柔性缓存那块儿，业务数据怎么搬到Redis里，再把缓存也放进redis去用

根据文章《58同城高性能移动端API网关架构实践》中的描述，他们处理业务数据到Redis的流程是这样的，他们并不是直接把数据库里的数据原封不动地扔进Redis就完事了，那样做的话，Redis就只是一个简单的缓存，谈不上“柔性”。

他们的核心思路是,把Redis当成一个构建“数据索引”的地方，而不是存储全部数据的地方，你可以想象一下，原来的方式是去图书馆找一本书，你需要把整本书的内容都背下来（相当于从数据库取出所有数据），而现在，你只需要去图书馆的索引卡片柜（Redis）里，根据书名或作者名（业务请求的关键参数）找到这本书的具体位置编号（比如书架号A-05），然后你再去对应的书架上拿书（相当于根据索引再去查询具体的数据源），这个“位置编号”就是他们在Redis里存放的东西，它很小，但能告诉你最终的数据在哪里。

具体怎么把业务数据“搬”进去呢？文章里提到了一个关键步骤叫“数据异构”，这个词听起来专业，但意思不难理解，就是说，后台有一个独立的系统（他们叫“数据异构队列”），这个系统会像一个小秘书一样，时刻盯着主数据库（比如MySQL）的变化，每当业务数据有更新，比如有新的商品上架，或者商品价格变了，这个小秘书就会立刻发现这个变动。

这个小秘书会根据变动的数据,开始它的工作：构建索引，它不会把整个商品的所有信息（如商品标题、详情描述、几十张图片链接、库存数量等）都塞进Redis，因为那样太占地方了，而且如果商品信息很复杂，存储和更新的成本都很高，相反，它会根据API网关将来会接收到的请求参数，来生成对应的索引键值对，最常见的请求是根据商品ID来查商品详情，小秘书就会在Redis里存一个键值对，键可能是“product_detail:12345”（12345是商品ID），值是什么呢？值不是完整的商品详情，而是一个“位置信息”，这个位置信息指向了另一个存储了完整商品详情的地方，比如一个更强大的分布式KV存储（如SSDB，它基于硬盘，容量大且成本低于Redis内存）的键，或者甚至是数据库里某条记录的ID。

这样一来,Redis里存放的“缓存”数据量就变得非常小，因为它只存了索引，这就是“柔性”的一个体现：对Redis的资源消耗小，抗风险能力强，即使某个热门商品的数据量巨大，但在Redis里也只是一个轻量级的索引条目，不会因为单个热点key就把Redis内存撑爆。

就是“再把缓存也放进Redis去用”的过程，这主要发生在API网关处理用户请求的时候，当用户的请求到达网关，网关会先去查询Redis，注意，这里它查询的是第一步构建好的“索引”，网关根据请求参数（比如商品ID=12345）生成一个Redis的key（如“product_detail:12345”），然后去Redis里取。

如果能取到这个索引（即缓存命中），网关就拿到了指向完整数据的“地址”，网关再根据这个地址，去下一个地方（比如SSDB或者数据库）获取完整的、详细的数据，网关把这些详细数据组装好，返回给用户。

如果Redis里没有这个索引（即缓存未命中），那说明可能这个数据是全新的，或者索引还没构建好，或者过期被清掉了，这时候，网关会转而直接去最终的数据源（比如数据库）查询完整的商品详情，查询到之后，它做两件事：第一，把详情数据返回给用户；第二，它可能会触发一个“异步重建”索引的过程，也就是说，网关不会停下来等待索引构建完成，那样会影响用户响应速度，而是告诉后台那个“小秘书”（数据异构系统）：“喂，这个数据现在被请求了，但Redis里没索引，你去帮忙建一下。”然后小秘书会异步地去完成构建索引并存入Redis的工作，以备后续请求使用。

这种方式的另一个“柔性”体现在于，即使Redis完全宕机不可用了，整个系统也不会彻底瘫痪，API网关在发现Redis连接失败时，可以自动降级，直接跳过去查询最终的数据源（数据库等），虽然这样速度会慢一些，但保证了核心业务“商品详情查看”依然可用，只是性能有损耗，这就是一种柔性的故障应对策略。

这个流程的核心是：通过数据异构将业务数据在Redis中加工成轻量级的“索引”，API网关使用时先取索引，再根据索引取详细数据，这样做减少了Redis的压力和成本，并且通过索引降级机制保证了系统在缓存异常时的基本可用性。

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