自动填充-关于Redis和HBase取舍想到的，redishbase
HBase的应用场景还是海量数据的存储；对于keywords自动填充这种场景还是不太实用。
对于这部分数据曾经想到过使用MongoDB或者HBase存储，考虑的是如果数据全部放在Redis中，Redis的职责有些太重了。其实这里可以考虑使用多台Redis，每台Redis存储不同类型的数据。这就好比从1000万条数据中检索速度快，还是从10个百万条数据库中检索数据快的问题，对数据进行分开存储本身就是实现了一次Select的where过滤。这个就像要把水果放到篮子里面，如果混放，还需要进行挑拣；分开篮子放置，想要那个直接从篮子中取就可以了。
没有选用HBase和MongoDB还是因为这部分数据变化比较快，比如Keywords将会经常有插入操作，如果放置到HBase或者MongoDB既要使用内存，又要进行IO读写，为什么不适用Redis呢？Redis就是应用于这种场景：既要IO读写又要内存保留。
基于上面描述的数据分开存储的思路，很多非持久化的数据，比如用户的SessionId，用户个性化内容（在集群场景下，需要有一个共享内存来为各台机器提供这些信息），可以存储到Memcache中，因为这些信息及时因为断电，故障等信息也不会有大碍；或者对于有的信息，在启动的时候只加载一次，而且每次启动都加载，都可以放置到Memcache集群中，想到这里，我终于明白为什么很多高并发的架构中一般都会是Redis集群和Memcache集群。
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