以下为直播整理内容。
云数据库Redis是一种稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务；它基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版两套高可用架构；并提供了全套的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案。
Redis介绍
Redis的全称是Remote Dictionary Server，它是由Salvatore Sanfilippo写的Key-Value存储系统。但它提供了比Key-Value更为丰富的数据结构，包括Lists、Sets、Ordered Sets以及Hashes，当然还有和Memcached一样的Strings结构；Redis当然还包括了对这些数据结构的丰富操作。Redis的优点可以总结为以下几点：
- 性能极高，Redis能支持超过 100K+ 每秒的读写频率；
- 丰富的数据类型，Redis支持二进制案例的 Strings、Lists、Hashes、Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作；
- 原子性，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行；
- 丰富的特性， Redis还支持 Publish/Subscribe、通知、Key过期等等特性。
这些丰富的特性，使得Redis在DB-Engines 排名稳居第十，其中在Key-Value数据库中排名第一。
关于直播
2015年到2016年，视频直播行业异军凸起，国内涌现了一批视频直播公司，如映客、一直播、熊猫TV、花椒等。直播行业的火爆与云计算和移动互联网的关系密不可分，云计算突破了视频直播技术的门槛；移动互联网使得直播随时随地成为可能。
上图是直播系统的完整框架图。用户终端，如智能手机、PAD、电脑等，通过网路接入负载均衡，进而进入后端的服务器系统；在后端服务器上，有不同的应用模块，如用户管理、关注信息、聊天交互、视频编码、金币系统、推送系统、排名系统、录像管理，这些业务系统都是搭建在底层云计算上，用户可以使用云Redis、MySQL、CDN、离线计算等资源构建直播系统。
Redis应用介绍
下面来具体介绍Redis具体应用场景。
场景一：用户信息管理
在直播系统中，用户有很多信息需要管理，如登录信息、注册信息等。传统的方式是采用关系型数据库存储用户信息，定义一张用户表，用户的属性对应表的列，这种方式的可扩展性很差，当用户增加新属性时，需要修改数据库中的用户表、数据订正等操作；采用Redis数据库进行用户信息管理时，通过采用Hashes数据结构，如上表所示，在user9527的个人信息中选择user9527作为Key，同时每一行的用户信息是Hashes内的Field，用户新增加信息时，通过Hset命令向Hashes内新加一个Field，如hset user9527 name xiaoqiang；最后可以通过hgetall user9527获取用户信息。
应用场景二：关注列表
在直播系统中有很多关注链，如明星、游戏玩家等等。用户可以使用sets实现这类关注链，查看不同主播的关注信息。
如上图所示的Jack关注列表，通过调用sadd方法给jack_follow增加响应的value值，用户Jack多关注一个人，则多增加一个记录；同时也可以通过sadd my_follow增加我关注的列表；最后，通过sinter jack_follow my_follow得出两个关注表中的交集部分。
场景三：积分排行
在直播系统中，需要实时更新积分排行榜，每个用户都有自己的积分和姓名信息。通过定义rank这个Key对应每个用户的积分，通过调用zadd增加对应用户的积分值，如 zadd rank 1000 Super；最后通过zrangebyscore zrank -inf +inf 遍历用户的key，得到指定范围内用户的积分，从而得到积分排行榜。
场景四：最新评论
在直播系统中，评论也是很关键的一部分，在Redis中可以通过Lists实现最新评论。如上图所示在Redis中定义latest.comment，当用户有评论时，调用Ipush增加用户的评论，如Ipush latest.comment “今天天气很好”；用户也可以调用 Irange latest.comment 0 2 获得最新评论。
除上述场景外，Redis还可以用在于：
- PHP session信息
- 数据库缓存加速
- 点赞数、评论数目，通过Incr/decr进行数目增加或减少
- 消息广播，通过Subscribe/publish订阅模式实现
- 附件的人，redis 3.2中新增了附近的人功能
云数据库Redis设计
Redis设计时单线程结构，进而导致了整个Redis存在性能瓶颈；另外，在单节点的场景下，机器宕机时，可用性面临着很大的问题；同时，由于Redis是全内存数据库，因此Redis内存受限于单机内存；当内存过大时，也会影响其使用情况，其可扩展性也面临着挑战。
为了解决上述问题，阿里云重新设计了云数据库Redis解决方案，供用户使用。目前阿里云提供了单机版和集群版两种版本的云数据库Redis产品。
