操曹操用Redis节点搞定数据库存储效率，redis节点怎么发挥作用呢

说到操曹操用Redis节点搞定数据库存储效率这事儿，咱们得先明白一个道理，这就像一个大将军打仗，比如曹操，他不能把所有粮草都堆在一个仓库里，也不能每次士兵吃饭都跑到最远的总粮仓去取粮，那样效率太低了，仗还没打，光跑路就把人累垮了，Redis节点在这里扮演的角色，就是曹操在行军路线上设立的一个个“前线粮草中转站”和“精锐快反部队”。

（主要思路参考自知乎专栏“Redis在高并发场景下的应用”以及掘金社区多位开发者的经验分享）

Redis节点是怎么化身“前线粮草中转站”的？

咱们的应用系统，比如一个火爆的电商网站，核心数据库（比如MySQL）就像是那个“中央总粮仓”，数据都稳稳地存在那里，很安全，如果每次用户看个商品详情、查个库存，都要直接去“总粮仓”翻找，那“总粮仓”的压力就太大了，尤其是遇到“双十一”这种“大战役”，很容易就被海量的请求冲垮,响应变得极慢。

这时候，Redis节点就派上用场了，我们可以把那些最常被访问的数据，比如热门商品的信息、用户的简易会话（判断谁登录了）、网站的排行榜等，提前从数据库里取出来，放进Redis节点里，因为Redis的数据是直接放在内存里的,读取速度比从硬盘读的数据库快成千上万倍。

这个过程，就相当于曹操提前把一部分急需的粮草，分发到各个前线营寨（Redis节点）里，前线士兵（Web应用服务器）需要吃饭（获取数据）时，不用长途跋涉，直接去最近的营寨拿就行了，瞬间就能完成,这样一来：

• 中央粮仓（数据库）压力骤减：大部分简单的读取请求都被前线营寨（Redis）承担了，数据库可以腾出精力来处理更重要的任务，比如下单、支付这些需要保证强一致性的“核心军务”。
• 响应速度飞起：用户感觉网站快如闪电，体验非常好,购物心情都舒畅了。
• 系统韧性增强：即使某个Redis节点（一个前线营寨）因为意外失守（宕机）了，其他节点还能继续服务，而且我们还可以迅速从总粮仓调粮重建这个营寨（数据恢复）,不至于整个系统崩溃。

Redis节点又如何成为“精锐快反部队”？

除了缓存，Redis节点还能处理一些数据库不太擅长、或者做了会特别累的“特殊任务”，数据库像正规军，打阵地战很强，但有些灵活机动的骚扰战、闪电战,交给特种部队效率更高。

1. 应对突发流量（秒杀活动）：比如搞一个限量秒杀，一瞬间有几十万人点击“立即购买”，如果所有请求都直接去扣减数据库的库存，数据库很可能当场“懵掉”，常见的做法是，先把商品库存数量加载到Redis的一个节点里（因为Redis是单线程，命令执行是原子的，不会乱），用户的秒杀请求进来，先到这个Redis节点里，通过一个简单的decr（减一）命令去预扣库存，这个操作速度极快，能扛住瞬间的洪峰，秒杀结束后，再慢慢去更新数据库的最终库存，这就好比曹操派出一支精锐轻骑（Redis节点），快速拦截敌人的先头部队（秒杀请求），稳住阵脚，而不是一开始就让主力重步兵（数据库）去硬扛冲击。

2. 存储临时数据和频繁变化的数据：比如用户登录后生成的会话信息（Session），需要在各个页面间频繁验证，如果放在数据库，每次跳转都查一次，数据库很烦，放在Redis节点里，速度就快多了，再比如论坛里的点赞数、文章的阅读量，这种一秒内可能变化成千上万次的数据，如果每次变化都写数据库，数据库的硬盘会“哭”的，可以先把这些数据在Redis节点里累加，然后定时（比如每10分钟）一次性写回数据库，大大减轻了数据库的写入压力，这就像让快反部队（Redis）处理前线零星的交火和情报收集，定期向主力部队（数据库）汇报一次战况总结就行了。

   

多个节点怎么协同作战？

单个“前线粮草站”容量有限，也可能被攻破，所以曹操肯定会设立多个营寨，互成犄角之势，Redis也一样，可以通过“主从复制”设置多个节点，一个主节点负责写，然后数据会自动同步到几个从节点上，从节点专门负责读，这样既扩大了“粮草”的储备容量和读取能力（读分流），即使主节点坏了，也能快速提拔一个从节点当主节点，保证服务不间断（高可用）。

更进一步，如果数据量巨大，一个主节点也存不下，还可以用“分片”技术，把数据分散到多个不同的Redis主节点集群上，每个集群只存一部分数据，这就像曹操划分了多个战区，每个战区有自己的后勤体系,共同支撑整个战局。

操曹操用Redis节点，本质上就是一种“分层次、抓重点”的战术思想，把数据库从那些重复、繁琐、高并发的简单读写任务中解放出来，让它专注于数据的安全性和事务的强一致性这类核心工作，而把要求高速响应、能容忍少量数据丢失（可配置）的热点数据、临时任务，交给Redis这支“快速反应部队”去处理，通过这种分工协作，整个系统（大军）的作战效率（存储和访问效率）自然就得到了极大的提升。

（综合思路借鉴了CSDN技术博客中关于缓存架构的讨论以及Redis官方文档的应用场景描述）