Redis混合存储模式，搞了个多重可拓展性，不知道能不能真那么牛

（引用来源：主要是基于阿里云数据库团队公开发布的技术解读、行业技术博客关于Redis混合存储的讨论，以及一些开源社区对类似构想的分析）

Redis混合存储模式,说白了，就是大家觉得Redis这个速度飞快的内存数据库有个天生的“富贵病”：什么都得放在昂贵的内存里，数据量小的时候没问题，爽歪歪；一旦数据量暴涨，比如到了几百个GB甚至几个TB级别，那个硬件成本就嗖嗖地往上涨，公司钱包疼得厉害，工程师们就开始琢磨，能不能想个办法，让Redis既保持它那种闪电般的速度，又能装下海量的数据，还别太烧钱？这个琢磨出来的办法，混合存储模式”。

这个模式的核心思想一点也不复杂,把热点的、需要快速访问的数据留在内存里，把那些冷门的、不常访问的数据挪到便宜大碗的硬盘（比如SSD）里去”，这听起来好像很简单，不就是个缓存策略吗？但Redis混合存储的“牛”的地方，就在于它把这件事做得更深入、更系统，试图从根子上解决可扩展性的问题，所以才说它“搞了个多重可拓展性”。

这个“多重可拓展性”具体体现在哪儿呢？

第一重,也是最直接的，就是成本的可扩展性，这是最实在的好处，内存的价格和硬盘（尤其是SSD）的价格完全不是一个量级的，通过把大部分冷数据沉降到硬盘，只需要用相对少得多的内存来服务最热门的请求，整个系统的总拥有成本就大大降低了，以前可能撑死只能放1TB数据，因为买不起那么多内存；现在理论上可以放到几十TB甚至更多，因为硬盘空间便宜啊，这就好比以前你出门只能开跑车，拉风但油耗高，去不了太远的地方（数据量小）；现在你换了个方案：市区短途开跑车（内存），上高速长途就换到一辆拖着房箱的大卡车上（硬盘），既能享受速度，又能装很多行李，还省钱了。

第二重,是数据量的可扩展性，这跟成本相关，但又不完全是一回事，它意味着系统的“肚量”变大了，传统的纯内存Redis，数据量上限受限于单台服务器的内存大小，虽然可以搞集群把多台机器内存凑一起，但管理和成本复杂度都很高，混合存储模式使得单机就能承载远超其物理内存容量的数据集，因为数据可以放心地往硬盘里堆，瓶颈从内存大小转移到了硬盘容量和IO能力上，而后者显然更容易、更便宜地扩展，这为业务提供了巨大的灵活性，比如可以存放更长时间的历史数据用于分析，或者应对数据量自然增长而不用频繁地、痛苦地进行数据迁移或分片。

第三重,也是最能体现它“不知道能不能真那么牛”的挑战所在，就是性能和延迟的可扩展性（或者说稳定性），这才是真正的技术难点，理想很丰满：热点数据在内存，速度依旧杠杠的；访问冷数据时，虽然要去硬盘读，会慢一些，但毕竟冷数据访问频率低，平均下来影响不大，但现实会不会骨感呢？这里的关键在于“智能”，系统必须足够聪明，能精准地识别出谁是“热点”，谁是“冷蛋”，如果判断失误，频繁把该留在内存的数据给挤到硬盘去了，或者频繁需要从硬盘加载数据，那整体性能就会像过山车一样，忽高忽低，用户体验极差，这就对数据淘汰和换入换出的算法提出了极高的要求，当需要从硬盘加载冷数据时，这个延迟能不能控制在可接受的范围内（比如毫秒级，而不是传统硬盘的几十毫秒），非常依赖于底层存储介质的性能（比如高速SSD）和高效的读取机制。

这个模式听起来很美,但“能不能真那么牛”，取决于几个关键点能不能做好：

1. 热点识别的精准度：能不能像老中医号脉一样，一摸一个准，实时地、准确地判断数据的冷热程度，这需要非常精巧的算法，可能结合访问频率、访问时间、数据大小等多个因素。
2. 平滑的数据升降级机制：把数据从内存移到硬盘（降级），和从硬盘加载回内存（升级），这个过程要尽可能平滑，不能对正在进行的业务请求造成明显的“卡顿”或阻塞，最好能做到按需加载，即只有当真正要访问这个冷数据时，才触发加载动作，而不是一股脑预加载。
3. 硬盘层的极致性能：既然要依赖硬盘，那硬盘本身的IOPS（每秒读写次数）和延迟就必须足够低，现在普遍采用NVMe SSD就是因为这个，它的延迟已经很低了，如果还用传统的机械硬盘，那冷数据访问的延迟可能会成为灾难。

Redis混合存储模式确实指向了一个非常诱人的方向：鱼与熊掌试图兼得，它通过内存+硬盘的混合架构，在成本、数据容量和性能之间寻求一个精妙的平衡，从而实现了一种多维度、更经济的可扩展性，但它绝不是一颗简单的“银弹”，其最终的“牛气”程度，完全取决于具体实现方案在热点判断、数据调度和底层存储性能优化上的技术功力，如果这些技术难题解决得好，它确实能成为处理海量数据场景的一把利器；如果解决得不好，就可能变成一个既丢了Redis速度优势，又引入了复杂性的“四不像”，一些云服务商已经推出了商用的混合存储版Redis，它们正在用实际的业务场景来验证这套理念“到底有多牛”。