上图是云数据库单机架构，用户在ECS上通过SLB来访问后端的Master-Slave结构的Redis，外面的HA模块会探测Master的节点，如果Master的TCP链接无效或请求没有响应或者其他异常时，HA将调用SLB接口，将流量调至备用节点上。
原生Redis中，单节点结构不可靠；同时单线程使得慢请求阻塞，导致误判。为了解决这个问题，在Redis中新增了端口，该新端口和线程一起用于探测，对Redis实际可用性进行检查，如检查内存、CPU、进程存活情况，避免由于慢请求阻塞导致误切换的情况发生。
上图是云数据库集群架构，ECS通过负载均衡访问后端的PROXY；PROXY根据路由表访问后端的Master-Slave结构；Config Server用于维护路由表的关系，在扩容时，用于维护两个路由表的变化；数据迁移通过Config Server促发Redis Server，PROXY链路根据路由表和后端Redis Server反馈情况，来访问迁移中的数据。整个集群同单机版类似，采用双备份架构，同时整个链路部署了全链路监控；此外还支持动态扩容和自动容灾。
用户并不希望在链路升级时出现闪断情况，因此云数据热升级机制就显得尤为重要。目前云数据库支持Proxy热升级和Redis热升级。
对于Proxy热升级，通过unix domain socket把所有TCP连接迁移到New proxy进程，迁移过程中，用户是无感知的，也不会发生闪断现象；所有的Client TCP链接都迁移到New Proxy进程上，再把Old Proxy进程关闭，完成升级。
对于后端的Redis热升级，将Redis进行拆分二进制文件和动态库SO，在升级过程中调用SO中的函数，将老版本内的SO信息复制到新版本SO中，最后释放旧版本中的数据。整个升级过程用户是无感知的，升级时间短，一次升级花费4毫秒。
接下来看下Redis中内核存储优化，原生Redis中有两种持久化方式：RDB和AOF。其中RDB是时间点的备份，用户可以通过两种方式出发RDB的备份；AOF的方式类似MySQL的Binlog，可以通过对AOF文件进行追加。从上图可以看出，这两种持久化方式存在Fork耗时、AOF阻塞请求、大IO影响稳定性的痛点。
对于访问量比较高，延迟要求低的数据库来说，这些问题必须加以解决。通过对Redis内核存储进行了优化，采取RDB加AOF的方式，其中AOF按照大小回滚，废弃AOF Rewrite过程；同时将AOF写入放到后台生成进行写入，在可运维时间内进行全量的写操作。
目前云数据Redis支持全量备份和基于时间点恢复备份，后者尚未在公有云上线。全量备份目前是按天级别的备份，整个备份过程由Backup Server进行管理。Backup Server通过访问元数据库获取信息，通过communicator下发任务给每个DB节点上的Backup Agent；Backup Agent接到任务后，通知Redis Server进行全量备份，将备份文件流式化上传到OSS上。在备份恢复时，Backup Agent从OSS上拉取备份文件，下载到本地；DBNode通过加载文件恢复之前备份的数据。整个备份恢复系统增加系统的可靠性，用户可以在数据丢失的情况下，通过数据恢复找到之前的数据。
云数据Redis运维监控体系主要包括：主机监控、网络监控、实例监控、可用性监控和巡检系统。
上图是主机监控效果图，从图上可以主要记录了CPU TOP进程、每个进程的CPU消耗、用户态的CPU和系统态的CPU以及磁盘I/O、读写等信息。
网络监控主要是通过在协议栈上抓取信息，统计实例级别的流量和链接信息、网络质量，查看是否存在丢包、乱序重传、异常关闭等信息。实例监控主要监控实例的访问量、流量、消耗的CPU、内存、磁盘IO、命令情况、慢请求等。
云数据库Redis实践
用户在选择云数据库Redis时，需要注意以下几点：
- 可用区选择，跨机房延迟比同机房高，因此需要尽量选择同机房；
- 网络类型，目前阿里云提供两种网络类型：经典网络和专有网络，企业应根据对应的业务类型选择合适的网络类型。
- 容量评估，容量受限于内存大小，企业根据业务需求选择对应的内存。
- 计算评估，目前单机版最大是10wqps，集群版本是60-100wqps，企业需要较大的计算能力时，应选择集群版本。
云数据库Redis不同规格的存储容量、最大连接数、吞吐量都有限制，具体参数如上图所示。
在使用Redis过程中，总结了一些最佳实践：
- 使用长连接，避免短连接风暴，因为短连接需要建立链接、鉴权等步骤，性能远不如长连接；
- 使用时避免使用keys*命令，如需获取所有的Key，可以通过Scan代替，这是由于keys *容易阻塞所有的命令，导致CPU占满，出现超时现象；
- 在使用时，如果发现后端Redis Server运行缓慢，可以通过Slowlog命令分析Redis运行情况；
- 用户也可以通过设置过期时间，让缓存占用的内存尽快释放；
- 对于持久化的存储，使用时应尽量避免内存大量淘汰；
- 在使用Redis还使用云监控提前发现性能及容量瓶颈；
此外，用户还可以通过控制台进行历史监控，设置合理的备份时间以及使用DMS查看实时信息。
关于分享者：
白宸，14年加入阿里巴巴，早期在淘宝核心系统负责分布式缓存开发工作；后并入阿里云数据库技术组，专注于云数据Redis设计研发工作。
相关云产品：
云数据库 Redis 版本：https://www.aliyun.com/product/kvstore