本地用着也稳，别装redis也能跑得溜，不靠外部服务啥都行

行，那咱们就聊聊那种“不靠Redis，不用外部服务，单机跑得嗖嗖快”的路子，这事儿说白了，就是追求一种“自给自足”的轻快感，就像家里有个万能工具箱,不用动不动就跑五金店。

核心就一句话：把活儿尽量在自己这一亩三分地里干完。

以前好多程序啊，动不动就说“哎，这个得用Redis缓存一下”，“那个得发个消息队列”，不是说不该用，它们是好东西，但在很多小项目、早期项目里，简直就是高射炮打蚊子，你本来就想在本地跑个demo，或者给一个小团队用，结果先得吭哧吭哧把Redis、RabbitMQ装好，配置一通，万一端口冲突了还得折腾半天,本来的热情一半都耗在环境搭建上了。

那咋办呢？路子野一点，思路打开。

第一招，对付缓存：内存就是最快的硬盘。 Redis本质是个放在内存里的高级键值对仓库，那在你自己的程序里，搞个全局的字典（Map）或者类似的结构，不就是最原始、最纯粹的内存缓存吗？比如用Python的dict，Java的HashMap，或者Go的map，配上把锁（防止多个线程同时写搞乱数据），就能顶上好一阵子，设置个过期时间？可以自己开个后台线程，隔一阵子去扫一遍，把老掉牙的数据清理掉，虽然没Redis那么精细和专业，但胜在简单直接，没有网络开销，速度飞起，很多框架自带的本地缓存组件，比如Java里的Caffeine，就是干这个的，性能猛得一塌糊涂，在你本机跑,那就是如鱼得水。

第二招，对付队列：文件或者内存队列也能扛事儿。 一说要异步处理任务，比如发邮件、处理图片，大家第一反应就是RabbitMQ、Kafka，但你如果任务量没那么大，完全可以在程序里自己搞个内存队列，比如用个Channel或者BlockingQueue，生产者把任务往里一丢，消费者线程从里面取着执行，缺点是程序一重启，队列里没处理完的任务就没了，那如果想持久化怎么办？更土鳖但有效的方法：用文件系统模拟队列，比如创建一个目录，要处理的任务写成一个个小文件扔进去，另一个进程（或线程）不断扫描这个目录，读出文件内容处理，处理完了把文件删掉或挪走，这招虽然看起来有点“原始”，但特别可靠，因为文件系统是现成最稳定的“数据库”，很多老牌软件就是这么干的,稳如老狗。

第三招，对付数据存储：SQLite是隐藏的王者。 很多人觉得数据库就得是MySQL、PostgreSQL这种大家伙，得单独安装、配置，其实不然，SQLite简直就是为这种“单机侠”场景而生的，它就是一个文件，你的数据库就是那个.db文件，用的时候直接连接就行，不用装任何额外的服务，它支持完整的SQL语法，事务ACID特性都有，读写性能在本地场景下非常出色，无论是存用户配置、日志型数据，还是做小规模的业务数据存储，它都能完美胜任，而且几乎所有编程语言都自带对它的支持，开箱即用，把SQLite用好了，绝大多数单机应用的数据存储需求都解决了，它的作者甚至说过，它的设计目标就是“简单、稳定、可靠”。

第四招，化整为零，用进程本身扛。 像Go语言，为什么特别适合写这种“自包含”的应用？因为它天生擅长并发，你甚至可以用Go的goroutine来模拟一些简单的后台服务，比如定时任务，不用靠外部的crontab，自己在程序里开个goroutine，弄个ticker定时器就能循环干，比如HTTP服务，Go标准库自带的就非常强大，直接内嵌一个，既能提供API接口，还能塞进去一个管理后台的网页，最后编译出来就是一个独立的可执行文件，扔到任何一台同类系统的电脑上，直接就能跑起来，啥依赖都不需要,这种体验是非常爽的。

这套“自力更生”的打法，精髓在于：

1. 认清场景：你不是在做一个需要应对海量并发、数据要分片集群的巨头应用，你只是在做一个工具、一个原型、一个给特定小范围人用的系统。
2. 信任本地资源：你电脑的内存、CPU、硬盘速度已经很快了，足够应对很多需求，直接操作它们，延迟最低,控制力最强。
3. 利用语言特性和标准库：现代编程语言及其标准库提供了极其丰富的能力，很多你以为需要中间件的事儿,它们自己就能漂亮地完成。
4. 追求简单和可移植性：最终目标是做出一个容易部署、容易迁移的东西，依赖越少,麻烦越少。

这么搞出来的东西，部署起来就是“一把梭”：复制文件，双击运行（或一条启动命令），齐活，这种简洁和掌控感，对于开发者个人、小团队快速迭代验证想法，或者做一些内部工具来说，体验是无比美妙的，它让你专注于业务逻辑本身，而不是没完没了地伺候各种外部服务，这套法子有它的天花板，等业务真做大了，该上分布式架构、该用专业中间件的时候也别含糊，但在那之前，尽情享受这种“单枪匹马”的快感吧。