随着应用对高性能需求的增加，NoSQL逐渐在各大名企的系统架构中生根发芽。这里我们将为大家分享社交巨头新浪微博、传媒巨头Viacom及图片分享领域佼佼者Pinterest带来的Redis实践，首先我们看新浪微博 @启盼cobain的Redis实战经验分享：
新浪微博：史上最大的Redis集群
Tape is Dead，Disk is Tape，Flash is Disk，RAM Locality is King. — Jim Gray
Redis不是比较成熟的memcache或者Mysql的替代品，是对于大型互联网类应用在架构上很好的补充。现在有越来越多的应用也在纷纷基于Redis做架构的改造。首先简单公布一下Redis平台实际情况：
- 2200+亿 commands/day 5000亿Read/day 500亿Write/day
- 18TB+ Memory
- 500+ Servers in 6 IDC 2000+instances
应该是国内外比较大的Redis使用平台，今天主要从应用角度谈谈Redis服务平台。
Redis使用场景
1.Counting（计数）
计数的应用在另外一篇文章里较详细的描述，计数场景的优化 http://www.xdata.me/?p=262这里就不多加描述了。
可以预见的是，有很多同学认为把计数全部存在内存中成本非常高，我在这里用个图表来表达下我的观点：
很多情况大家都会设想纯使用内存的方案会很有很高成本，但实际情况往往会有一些不一样：
- COST，对于有一定吞吐需求的应用来说，肯定会单独申请DB、Cache资源，很多担心DB写入性能的同学还会主动将DB更新记入异步队列，而这三块的资源的利用率一般都不会太高。资源算下来，你惊异的发现：反而纯内存的方案会更精简！
- KISS原则，这对于开发是非常友好的，我只需要建立一套连接池，不用担心数据一致性的维护，不用维护异步队列。
- Cache穿透风险，如果后端使用DB，肯定不会提供很高的吞吐能力，cache宕机如果没有妥善处理，那就悲剧了。
- 大多数的起始存储需求，容量较小。
2.Reverse cache（反向cache）
面对微博常常出现的热点，如最近出现了较为火爆的短链，短时间有数以万计的人点击、跳转，而这里会常常涌现一些需求，比如我们向快速在跳转时判定用户等级，是否有一些账号绑定，性别爱好什么的，已给其展示不同的内容或者信息。
普通采用memcache+Mysql的解决方案，当调用id合法的情况下，可支撑较大的吞吐。但当调用id不可控，有较多垃圾用户调用时，由于memcache未有命中，会大量的穿透至Mysql服务器，瞬间造成连接数疯长，整体吞吐量降低，响应时间变慢。
这里我们可以用redis记录全量的用户判定信息，如string key:uid int:type，做一次反向的cache，当用户在redis快速获取自己等级等信息后，再去Mc+Mysql层去获取全量信息。如图：
当然这也不是最优化的场景，如用Redis做bloomfilter，可能更加省用内存。