初识 Redis

什么是 Redis？

在 Redis 官网中有介绍， Redis 就是一个存储空间，只不过这个存储空间是在内存上的，这也就代表存储在 Redis 中的数据访问起来会非常快，但也会有一个弊端，也就是内存资源是非常少的， Redis 中能存储的资源也是非常有限的。

和 MySQL 相比较， Redis 的访问速度快，能存储的内容少；MYSQL 的访问速度相对较慢，但由于 MYSQL 中的内容是存储在硬盘中的，也就代表 MYSQL 中能存储非常多的内容。

在现有的业务场景分为单机系统和分布式系统，单机状态下使用 MYSQL 会更好一点，但是在分布式系统中，使用 Redis 会更优。在分布式场景中，会有多台服务器，这些服务器依靠网络进行通信，而 Redis 就是基于网络，将变量存储在自己的内存中，但是别的机器也能使用。

什么是单机系统？

所谓“单机”，就是只有一台服务器，应用服务和存储服务均在一台机器上运行，但是一台机器的 CPU、内存、硬盘、网络等资源是有限的，当访问量过大时，就会将其中的某个资源消耗完，导致服务器挂掉，这时就涉及到两个处理办法：开源、节流。

开源：即增加更多的硬件资源，通过堆机器，达到增大 CPU、内存、硬盘、网络等资源，这就是下面会介绍到的“分布式系统”；

节流：即优化软件，找到在访问量过大的情况下会率先消耗掉的资源，再有目的性的拓展该资源，但是这种方案难度过于大。

什么是分布式系统？

所谓分布式，就是有多台机器提供服务，引入了分布式系统，会使得系统的复杂程度增加，也会使得出现 bug 的概率也会增加。

下面对常见的分布式系统进行介绍。

1、数据库与应用服务器分离

在日常场景中，应用服务器中的业务逻辑对 CPU、内存资源消耗更大，数据库对硬盘资源的消耗更大，这样就能将二者分开，对应用服务器提供更好的 CPU 和内存资源，对数据库服务器提供更大的硬盘空间和访问速度更快的硬盘。这样以来，就使得系统的性价比提高。如下图所示：

2、引入多台应用服务器

在上面的分布式系统中，只有一台应用服务器，当访问量过大时，依然会将服务器的 CPU 和内存资源给消耗完，这时服务器就会挂掉，对于这种情况，就需要引入更多的应用服务器，这样一来，即使有一两台机器挂掉了，别的机器也能分担多出来的访问量。

这些应用服务器通过负载均衡器联系起来，外部的请求先通过负载均衡器，由负载均衡器分配到某一台应用服务器进而处理这个请求。常见的分配算法有轮询等。如下图所示：

 

 3、存储服务器采用 “读写分离”

当引入更多的应用服务器后，接收到的请求也就会变多，这样以来，存储服务器的压力就会变大，由于在大部分的业务场景中，读数据的比例很大，写数据的比例很小，就能将读数据的业务和写数据的业务分开，也就是设置 “主-从” 服务器，主数据库用来读数据，从数据库用来写数据，之后从数据库再对主数据库进行数据同步，将主数据库中修改的数据同步到从数据库中。

通常情况下，主服务器只有一个，但是从服务器有多个。如下图所示：

4、引入缓存，将冷热数据分离 

在日常开发中，大部分的数据的访问遵从 “二八原则”，即 20% 的数据能应付 80% 的请求，由于缓存的访问速度快，就能够将这 20% 的数据存放至缓存中，剩下的 80% 的数据存放至数据库中，这样虽然缓存的空间小，但是我们存放的数据也相对应的少。于是就能引入缓存服务器（Redis），这样一来，虽然将数据分开存储了，但是总体来看，存储的依然是全量的数据。如下图所示：

但是引入缓存服务器后，也就会出现新的问题，即数据服务器与缓存服务器的数据一致性问题。

5、对数据库 “分库分表” 

当访问量加大后，对应的数据量就会加大，那么数据库服务器需要存储的数据就会增大。对于这种情况，就能针对数据库进行拆分，可以将一个较大的数据库拆分为多个小数据库，也可以将一个较大的表拆分为多张小表。如下图所示：

6、引入微服务架构 

当服务器的业务过于复杂时，就需要将服务器进行拆分，每一个或多个服务器只处理单一的业务，这样就便于业务的处理，如下图所示：