用Redis缓存来提升表写入速度，聊聊缓存和写入的那些事儿

直接聊聊用Redis缓存来提升表写入速度这件事儿，你可能听说过，数据库的表写入，尤其是像MySQL这样的传统关系型数据库，频繁地直接写入磁盘，速度是有天花板的，遇到高并发时更容易卡住，这时候，Redis这个基于内存的“快取”就能帮上大忙了，它的核心思路不是“硬碰硬”，而是“绕个弯，变个道”。

就是别让数据一来就直接冲进那张正式的、结构复杂的数据库表里，我们可以先把要写入的数据，扔到Redis里，因为Redis的数据主要在内存里操作，所以这个“扔进去”的动作极快，用户的感受就是操作瞬间完成了，体验流畅，这就像高峰期进地铁站，如果所有人都挤在安检口验票，队伍肯定挪不动，但如果先在广场上快速排队、预检，再分批进入，整体通过速度就快多了，Redis就是这个“广场缓冲区”。

数据进了Redis之后，怎么最终落到数据库表里呢？这里就有几种常见的“那些事儿”了。

一种做法是异步落地，这是最常用的策略，业务程序成功把数据写入Redis后，就可以立刻给用户返回“成功”响应了，通过一个后台任务或者消息队列，慢慢地把Redis里积压的数据“搬”到数据库表中，这个搬运过程可以是定时批量进行，比如每秒集中处理一次；也可以是累积到一定数量再处理，这样一来，最耗时的磁盘I/O操作就从用户等待的路径里剥离出去了，写入的响应速度自然大幅提升，很多互联网公司的点赞、浏览计数、临时性日志等场景，都广泛采用这种模式（这种思路在技术社区如CSDN、博客园等平台的技术分享中常被提及）。

另一种是双写模式，为了更确保数据安全，有时会在向Redis写入的同时，也发起向数据库的写入，但数据库写入慢，所以程序会优先响应Redis的写入结果，这种模式对数据一致性要求稍高一些，但实现起来相对复杂,因为要处理可能一个成功一个失败的异常情况。

用Redis缓存来加速写入，也不是毫无代价的,有几件重要的事儿必须心里有数。

第一件是数据安全的风险，Redis虽然可以持久化，但毕竟主要依赖内存，万一服务器突然断电或崩溃，内存里还没来及落地到硬盘的数据就可能丢失，这个方案通常适用于能容忍少量数据丢失的场景，比如用户行为日志、实时性要求高的统计信息，如果是重要的交易订单，核心做法还是得直接落库,但可以把一些非核心的步骤用Redis加速。

第二件是缓存和数据库的一致性问题，尤其是在异步落地时，如果数据还在Redis里，数据库表里的数据就是旧的，这时候如果有其他系统直接来查数据库，就可能读到老数据，通常需要设计好，让相关的查询也走Redis，形成“写缓存，读也读缓存”的闭环，直到数据稳定同步到数据库，这也就是常说的“缓存作为读写缓冲层”的概念（在众多数据库与缓存协同设计的文章中有论述）。

第三件是架构变复杂了，以前只需要关心数据库，现在要多维护一个Redis，还要操心数据如何从Redis同步到数据库，监控两者的状态,这增加了系统的复杂度和运维成本。

用Redis提升表写入速度，本质是用内存空间换时间，用最终一致性换即时性能，它把一场艰难的“实时肉搏战”，变成了“前台快速接单，后台分批处理”的协同战，对于需要应对突发流量、高并发写入，但又对绝对实时一致性要求不那么严苛的场景，比如社交媒体的动态发布、游戏中的实时状态更新、电商的秒杀库存扣减等，这是一个非常有效的策略，但关键在于，你要清楚你的数据能承受多大的延迟落地，能容忍多短时间的不一致，根据这些来选择具体的落地策略，而不是盲目地为了快而快，技术选型,永远是权衡的艺术。