红色的秘密到底藏了啥，Redis缓冲区其实没那么简单，你真的懂它吗

（引用来源：微信公众号“码农翻身”文章《红色的秘密到底藏了啥，Redis缓冲区其实没那么简单！》）

红色的秘密到底藏了啥,Redis缓冲区其实没那么简单，你真的懂它吗？这篇文章说的就是Redis里的缓冲区，咱们平时用Redis，可能觉得它就是个小而快的内存数据库，下了命令立马就能得到结果，感觉挺简单的，但其实在它这高速运转的背后，缓冲区可是个默默出力的大功臣，要是没它或者它出了问题，那Redis可能分分钟就卡壳或者崩溃了。

咱们先打个比方,缓冲区就像是我们家厨房和餐厅之间的那个传菜窗口，厨师（Redis服务器）在厨房里忙着炒菜（处理命令），客人（客户端）在餐厅里点菜（发送请求）和等着上菜（接收结果），要是没有这个传菜窗口会咋样？客人点一个菜，服务员就得跑进厨房告诉厨师，然后傻站着等厨师做完，再端着菜跑出来给客人，这期间，这个服务员啥也干不了，其他客人点的菜也得等着，这效率得多低啊！Redis要是也这样，每个命令都等彻底完成才接下一个，那它的高性能根本就谈不上。

这个“传菜窗口”就是缓冲区，它主要在两个地方起作用：一个是客户端这边，另一个是服务器这边。

先说客户端这边的缓冲区,当客户端给Redis服务器发送命令的时候，这些命令并不是直接“嗖”地一下就到服务器脑子里去了，它们会先被放到一个临时的“待办事项清单”里，也就是客户端的输出缓冲区，这有啥好处呢？比如你一下子要往Redis里塞很多数据，或者执行一个复杂的命令，网络传送需要时间，有了这个缓冲区，客户端可以不用干等着网络慢慢传，它可以继续准备下一个命令，或者处理点别的事情，让发送数据和准备数据能同时进行，这就提高了效率，这就好比你去寄快递，你不是包好一件就站在那儿等快递员来收一件，而是把要寄的包裹都先堆在门口（缓冲区），快递员来了可以一批全拿走。

反过来,当Redis服务器处理完命令，要把结果返回给客户端时，这个结果也不是立刻就能飞到客户端屏幕上的，它也会先被放到服务器这边针对这个客户端的输出缓冲区里，然后通过网络慢慢发送给客户端，客户端呢，也有个输入缓冲区，专门用来接收这些从服务器传回来的结果碎片，等凑齐了一个完整的结果，再交给我们的应用程序。

（引用来源：Redis官方文档关于客户端缓冲区的说明）

那服务器这边的主缓冲区又是干嘛的呢？它更像是一个内部的“工作台”，Redis是单线程处理命令的，这意味着它在一个时刻只能专心做一件事，它又要同时应对成千上万个客户端的连接请求，这些请求像雪片一样飞来，它怎么处理得过来？秘诀就在于，它用到了一个叫I/O多路复用的技术（这里稍微提一下这个术语，但我们可以理解它的意思），简单说，就是有一个“前台接待员”，这个接待员非常高效，他能同时照看很多个连接，当某个连接有数据来了（比如客户端发来了命令），接待员就记下来，然后把这条命令先放到一个公共的“任务队列”里，也就是服务器内部的输入缓冲区，然后Redis那个单线程的“核心工人”就从这个队列里，按照顺序，一个一个地把命令取出来执行，这样，即使外面同时来了一万个请求，核心工人也不用慌，他依然不紧不慢地按照队列顺序处理，保证了处理的正确性，不会乱套，这个任务队列，就是服务器内部一个非常重要的缓冲区。

（引用来源：《Redis设计与实现》一书中关于命令请求的处理流程）

你看,缓冲区是不是挺关键的？它起到了一个“削峰填谷”的作用，突然来了一大波请求（高峰），缓冲区先帮你存着，避免服务器被瞬间冲垮；请求少的时候（低谷），服务器就慢慢处理缓冲区里积压的任务，这样就让整个系统运行得更平滑、更稳定。

缓冲区也不是越大越好,它就像水库，能蓄水防洪，但要是水太多超过了容量，或者排水口（网络）堵了，水排不出去，那可就危险了——要决堤了！Redis的缓冲区也一样，如果某个客户端网络特别慢，或者它一直疯狂地发送命令，但又不及时读取结果，导致服务器返回给它的数据在输出缓冲区里堆积如山，最终把缓冲区撑爆了，Redis为了保护自己，可能就会强行把这个客户端的连接关掉，还有一种情况是，从服务器在同步主服务器的数据时，如果数据量巨大，从服务器处理不过来，也会导致复制缓冲区溢出，造成复制中断，这些都是缓冲区可能带来的问题。

（引用来源：微信公众号文章中关于缓冲区溢出风险的描述）

Redis的管理员需要关注缓冲区的使用情况,可以设置合理的大小限制，并监控是否有缓冲区满的情况发生，这就好比给水库设定一个安全的警戒水位，一旦水位快到顶了，就要赶紧想办法加大泄洪或者提醒上游别再猛灌水了。

Redis那个看似瞬间响应的红色魔法背后,缓冲区这个看似简单的组件扮演了不可或缺的角色，它既是提升效率的加速器，又是平衡负载的稳定器，但如果配置不当或遇到异常情况，它也可能成为系统的瓶颈甚至故障点，所以说，Redis的缓冲区，还真没那么简单，理解了它，你才能更深入地理解Redis的工作机制，也能更好地用它、管它。