说起Redis缓存技术，真的是提升系统响应速度和减轻数据库压力的好帮手，效率这块儿能明显感受到变化

说起Redis缓存技术，真的是提升系统响应速度和减轻数据库压力的好帮手，效率这块儿能明显感受到变化，这话可不是随便说说的，是很多实际用过的人，包括开发者、运维人员，在真实项目中摸爬滚打后得出的实实在在的体会，这种感觉，就像是给一个原本负重前行的系统装上了加速器,一下子轻松了不少。

在没有引入Redis这类缓存之前，很多系统的运行模式是比较直接的，用户从客户端，比如网页或者手机APP，发起一个请求，比如要查看自己的订单列表，或者浏览一个热门商品详情，这个请求会直接到达后端的应用服务器，应用服务器呢，二话不说，就得去连接后端的数据库，执行一个查询订单或者查询商品的SQL语句，数据库在硬盘里吭哧吭哧地把数据找出来，再返回给应用服务器，应用服务器处理一下，最后把结果呈现给用户，这个过程，每一步都踏踏实实，每一次请求，无论数据是不是经常变动，或者是不是被频繁请求,都要这么走一遭。

当用户量少、请求不多的时候，这种模式还能应付，但一旦用户量上来了，特别是遇到像电商搞秒杀、热点新闻爆发这种瞬间有海量请求涌进来的情况，数据库的压力就非常大了，你可以把数据库想象成一个仓库管理员，平时悠闲地处理零星的领料单没问题，但突然之间，成百上千人同时围上来要领东西，这个管理员就算有三头六臂，也难免会手忙脚乱，处理速度急剧下降，甚至可能因为忙不过来而“崩溃”，导致整个系统无法服务，这就是我们常说的数据库瓶颈，响应变慢，用户体验极差,严重的时候服务直接不可用。

而Redis的出现，就像是在应用服务器和数据库之间，安排了一个反应极其迅速的“前台”或者“小秘书”，这个“小秘书”有个特点，它的办公室就在应用服务器的身边，而且它用的不是慢吞吞的硬盘，而是速度极快的内存来存放数据，我们把那些最常用、最热门、但又不太频繁变化的数据，比如商品的名称价格、用户的简要信息、网站的配置项、热门文章的详情等，提前一份放到Redis这个“内存缓存”里。

这样一来，当用户再次请求那个热门商品详情时，应用服务器就不会再急匆匆地跑去遥远的数据库了，而是先扭头问身边的Redis：“嘿，有这个商品的数据吗？”因为数据就在内存里，Redis的查找速度是微秒级别的，几乎是瞬间就能回答：“有！给你！”然后直接把数据返回给应用服务器，这个过程，绕开了速度相对慢很多的数据库查询，响应速度自然就有了肉眼可见的提升，用户感觉页面“秒开”,体验非常好。

这不仅仅是快的问题，更重要的是给数据库“减负”了，原来一万个请求都要数据库来处理，现在可能其中八千个请求都被Redis这个高效的“小秘书”给拦下并处理掉了，真正需要数据库亲自出马的请求只剩下两千个，数据库的压力瞬间就降下来了，它可以更从容地去处理那些复杂的、需要更新数据的操作（比如用户下单、支付），或者处理那些确实无法被缓存的数据请求，整个系统的稳定性和吞吐量（也就是单位时间内能处理的请求数量）都得到了质的飞跃。

这种效率的变化是能明显感受到的，开发人员会发现，系统的平均响应时间指标下来了，数据库的CPU使用率也不再动不动就飙升到报警线，运营人员则会发现，网站或者APP在搞活动时比以前更稳了，卡顿、白屏的情况大大减少，这种从“步履蹒跚”到“身轻如燕”的转变，正是Redis这类缓存技术带来的最直接、最核心的价值。

用了Redis也不是说就一劳永逸了，它也会引入一些新的需要考虑的问题，比如缓存和数据库的数据如何保持一致性（数据库里商品降价了，缓存里的价格也得及时更新）、缓存的数据什么时候失效、如果Redis本身宕机了怎么办等等，但这些都是在享受了巨大性能红利之后，需要去精细设计和应对的挑战了，对于大多数需要应对高并发访问的系统而言，引入Redis缓存几乎是一个必选项，它带来的效率提升是实实在在、立竿见影的。