Redis读写速度超快，数据存取效率瞬间提升，真心加速体验

“Redis读写速度超快，数据存取效率瞬间提升，真心加速体验”这个说法，在很多技术讨论和开发者分享中经常被提及，比如在一些知名的技术社区像CSDN、开源中国或者开发者个人的博客里，当大家讨论到如何解决系统性能瓶颈时，Redis往往会作为一个“性能利器”被拿出来举例，很多人会分享他们真实的项目经历，比如一个原本因为数据库查询太慢而导致页面加载需要好几秒的网站，在引入了Redis作为缓存层之后，页面的响应速度直接提升到了毫秒级别，用户体验有了质的飞跃，这种从“卡顿”到“瞬间”的对比，是很多一线开发者对Redis最直观、最深刻的印象来源。

这种“快”的感觉，首先就体现在最简单的读写操作上，比如说，有一个热门电商网站要做秒杀活动，在活动开始的一瞬间，可能有成千上万的用户同时点击“立即购买”按钮，这个时候，系统需要立刻检查商品库存是否还有剩余，如果每一次库存检查都要去直接查询后端那个庞大而复杂的核心数据库，数据库很可能因为短时间内承受的压力太大而反应变慢，甚至直接瘫痪，导致整个活动失败，如果提前把商品的库存数量存放在Redis里，情况就完全不同了，因为Redis的数据是放在服务器的内存里的，而内存的读写速度远远快于硬盘，这是计算机硬件的基本原理决定的，当海量的请求涌来时，系统直接去访问内存中的Redis，几乎在眨眼之间就能完成库存的查询和扣减操作，用户感受到的就是“点击即响应”，完全没有了那种焦急的等待感，这种流畅的体验，就是Redis带来的最直接的“加速”。

除了这种应对高并发读写的场景,Redis的“快”还体现在数据结构的灵活性和高效性上，这听起来可能有点专业，但举个例子就很容易明白，现在很多社交应用都有一个“最近访问的用户”或者“最新动态”这样的功能列表，如果用传统的关系型数据库来实现，可能需要写一些相对复杂的SQL语句，并进行多次查询和排序，效率不高，而Redis内部直接提供了“列表”（List）或“有序集合”（Sorted Set）这样的数据结构，你可以像操作一个简单的列表一样，非常快速地向头部或尾部添加新的访问记录，或者按照时间顺序获取最近的一批数据，这些操作在Redis内部都是经过高度优化的，执行效率极高，开发者不需要关心底层是怎么实现的，只需要调用简单的命令，就能获得极快的响应速度，这相当于Redis不仅提供了一个超级快的仓库，还帮你把货物（数据）用最方便拿取的方式摆放好了，你当然会觉得存取效率大大提升。

Redis的持久化机制虽然是为了保证数据安全,但其设计也充分考虑了对速度的影响，比如它提供的AOF（Append Only File）持久化方式，可以配置为每秒同步一次数据到硬盘，这意味着即使在最坏的情况下，比如服务器突然断电，也最多只会丢失最近一秒钟内写入的数据，这种配置在保证数据相对安全的同时，最大限度地减少了对写操作速度的干扰，因为大部分写操作只需要在内存中完成，然后后台再悄悄地、异步地同步到硬盘，不会让用户停下来等待硬盘写完，这种“幕后工作”的方式，也让前端的使用者感觉整个过程非常顺畅，没有卡顿。

正是因为这些特性,Redis在很多场景下都成为了提升系统响应速度的“法宝”，不仅仅是前面提到的缓存和高速读写，像排行榜、实时计数器、消息队列（虽然现在有更专业的工具，但Redis简单场景下依然高效）、Session共享等，都能看到Redis的身影，当开发者在项目中被数据库的慢查询折磨得焦头烂额时，引入Redis常常能起到立竿见影的效果，那种系统性能“瞬间”得到释放的感觉，确实是“真心”能体会到的加速体验，很多技术文章在介绍Redis时，都会用非常赞叹的口吻来描述其速度，这确实是源于大量实践的真实反馈，而非夸张的宣传。