用直接内存配合Redis，系统性能压力这事儿其实能缓解不少，真挺管用的

这事儿得从Redis的一个痛点说起，我们都知道Redis快，快得离谱，它把数据都放在内存里，读写操作直接跟内存打交道，速度自然不是硬盘能比的，这个“快”是有前提的，就是你的网络得跟得上，数据从Redis服务器传到应用服务器的这个过程,不能成为瓶颈。

你想啊，一个最简单的GET操作，应用服务器得先给Redis服务器发个网络请求，Redis在内存里找到数据，再通过网络把数据传回来，这一来一回，网络延迟和网络带宽的消耗就加进来了，平时数据量小的时候感觉不出来，可一旦碰上高并发场景，或者需要频繁读取大对象（比如几MB的图片、长文本），这个网络传输的开销就非常可观了，Redis服务器本身CPU可能还很闲，但网络接口可能已经快被打爆了，应用端感觉到的就是响应变慢,性能压力一下子就上来了。

那怎么解决这个“最后一公里”的传输问题呢？这时候，“直接内存”的思路就派上用场了，这个想法的核心特别直接：既然网络传输是瓶颈，那我们能不能想办法让应用程序像Redis自己访问内存那样，直接去读数据,完全绕过网络呢？

还真能，业界有一种成熟的方案，就是利用像“PCIe闪存卡”这样的硬件，它的玩法不是取代Redis，而是给它当“僚机”，你可以把Redis想象成中央仓库，里面放着全量的、最重要的热数据，而这个直接内存（比如一块高速的PCIe闪存卡），就像是分布在每个应用服务器身边的“前线补给点”。

具体怎么做呢？我们可以设计一个机制，当Redis中的数据更新时，除了在自身内存中完成操作，它还同时把这个更新后的数据，通过网络发送到各个应用服务器上的直接内存里，这个同步过程可以异步进行，不影响Redis主线程的性能，这样一来，每台应用服务器自己的直接内存里,都存有一份热数据的副本。

当应用程序需要读取数据时，它就不再需要千里迢迢地去访问远端的Redis了，而是直接扭头访问自己本机上的那块直接内存，这种访问是本地访问，速度极快，延迟极低，几乎就跟访问本地内存一个量级，这就相当于把数据的“远程调用”变成了“本地调用”,性能的提升是立竿见影的。

这种做法，其实有点类似CPU缓存的设计思想，CPU有自己的高速一级缓存、二级缓存，用来存放最常用的指令和数据，避免每次都去访问速度更慢的主内存，我们在这里就是把直接内存当作应用服务器的一个“大数据缓存”,专门缓存从Redis来的热数据。

天下没有免费的午餐，这种方案也有它的代价和需要注意的地方，最主要的就是数据一致性问题，因为数据现在有了多个副本（Redis主库一份，每台应用服务器的直接内存里各一份），当主数据在Redis中被修改后，如何及时、可靠地让所有副本都更新，就是个挑战，如果同步延迟了，应用就可能读到旧数据，这招更适合那些读多写少，且对数据的实时性要求不是那么极端苛刻的场景，电商网站的商品信息、新闻网站的新闻文章，这类数据更新不频繁，但读取压力巨大，用上直接内存分担Redis的读压力,效果会非常显著。

成本也是个考虑因素，虽然PCIe闪存卡比内存便宜，但毕竟也是一笔额外的硬件开销，你需要评估的是，性能提升带来的业务收益（比如更好的用户体验、能支撑更高的并发量从而带来更多收入）,是否大于这块硬件的投入。

就像电脑发烧友会给自己的电脑加装高速固态硬盘来提升体验一样，用直接内存来配合Redis，本质上是一种“把钱花在刀刃上”的架构优化，它没有否定Redis的价值，而是巧妙地弥补了Redis在网络传输方面的天然短板，通过一种软硬件结合的方式，把系统的整体性能瓶颈往上推高了一大截，在那些读压力巨大的系统里,这个办法确实真挺管用的。