小白眼中的Redis。。。

Boot+Cloud项目学习： macrozheng.com

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。

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 。

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。

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

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。

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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项目演示：

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 。

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！

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。

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。

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。