(一).前言
在介绍Redis之前，还是先来介绍一下服务端⾼并发分布式结构演进之路。首先了解一下基础的概念
(二).基础概念
1.应用/系统
为完成一整套服务的一个程序或者一组相互配合的程序群。
2.模板/组件
当应用比较复杂时，为了分离职责，将其中具有清晰职责的，内聚性强的部分，抽象出概念，便于理解。
3.分布式
系统中的多个模块被部署于不同服务器上，既可以将系统称为分布式系统。例如，Web服务i去于数据库分别工作在不同的服务器上，或者多台Web服务器被分别部署在不同的服务器上。
4.集群
被部署于多台服务器上的，为了实现特定功能的一个/组特定的组件，整个整体被称为集群。
分布式vs集群
分布式强调的是物理形态，即工作在不同服务器上，并且通过通信配合完成任务；
集群更在意逻辑形态，即是否为了完成特定的服务目标。
5.主/从
汲取那种，通常有一个程序需要承担更多的职责，被称为主；其他承担附属职责的被称为从。
例如，在MySQL集群中，只有一台服务器上数据库允许进行数据的写入(增,删,改)，其他数据库的数据修改全部要从这台数据库同步而来，则把那台数据库称为"主库"，其他数据库被称为从库
6.中间件
一类提供不同应用程序用于相互通信的软件，即处理不同技术，工具，数据库之间的桥梁。
(三).评价指标
1.可用性
可用性，指的是，考察单位时间内，系统可以正常提供服务的概率。例如，年化系统可用性=系统正常提供服务时长/一年总时长。
2.响应时长
指的是用户完成输入到系统给出用户反映的时长。
3.吞吐vs并发
吞吐考察单位时间段内，系统可以成功处理的请求的数量。并发指的是系统同一时刻支持的请求最高量。
(四).架构推进
1.单机架构
初期，由于用户访问量很少，没有对性能，安全等提出很高的要求，并且系统架构简单，所以选择的是单机架构。
单机架构，指的是，只有一台服务器，这个服务器负责所有的工作。
但是，随着用户量和数据量慢慢的增多，一台主机就慢慢的难以应对，此时，一般有两种方式，第一种方式是"节流"，"节流"指的是在软件上进行优化，需要通过性能测试，找出是哪个环节出现了平静， 再去优化。
第二种方式就是"开源"，直接增加更多的硬件资源，引入更多的主机，但是，一旦引入了多台主机，那么，系统的复杂度就越来越高了，出现bug的概率也就越来越高了。只要引入了多台主机，此时这个系统就可以被称为**"分布式系统"**。
2.应用服务和数据库服务分离
此时，在应用程序中，里面包含了很多的业务逻辑。数据库服务器，需要更大的硬盘空间，更快的数据访问速度。
3.应用服务集群架构
如果用户的访问量持续上升，此时就需要引入更多的应用服务器。
"负载均衡器"负责进行管理，把任务分配给每个应用服务器。
例如，现在有1w个用户请求，有两个应用服务器，此时按照负载均衡的方式，就可以让每个应用服务器承担5000的访问量，和"多线程类似"
负载均衡器对于请求量的承担能力，是远远超过应用服务器的。但是也会有负载均衡器扛不住的，此时就可以引入更多的负载均衡器
4.读写分离/主从分离架构
随着用户的访问量逐渐增多，无论扩展多少台服务器，这些请求最终都会从数据库读写数据，此时就意味着数据库的压力也就逐渐增多了，那么就需要引入更多的服务器，并且可以将一台服务器作为"主数据库服务器"，其他服务器作为"从数据库服务器"。主数据库只负责增删改操作，从数据库只负责读数据，即读写分离，主从分离。
主服务器一般只有一个，从服务器可以有多个，同时"从数据库"通过负载均衡的方式，让应用服务器进行访问。
5.引入缓存---冷热分离架构
即使引入的数据库服务器再多，数据库始终有一个天然的问题，就是响应速度慢。
此时，可以把数据区分为"冷热"，将"热点数据"放到缓存中，缓存的访问速度比数据库要快很多。
对于"缓存服务器"来说，它存放的只是一小部分热点数据(会频繁用到的数据)。
6.分库分表
引入分布式系统之后，除了要能够应对更高的请求量，同时也要应对更大的数据量。
如果数据量持续增长，导致，多台主机也存不下。此时，可以对数据库进行进一步的拆分，即"分库分表"
本来一个数据库服务器，这个数据库服务器上有很多数据库，那么现在就可以引入多个数据库服务器，每个数据库服务器存储一部分数据库。
如果一个表特别大，此时也可以针对表进行拆分，具体如何拆，需要根据具体的业务场景进行拆分
7.微服务架构
之前的应用服务器，一个服务器程序中作何很多的业务，这就可能导致一个服务器代码变得越来越复杂。为了更方便代码的维护，就可以把一个复杂的服务器，拆分成更多的，功能更单一，但是更小的服务器，即"微服务"
一旦引入了微服务，这就意味着，服务器的种类和数量就增加了。当服务器复杂了，那么就会需要更多的人来维护，一旦人多了，就需要配套的管理，把这些人组织好，划分组织结构，分成多个组。
但是，微服务也有缺点。一旦引入微服务，就意味着，系统的性能下降了，因为拆出来的更多的服务，多个功能之间要更依赖网络通信，此时，如果想要性能不下降太多，只能引入更多的硬件资源。
同时，引入微服务，系统的复杂程度提交了，可用性会受到影响，服务器更多了，那么问题的概率就更大了，此时就需要一系列手段，来保证系统的可用性