Redis 是什么？架构是怎么样的？

你是一个程序员，你维护了一个 商品服务，它背后直连 mysql 数据库。假设商品服务需要对外提供 每秒 1w 次查询，但背后的 mysql 却只能提供每秒 5k 次查询，那 mysql 根本顶不住！分分钟会被压垮。

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这类大流量查询场景非常常见，比如双十一秒杀和春节抢车票。那么问题就来了，有没有办法在 mysql 不被压垮的同时，让商品服务支持每秒 1w 次查询 ？当然有，没有什么是加一层中间层不能解决的，如果有，那就再加一层。这次我们要加的中间层是 Redis。

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本地缓存

我们知道，查询内存的速度比查询磁盘要快， mysql 数据主要存放在磁盘里，如果能将 mysql 里的数据放内存里，查询完全不走磁盘，那必然能大大提升查询性能。

我们很容易想到，可以在商品服务的内存中，申请一个字典，在 python 里叫 dict，在 java 里叫 map。

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key 是商品 ID，value 是商品数据。通过商品 ID, 就能查到商品数据。

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发生查询时，优先去查内存字典，没结果再跑到 mysql 数据库里查询，再将结果顺手放内存字典里，下次就又能从内存里查出来啦。

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像这样，放在服务内部的缓存，就是所谓的本地缓存。有了本地缓存的加持，真正打到 mysql 的查询量就跟你喜欢的女生回你的消息字数一样少，将查询请求干到 1w qps 是很轻松的事情。

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远程缓存

但问题又来了，为了保证系统高可用，商品服务经常不止一个实例，如果每个实例都重复缓存一份本地内存，那就有些浪费内存条了。所以更好的解决方案是将这部分字典内存抽出来，单独做成一个服务。它就是所谓的远程缓存服务。

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但这就引入另外一个问题，多个商品服务通过网络去读写同一份远程缓存，会存在并发问题。怎么办呢？很简单！对外不管有多少有个网络连接，收到读写命令后，都统一塞到一个线程上，在一个线程上对字典进行读写，什么并发问题和线程切换开销，完全不存在！

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这个远程缓存服务足以满足大部分场景，但它属实过于简陋，我们来看下怎么优化它。

多种数据类型支持

现在缓存服务里，只有一个字典类型。key 和 value 都是字符串。但我们平时写代码的时候，还会用到很多其他内存里的数据结构，是不是也可以在缓存服务里提供类似的数据结构？于是我们对字段的 value 进行扩展，除了 字符串, 还支持先进先出的队列 List 和用于去重的 Set 类型，再加入可以做排行榜的 ZSet，现在缓存服务就更强了。

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内存过期策略

缓存服务支持的数据结构变多了之后，塞到内存里的数据就越来越多了，内存又小又贵，迟早扛不住。怎么办呢？我们可以给缓存里的数据加个过期时间，一旦数据过期，就从内存里删掉，可以很大程度缓解掉内存增长速度。但问题又又来了，我怎么知道哪些数据该设置多长过期时间呢？完全没办法，只能交给调用方去做判断，让用户通过 expire 命令的形式来指定哪些数据多久过期。

缓存淘汰

但你不能指望每个调用方都是老实人，如果都不设置过期时间，那内存还是得炸。有解法吗？有！在内存接近上限的时候，根据一些策略删除掉一些内存。比如可以将最近最少使用的内存删掉，也就是所谓的 LRU,这样不仅解决了内存过大的问题，还让 redis 里的数据全是热点数据。真是一箭双雕。

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持久化

现在内存过大的问题是解决了。但还有个问题，mysql 之所以过得那么舒服，那是因为前面有个缓存服务挡住了大部分流量。一旦缓存服务重启，那内存就全丢了，这时候流量会全都打到 mysql 身上，疼得它嗷嗷叫。

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所以我们还需要给 redis 加入最大程度的持久化保证。确保服务重启后不至于什么数据都没有。于是可以在缓存服务里加个异步线程，定期将全量内存数据定期持久化到磁盘文件里，而这种将内存数据生成快照保存到文件的方式，就是所谓的 RDB，Redis Database Backup。

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它可以每隔几分钟记录下缓存服务 的全量数据，类似于游戏的"存档"。这样就算进程挂了，重启的时候，通过加载快照文件，就能复原大部分数据。之所以说是大部分，是因为"存档"之后写入的数据可能会丢。那还有其他方式可以保留更多数据吗？有！全量数据备份当然耗时，那我们化整为零，在每次写入数据时，顺手将数据记录到文件缓存中，并每秒将文件缓存刷入磁盘，这种持久化机制叫 AOF，Append Only File，服务启动时跟着文件重新执行一遍就能将大部分数据还原，最大程度保证了数据持久化。

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那问题就来了，AOF 文件会不会很大？没事，定期重写压缩就行，比如 a 被依次赋值 a=1，a=2，最终保留 a=2 就够了。

简化网络协议

刚刚提到远程缓存服务对外提供读写能力，那是对外提供的 HTTP 接口吗？当然不是！我们知道， HTTP 是基于 TCP 做的通信，实现了很多笨重的特性。既然当初是为了性能，特地上的缓存服务，那就索性彻底点，抛弃 HTTP，直接基于 TCP 做传输就好！传输协议也设计得简单点，比如只要通过 TCP 传入 SET key value，就能完成写入。传入"GET key" 就能获得对应的 value。非常简洁。那传输协议的解析需要我们自己写代码去实现吗？完全不需要，redis 官方提供了一个命令行工具，redis-cli，通过它，我们可以输入一些命令，读写 Redis 服务器里的各种内存数据。

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不想用命令行也没关系，各路大神已经用各种语言将 redis-cli 支持的命令实现了一遍，完全不需要自己手写。

Redis 是什么？

好了，到这里，当初那个简陋的远程缓存服务，就成了一个高性能，支持多种数据类型和各种缓存淘汰策略，并提供一定持久化能力的超强缓存服务，没错，它就是我们常说的 Redis，全称 Remote Dictionary Server，这名字就很精辟了，说白了 redis 就是个远程的字典服务。

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redis 作为架构中最常用的提速神器，是万金油一般的存在，将它放在 mysql 面前挡一道查询只是最基础的用法。通过扩展插件，还能实现各种高阶玩法。比如 RedisJSON 支持复杂的 JSON 查询和更新，说白了就是内存版本的 MongoDB。RediSearch 支持全文搜索，说白了就是内存丐版的 es。RedisGraph 支持图数据库功能，类似 Neo4j，RedisTimeSeries 处理时间序列数据，也就是内存版 InfluxDB。大有一种要在内存里将所有中间件都实现一遍的味道。

现在大家通了吗？

总结

• • redis 本质上就是个远程字典服务，所有读写命令等核心逻辑，都在一个线程上完成。什么并发问题和线程切换开销，完全不存在！

• • redis 支持多种数据类型、内存过期策略和多种缓存失效策略，通过 TCP 对外提供了一套非常简单的传输协议。

• • redis 加入了最大程度的持久化保证。将数据持久化为 rdb 和 AOF,确保服务重启后不至于什么数据都没有。

• • redis 支持多种扩展，玩法非常多，比如 RediSearch 和 RedisJSON。

最后遗留一个问题，redis 到目前为止就是个单机服务，高性能是有了，但高可用和可扩展性是一点没看到。这就需要聊聊 主从 、哨兵和集群模式了，如果大家感兴趣，下期我们聊聊这个话题。