从零推导出 Redis
1. 本地缓存：为什么需要它？
- 内存查询比磁盘快几个数量级，MySQL 数据主要放磁盘。
- 思路：把热点数据放在服务进程的内存中（字典结构），查询时先读内存，没命中再去 MySQL，查完顺手写入内存。
- 效果：大量请求直接走内存，MySQL 压力骤降。
👉 这种放在服务本机内存里的缓存，就叫本地缓存。
2. 远程缓存：解决多实例内存浪费
- 商品服务通常部署多个实例（高可用、扩容）。
- 若每个实例都独立缓存一份相同数据，内存浪费严重。
- 改进：把公共的缓存字典抽成一个独立服务 ，所有实例通过网络访问它。
👉 这就是远程缓存服务。 - 并发问题：多个网络连接同时读写同一份数据怎么办？
→ 把所有读写命令放到同一个线程里串行处理，没有并发冲突，也没有线程切换开销。
3. 支持多种数据类型
- 初期只支持
key → string的字典。 - 实际编程中还需要队列、集合、有序集合等内存结构。
- 扩展 value 类型：
- List（先进先出队列）
- Set（去重）
- Zset（有序集合，可做排行榜）
- 缓存服务变得更强、更通用。
4. 内存过期策略
- 数据越来越多，内存有限。
- 为每个 key 加上过期时间 （TTL），由调用方通过
expire命令指定。 - 过期后自动删除，延缓内存增长。
5. 缓存淘汰策略
- 即使有过期时间，用户也可能不设置，或者还没来得及过期内存就满了。
- 在内存接近上限时，按一定策略删除部分数据：
- LRU（最近最少使用）------ 常见且实用
- 好处：不仅解决内存溢出，还能让缓存里始终保留热点数据。
6. 持久化：防止缓存重启后击穿数据库
- 若缓存服务重启，内存全丢，大量请求会直接打到 MySQL（缓存击穿）。
- 需要把内存数据保存到磁盘，重启后恢复。
两种常见持久化方式：
| 方式 | 原理 | 特点 |
|---|---|---|
| RDB | 定期生成全量内存快照，写入磁盘 | 类似游戏存档，恢复快，但两次存档之间的数据可能丢失 |
| AOF | 每次写操作追加到日志文件，定期刷盘 | 更完整，重启后重放日志恢复；文件过大时可重写压缩 |
- 实际生产环境往往两者结合使用。
7. 简化传输协议
- 远程缓存服务不需要 HTTP 的复杂特性（如 Header、Cookie、各种 Method）。
- 直接基于 TCP 设计一个极简协议：
set key value完成写入get key读取值
- 简单、高效，这就是 RESP 协议的前身。
8. Redis 是什么？
经过以上一步步演进，我们得到的就是 Redis：
Redis 是一个开源的、基于内存的、支持多种数据结构、具备过期淘汰策略和持久化能力、使用简单 TCP 协议的高性能键值存储系统。
它不仅是缓存，还可以做数据库、消息代理。
9. （补充）高可用与分布式
- 单机 Redis 仍有宕机风险。
- 工业级方案：
- 主从复制：读写分离，数据备份
- Sentinel（哨兵）：自动故障切换
- Cluster（集群）：数据自动分片，支持海量数据
这些能力让最初的"远程缓存服务"变成了真正的分布式系统。
对比总结：本地缓存 vs 远程缓存
| 维度 | 本地缓存 | 远程缓存（Redis） |
|---|---|---|
| 位置 | 服务进程内部 | 独立服务 |
| 访问速度 | 极快（纳秒级） | 较快（网络 + 内存，微秒级） |
| 多实例共享 | 否，各自独立浪费内存 | 是，统一一份数据 |
| 容量 | 受限于单机内存 | 可水平扩展（集群） |
| 持久化 | 一般无 | RDB / AOF 完善 |
| 典型代表 | Caffeine, Guava Cache | Redis, Memcached |
