标签：过程 读取 架构 高并发 需要 就是 结构化 解决 崩溃
1 背景
在早期的互联网Web 1.0时代，大部分企业还是采用传统的企业级单体应用架构，而一时间蜂拥而至的巨大用户流量使得这种架构难以支撑，通过对诸多系统架构实施以及对巨大用户流量的分析过程中发现，其实用户的读请求远远多于用户的写请求，频繁的读请求在高并发情况下会增加数据库的压力，导致数据库服务器的整体压力上升，从而导致服务器出现响应慢、卡顿等问题，严重情况下会导致服务器崩溃。
为了解决这个问题，许多架构引入了缓存组件，Redis就是其中的一种，它将用户频繁需要读取的数据存放到缓存中，减少数据库的I/O操作，降低数据库整体的压力。
2 优势
Redis是基于内存的、采用key-value结构化存储的NoSQL数据库，加上其底层采用单线程和多路I/O复用模型，所以Redis的查询速度很快。根据Redis官方提供的数据，它可以实现每秒查询的次数达到10w+，而这在某种程度上足以满足大部分的高并发请求。
3 用途
Redis主要有三大典型的应用场景：
(1)热点数据的存储和展示：将大部分用户频繁访问的数据进行缓存，这些数据对于所有用户来说，访问将得到同一个结果，比如微博热搜，如果采用传统的查询数据库方式来获取热点数据，将大大增加数据库的压力，从而降低数据库的读写性能。
(2)最近访问数据：用户最近访问过的数据记录在数据库中将采用日期字段作为标记，频繁查询的实现是采用该日期和当前时间做时间差的比较查询，这种方式相当耗时，而采用redis的List作为最近访问的足迹的数据库结构，将大大降低数据库频繁的查询请求。
(3)高并发访问：对于高并发访问某些数据的情况，Redis可预先将这些数据缓存起来，每次高并发请求过来则可以直接从缓存中获取，从而减少高并发访问给数据库带来的压力。
除此之外，Redis在消息队列、分布式锁等场景下也有诸多应用。
标签：过程 读取 架构 高并发 需要 就是 结构化 解决 崩溃
原文地址：https://www.cnblogs.com/huaiheng/p/12839860.html
