过系统容量)，就会发生质的变化。
具体变化以及变化方式的示例，可以参考我对水和水杯之间状态变化的描述，可查看我的这篇观察文章：

http://blog.sina.com.cn/s/blog_62728c870101103y.html

因此，对redis的整体分析，应以时代环境为背景，从数据和系统的角度，来分析它们的时空整体性。
关于redis的时代背景、为什么会出现redis以及宏观整体的分析，可参考我前一篇文章：http://igoder.iteye.com/blog/1969848。
此处将从数据和系统的角度来进行整体-部分的分析。

1，整体分析
数据：
考察数据在空间区域的分布以及时间范围的连续。
数据在redis生命周期内，会使用不同的格式在内存到硬盘之间来回流动着。
内存是动态的不稳定的，因此数据流动性快，但也极易丢失，因此内存数据的来源有两个，一个是客户端的写入，二是硬盘。
从硬盘取数据到内存的情况，是重启系统时从硬盘加载。
硬盘是静态而稳定的，因此数据流动性慢，但能持久保存。
从内存写数据到硬盘有两种方式：快照全量写入；增量写入。

系统：
系统分析可以以数据为基础单位。

2，部分分析


1，数据分析
因为redis跨内存和硬盘，因此分析数据需要同时分析这两块空间的数据。
数据空间：内存+虚拟内存+硬盘
数据时间：内存：数据会过期；硬盘：分为两种，1是一次全量数据时间(可参考快照存储策略)，2是增量数据时间
数据结构：内存：键值对；硬盘：二进制
数据类型：内存：字符串，列表，集合(列表和集合中存的也是字符串)，有序集合
数据大小：内存：单个value最大1G
数据容量：内存：千万级
数据速度：内存：10万次/秒读写；硬盘：定期批量写入

2，系统分析
系统空间：内存为hash容器，硬盘为二进制文件。
硬盘：支持多个数据库(默认16个)

3，重点分析
性能测试：适合小数据存储(小于100字节)，速度是mysql的10倍。原因一是纯内存操作，二是自己实现事件机制，三是无token锁。
内存结构：基本数据结构为sds类型，使用hash表存储。可使用zipmap等方式压缩内存。
网络结构：单进程单线程的IO复用模型，使用乐观锁处理事务。redis作者不支持多线程，据他说有cache coherency啥的。


4，



windows性能测试：每秒3到4万次请求。


未完成。。。