基于Redis的百亿级数据存储架构设计（百亿大数据存储redis）

百亿级数据存储架构设计，一直是许多企业级开发人员所关注的热门话题。传统的RDBMS存储方案虽然能够满足大多数业务的需求，但是当我们面对海量的高速数据处理能力需求时，很难实现真正的实时、高速、高并发查询。如今，基于Redis的百亿级数据存储架构设计是我们实现高效的数据存储解决方案的有效选择，本文将介绍一种基于Redis的百亿级数据存储架构设计。

首先Redis本身是一个高性能key-value数据库，它支持数据持久化，保证数据在Redis服务器宕机后可以恢复恢复到原始状态。Redis支持多种数据结构，比如set,zset,hash,list等，在日常的开发中，基本可以完全替代关系型数据库，满足大多数业务需求。

基于Redis的百亿级数据存储架构设计，主要是通过分布式部署服务器+容灾容错服务构成，以提供高可用存储解决方案，每一套Redis系统由多台Redis服务器组成，逐步搭建多部分容灾系统，对外提供API接口。

同时，为了满足数据存储需求，我们需在设计架构中部署一个数据库池，用于实现Redis横向扩展，多台Redis实例间的数据同步、负载均衡，以及数据水平分片等。根据业务需求，还可能在部署上增加其他的中间件、脚本调度等，让整个架构更为完整细致。

例如，在增加某个客户端的Redis服务器时，我们可以使用Lua脚本提供横向扩展实现：

        -- 池名称
        local poolname = ARGV[1]
        -- IP地址
        local ipaddr = ARGV[2]
        -- 客户端端口
        local port = ARGV[3]
        -- REDIS服务器数量
        local num = redis.pcall('SCARD', poolName)
        -- 获取现有服务器列表
        local list = redis.call('SMEMBERS', poolName)
        -- 将新增服务器加入池
        list[# list + 1] = ipaddr..':'..port
        redis.call('DEL', poolName)
        redis.call('SADD', poolName, unpack(list))
        -- 返回服务器数量
        return num+1

同时，基于Redis的百亿级数据存储架构设计，还需要考虑如何实现客户端的连接。主要有两种方法，一是通过Redis Cluster Cluster来实现，另一种就是采用基于负载均衡组件实现，并在客户端中加入负载均衡策略即可。

通过以上架构，我们就实现了百亿级数据存储架构设计，可以满足大量的业务系统的存储需求，可靠的高可用的Redis数据库存储架构，是实现高并发、实时查询的最优解决方案。