通常来说,当数据多、并发量大的时候,架构中可以引入Redis,帮助提升架构的整体性能,减少Mysql(或其他数据库)的压力,但不是使用Redis,就不用MySQL。
因为Redis的性能十分优越,可以支持每秒十几万此的读/写操作,并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等,Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性,所以它经常用于两个场景:
缓存经常会被查询,但是不经常被修改或者删除的数据;比如数据字典,业务数据中的热点数据;这样不仅提升查询效率,还可以减少数据库的压力;
经常被查询,实时性要求不高数据,比如网站的最新列表、排行榜之类的数据,只需要定时统计一次,然后把统计结果放到Redis中提供查询(请不要使用select top 10 from xxxx)。
缓存可以方便数据共享,比如我先用电脑网页打开X东,选了两件商品放到购物车里面,再登录手机APP,也是可以看到购物车里面的商品的。判断数据是否适合缓存到Redis中,可以从几个方面考虑:会经常查询么?命中率如何?写操作多么?数据大小?
我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中:查询的请求过来,现在Redis中查询,如果查询不到,就查询数据库拿到数据,再放到缓存中,这样第二次相同的查询请求过来,就可以直接在Redis中拿到数据;不过要注意【缓存穿透】的问题。
缓存的刷新会比较复杂,通常是修改完数据库之后,还需要对Redis中的数据进行操作;代码很简单,但是需要保证这两步为同一事务,或最终的事务一致性。
高速读写常见的就是计数器,比如一篇文章的阅读量,不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。
高并发的场景很适合使用Redis,比如双11秒杀,库存一共就一千件,到了秒杀的时间,通常会在极为短暂的时间内,有数万级的请求达到服务器,如果使用数据库的话,很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃,所以通常会使用Redis(秒杀的场景会比较复杂,Redis只是其中之一,例如如果请求超过某个数量的时候,多余的请求就会被限流)。
这种高并发的场景,是当请求达到服务器的时候,直接在Redis上读写,请求不会访问到数据库;程序会在合适的时间,比如一千件库存都被秒杀,再将数据批量写到数据库中。
所以通常来说,在必要的时候引入Redis,可以减少MySQL(或其他)数据库的压力,两者不是替代的关系。
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