论 业务系统 架构 的 简化 （二） 用 关系数据库 作 缓存

通常， 分布式缓存 是 NoSql 数据库， 比如 Redis  。

 

但 实际上 我们 可以用 关系数据库 来 作 缓存  。

比如 常用的 商品列表 等， 可以用 关系数据库 来作 缓存， 查询 排序 维护 都很方便 。

这种情况 其实 就是 在 主数据库 外 再建一个 数据库 用于 查询， 

通过 Job 定时 同步 主数据库 的 资料 到 这个 “缓存”数据库 就可以 。

 

根据需要， 我们可以在 主数据库 外 建立 多个 “缓存”数据库， 也可以 称为 外围数据库， 周围数据库， 卫星数据库  。

通过 Job 定时 同步数据 到 这些 卫星数据库  。

 

这样的架构，  井然有序 。

 

在 大环境 上， 硬件技术 和 关系数据库技术 在 近几年 取得了 长足 的 进步，  并且这一趋势在未来还将延续 。

可以看看这篇文章   《CAP, BASE, 最终一致性和五分钟原则》    https://blog.csdn.net/u013613428/article/details/55259924

里面提到  “内存是硬盘，  硬盘是磁带”  。

 

分布式缓存 ， 比如 Redis ，  可以作为 集群 的 共享内存，  Server 们 通过 Redis 来 共享数据， 通信， 同步协作 。

Redis 提供的一些数据类型还是 颇具价值 的，  比如 队列 Queue，  以及 Block Pop 等 Block 操作 。

可以用于 Server 间   共享数据， 通信， 同步协作  。

Server 间 的 共享数据， 通信， 同步协作   和   线程间 的   共享数据， 通信， 同步协作  是 类似的 ，

线程间 通过 内存 来 共享数据， 通过 Lock 来 同步协作，

Server 间 则 利用 Redis 这样的 分布式缓存 作为 共享内存， 利用 Redis 提供的 Lock ，  或者 Block 操作 来 同步协作 。

 

用 关系数据库 作为 缓存 的好处是， 访问 缓存 和 访问 数据库 的 代码 是一样的，  处理数据 的 方式 也是一样的， 

访问 和 处理 数据 的 思维 是一样的 。

只需要 工厂方法 返回 适当的 连接对象（Connection） 即可 。

这样好像 回到了 十多年前 甚至 更早， 好像 回到了 远古 的 草原 和 森林， 啊， 呼吸着新鲜的空气  。

又好像回到了 大学 的 某个 早晨， Sql 代码，再加一杯 咖啡， 再来一抹阳光，  So Fresh ~~   。

 

我不赞成 把 关系数据 变成 Key-Value 数据， 再在 应用程序 里用复杂的 对象关系 把 Key-Value 数据 包起来  。

 

Sql ， 数据 ， 代码 ， 咖啡 ， 阳光 ，  岂不甚好  ？