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有幸参加了今年InfoQ在杭州首次举办的QCon大会，下面将我了解到的一些知识总结并分享给大家，其中有些是会后查资料了解的，有不正确的地方欢迎指出；
QCon中有一个专题专门介绍大数据及NoSQL，正好也对这方面有一点兴趣；介绍NoSQL的还真是多啊，Sina Weibo介绍Redis，盛大介绍MongoDB，Qunar介绍NoSQL常见误区及陷阱；
不管是哪种NoSQL产品，它们关注的点主要在以下几个方面：
1、schema-free
即模式自由；相比Oracle、MySQL等RDBMS数据库，NoSQL没有固定的schema；比如在MongoDB中，如果业务场景需要，完全可以把不同类型的文档(json串)存储在同一数据库中；Redis中则是针对存储的对象提供了更多的数据结构，如string, hash, list, set, sorted set等；
2、高性能访问
高并发下的读写请求，RDBMS的磁盘IO很难承受；而NoSQL则是将数据存放在内存中，读写操作全部在内存中完成；像Redis能达到(100k+set/80k+get)/s；
3、持久化
目前NoSQL持久化方案还不太成熟，主要方案是定时快照和日志两种方式；如
1) Redis：
- rdb：定时fork子进程来flush到磁盘，但是会影响主进程的服务响应；另外会丢失当前和上次flush之间的数据；
- aof：类似MySQL的binlog，对所有的写操作都会记录；影响主进程的写请求，同时aof数据较大，宕机后恢复很慢；
2) MongoDB:
- 定时备份：提供mongoexport/mongoimport，mongodump/mongorestore命令，但同样会丢失距上次备份的数据；
- oplog：写操作日志；当Master有写操作时，会在oplog中进行记录，Slave会根据oplog来达到数据同步；当oplog超过预设大小时，会覆盖老的记录，oplog大小至少要大于Slave同步oplog间隔所产生的日志文件大小；
4、备份与扩容：
1) Redis:
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Master/Slave同步：Slave在启动时会向Master发送sync命令并阻塞等待Master返回其内存快照文件，然后清空内存表，根据收到的内存快照文件重建内存数据结构；如果在同步过程中，Master有新的写操作，则会待内存快照发送完后再依次发给Slave，Slave再完成同步；之后如果Master有写请求会同步到Slave列表，从而保证数据一致性；
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这种方式在在缺陷：Slave初始化时，导致Master需要做内存快照而带来压力；同时Slave需要时间来重建数据结构，要消耗一定时间，尤其是当线上Slave宕机后恢复，由于并非是增量复制，因此恢复速度是不能容忍的；
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几种思路：
a. 主动复制：避开Master/Slave同步，采用双写或多写；但由于双写或多写从而会带来数据一致性及性能上的问题；如果对数据一致性要求不高，可以采用这种方式，一旦一组集群挂掉，可以马上切换到另一组集群上；
b. 增量复制：Redis目前的rdb快照和aof日志没有形成关联，因此不能做增量复制；如果Master在定时备份时，将内存快照和aof文件位置一起flush到磁盘，当Slave来同步时，Master可以将最新快照文件和aof发给Slave，Slave再根据aof位置和Master同步快照之后的更新，通过这种增量复制来避免Slave初始化时给Master带来压力；
c. MySQL+Redis实现读写分离：MySQL作为主库，Redis集群作为读请求高速缓存，所有写操作都基于MySQL，通过binlog实现Redis集群的同步；
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关于扩容：由于Redis的数据全部在内存中，因此单点容量很容易受内存限制；事先可以做好容量规划，但业务数据的增量往往出乎意料，扩容在所难免；Redis的作者提出了一种叫做presharding的方案，即在同一台机器上部署多个Redis实例，当容量不够时将多个实例拆分到不同的机器上，从而达到扩容；
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几点可借鉴的经验：
a. Master/Slave集群中，应事先配置好所有从库，避免增加从库给主库带来压力；最好选择在低峰期进行；
b. 用Master/Slave实现读写分离，不适用于写密集型的场景，这样会对Master造成压力；
2) MongoDB：
MongoDB有两种备份机制，Master/Slave和Replica Sets，它们都是基于oplog来实现的；
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Master/Slave：这种机制下，只有Master产生oplog，Slave会定时从Master同步实现备份同步；前面提到过oplog有大小限制；
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Replica Sets：这种机制下，所有的服务器都会产生oplog，但任何时间只有一台机器会被选举成Master；当Master宕掉后，Slaves会重新选举新的Master，然后再与新的Master同步；
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自动分片：与数据库的分表类似，自动分片就是将数据集合依据一定的规则切分成若干小块，这些小块统一由mongos路由管理，当有请求查询或写入时，路由会依据分片shard key规则找到对应的分片从而进行操作；
分片解决了写密集操作，用于分散单一写服务器负载；同时如果原先的存储空间不够了，这个时候可能通过分片操作将之后的数据写入其它存储空间上；同样，可以采用Master/Slave或Replica Sets来分片集群和路由服务器集群，但服务器资源比较浪费；
使用NoSQL的一些小tips
- 使用批量调用代替循环调用：循环调用相比批量调用，耗时更多；
- 在外部完成数据压缩：都可以减小存储，但外部压缩可以提升网络IO性能；
- 注意跨语言客户端的支持：是否能满足多语言客户端的需求，如序列化/反序列化、压缩/解压等；
- 合适的场景选择合适的技术：Cache VS Store，MySQL+NoSQL(Cache)；
- 注意缓存重建引发数据库穿透；读请求同时到DB，对DB造成压力导致不可用；
