用Redis搞数据字典，顺便搭个复杂点的数据存储架构试试看

说到用Redis搞数据字典,这想法其实挺实在的，Redis这东西，快得像闪电，尤其适合放那些不怎么变但又经常被查的数据，数据字典就是典型，比如国家列表、城市列表、商品分类、状态码说明这些，你要是把这些东西老放在MySQL里，每次页面下拉框加载或者显示个状态名称都要去查一次数据库，数据库压力大，速度也快不起来。

那最简单的搞法就是,直接把字典表从MySQL里捞出来，一股脑塞进Redis，比如有个“商品分类”表，里面有分类ID、分类名称、父级ID这些字段，你可以用Redis的Hash结构来存，Key就叫 dict:product_category，然后把每个分类ID作为Field，把分类名称或者其他信息打包成JSON字符串作为Value，这样，应用要查分类名称，直接 HGET dict:product_category 1 就出来了，速度飞起，或者你想根据父级ID查所有子分类，那就在存的时候动点脑筋，比如再用一个Set结构，Key叫 dict:product_category:parent:0，里面放着所有顶级分类的ID，查的时候先从这个Set里拿到子分类ID列表，再去Hash里批量取详情，用 HMGET 命令，也很快。

但这只是开胃小菜,你说要搭个“复杂点的数据存储架构”，那咱们就得往深了想，光用Redis做缓存有个致命问题：数据一致性，你Redis里的数据是来自MySQL的，万一MySQL里的字典数据更新了（比如管理员后台修改了个分类名），Redis里的还是旧数据，那用户就看到不一致的东西了，得有个机制保证两边同步。

这时候,架构就得复杂一点了，一个比较靠谱的思路是“订阅数据库变更日志”，像阿里巴巴开源的Canal（来源：阿里巴巴Canal官方文档），它就能干这个事，你可以把Canal伪装成MySQL的一个从库，它实时监控MySQL的binlog（就是数据库的所有操作记录），当你在MySQL里对字典表进行了增删改，Canal会立刻捕捉到这个变化，然后把这个变化事件推送给一个消息队列，比如RabbitMQ或者Kafka（来源：常见的消息队列技术选型）。

你需要写一个简单的数据同步服务,这个服务就订阅这个消息队列，它一收到“某个字典表有更新”的消息，就立刻去MySQL里把最新的数据查出来，然后更新到Redis里，这样，Redis和MySQL的数据就能近乎实时地保持一致了，这个架构虽然多了Canal、消息队列和同步服务这几个组件，但好处是解耦了，应用代码不用关心数据同步的脏活累活，只需要安心地从Redis里读就行，保证了高性能，即使同步服务暂时挂了一会儿，消息也会积压在队列里，等服务恢复了还能继续处理，保证了可靠性。

再往复杂里说,光同步可能还不够，还得考虑Redis本身的高可用，万一Redis这台机器宕机了，所有请求就会直接压到数据库上，可能直接把数据库打挂，通常会给Redis搭一个主从复制加哨兵（Sentinel）的模式（来源：Redis官方高可用方案），简单说就是，一台Redis当主节点（Master）负责写，多台当从节点（Slave）同步主节点的数据，负责读，哨兵呢，就是个监控系统，它时刻盯着主节点是否活着，一旦发现主节点挂了，就立马从从节点里投票选出一个新的主节点，让应用连上去，这样，Redis服务本身就不容易单点故障了。

甚至,对于极其重要的字典数据，你还可以考虑做持久化，虽然字典不常变，但丢了重新从数据库加载也麻烦，Redis本身支持RDB（快照）和AOF（记录所有写命令）两种持久化方式（来源：Redis官方持久化机制），可以开启以防万一。

应用层怎么用这个架构呢？代码里最好封装一个统一的字典服务，这个服务先去Redis里查数据，如果Redis里查不到（比如刚启动，缓存是空的），有个保护机制叫“缓存降级”，它不能直接疯狂查数据库，那样会引起“缓存雪崩”，应该用个互斥锁，只让一个请求去数据库查，然后塞到Redis里，其他请求等着，查到了数据，可以设置个合理的过期时间，比如24小时，这样即使同步服务出问题，最晚一天后缓存失效，数据也会从数据库刷新一次，不会永远脏下去。

所以你看,一个看似简单的“用Redis搞数据字典”，真要把它做得稳健、高性能、高可用，背后能牵引出一套包含缓存、数据库、日志订阅、消息队列、同步服务、高可用集群和降级策略的、稍微复杂点的存储架构，这就像盖房子，不是简单把砖头（Redis）垒起来就行，还得考虑地基（MySQL）、钢筋（消息队列）、水电线路（数据同步）和应急预案（降级高可用），这样才能经得起风雨。