Redis和RDS一起用，怎么搞出更牛的存储方案，还有redis到底咋用rds的

要搞清楚Redis和RDS怎么一起用，以及Redis到底咋用RDS的，咱们得先弄明白它俩各自是干啥的,就像搞清楚一个团队里两个成员的脾气和特长一样。

RDS（关系型数据库），比如MySQL、PostgreSQL这些，你可以把它想象成一个超级严谨、有条理的大仓库管理员，它的特长是“存永久、算关系”，你所有的核心家当，比如用户账号信息、订单数据、交易记录，都得稳稳当当地放在它这里，它保证数据不会丢（持久化），而且能处理非常复杂的查询，找出上个月在北京下单且消费超过500元的所有VIP用户的联系方式”，但它的缺点是，当数据量巨大、同时来查东西的人特别多的时候，这个管理员可能会忙不过来，反应就会变慢，因为它每次处理查询都要做不少“体力活”（磁盘I/O）。

Redis，则完全是个另类，它不像个仓库，更像是一个超级无敌快的“临时工作台”或者“闪电侠”，它的数据主要放在内存里，所以读写速度极快，是RDS的几十甚至上百倍，但它有个特点：内存又贵又有限，而且一断电数据就没了（虽然也能配置成持久化，但那不是它的主战场），所以它不适合存全部家当，而是用来存那些需要被飞快访问的“热乎乎”的数据。

它俩怎么搭档才能更牛呢？ 核心思路就是：让专业的家伙做专业的事，用RDS当唯一的事实来源，存最终、最完整、最正确的数据；用Redis当高速缓存，存从RDS里拿出来的、经常被访问的数据副本,帮RDS扛住大部分简单的读取压力。

具体怎么搞，Redis到底“咋用”RDS的,主要体现在以下几种经典模式里：

缓存热门数据（Cache-Aside）：这是最常用、最直接的方式。 这个过程完全是应用程序在指挥,当一个用户要查看自己的个人资料时：

• 第一步： 你的程序先不去麻烦RDS，而是转头问Redis：“哥们儿，用户123的资料在你这么？”
• 第二步： 如果Redis里有（我们称之为缓存命中），太好了！直接闪电般速度返回给用户,全程RDS都在休息。
• 第三步： 如果Redis里没有（缓存未命中）,程序这才去RDS里把用户123的完整资料取出来。
• 第四步： 程序在把资料返回给用户的同时，顺手在Redis里也存一份，并且设置一个过期时间（比如10分钟）。
• 第五步： 下一个用户再来查123的资料时，就直接从Redis里拿了,极快。

你看，在这个过程中，Redis就像是RDS的一个“快取小助手”，应用程序是老板，指挥着它俩协作，Redis里的数据,完全来源于应用程序从RDS那里取出来然后塞给它的。

应对高并发写入（比如秒杀）：用Redis先顶住。 像秒杀这种场景，一瞬间几万人抢几个商品，如果直接让RDS去扣减库存，它很可能当场就“挂掉”了，因为要保证不超卖，就得加锁，数据库锁竞争太激烈。 这时候，就可以先把商品库存数量加载到Redis里（因为Redis是单线程内存操作，处理这种简单的增减命令天生就不会冲突），所有的抢购请求都先打到Redis上，让它来快速完成“库存减1”的判断和操作，等秒杀活动结束后，或者每隔一段时间，再由一个后台程序，把Redis里最终的库存结果，同步更新回RDS数据库，这样，RDS只承担了最后一步的稳定写入，压力小了很多，这里，Redis扮演了一个“缓冲阀”的角色,保护了RDS。

存储RDS不擅长存的数据，扩展能力。 有些数据用RDS存很别扭，或者效率很低,但用Redis存就非常合适。

• 用户会话（Session）：用户登录后，把他的登录状态、一些临时信息存在Redis里，这样无论用户的请求被分配到哪台服务器，都能快速读到登录信息,很容易实现集群扩展。
• 排行榜：Redis有专门的有序集合（Sorted Set）数据类型,更新和查询排行榜速度极快。
• 频繁更新的计数器：比如文章的点赞数、阅读量，可以在Redis里快速递增,然后定时批量写回RDS。

在这些场景下，Redis不再是简单的“缓存”，而是一个功能强大的“辅助数据库”，承担了RDS不擅长的特定工作，但数据的最终一致性，还是需要由应用程序来保证，定期或按需将数据同步回RDS这个“大本营”。

需要注意的问题： 搭档虽好，也得注意配合，最大的问题就是数据一致性，因为同一份数据在RDS和Redis各存了一份，如果RDS里的数据更新了，但Redis里的缓存还是旧的，用户就会读到过时信息，解决办法通常有：在更新RDS后，主动删掉Redis里对应的缓存（下次查询时自然会重新从RDS加载最新数据）,或者设置较短的缓存过期时间。

Redis“使用”RDS的方式，并不是它直接去操作RDS，而是在应用程序的调度下，作为RDS的延伸和补充，它通过充当高速缓存、写入缓冲、功能扩展器，极大地提升了整个系统的性能和可扩展性，RDS依然是那个可靠的数据“锚点”，而Redis则是让它如虎添翼的“神兵利器”。

（引用来源：该回答的核心思想综合自业界常见的缓存架构模式，如Cache-Aside模式，以及《Redis实战》等技术书籍中关于Redis与关系型数据库协同工作的设计理念。）