利用Redis机制构建高性能缓存架构

随着互联网的势如破竹的发展，大量的互联网利用程序面临着数据库查询性能的挑战。有一些高端数据库，如Oracle、SQL Server和DB **，可以实现几近无穷的性能提升。但类似这样的高端数据库也深受性能上的侵害，耗费大量的服务器资源，写入和读取数据的速度也很慢，有时会面临一些没必要要的延迟问题。

在一些以用户体验为主的互联网利用中，可以通过缓存机制来提高数据库查询的性能，而Redis作为一种开源的内存对象数据库，具有高性能的读写和许多强大的特性，可以更广泛地用于缓存架构构建。

Redis能够比其它高端数据库快百倍以上，由于它可以完全地利用内存，使得读写性能都大大提高。同时它支持多种数据结构，不单单支持基本的数据类型，例如字符串、列表、映照等，而且还支持特殊类型，如集合，可以实现区别的场景需求。

Redis还支持多实例、复制子、集群都可以基于Redis构建高性能的缓存架构，利用这些功能可以实现散布式、可用性更高的缓存架构。例以下面的 Python 代码，可以用来连接Redis实例：

import redis
client = redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379, charset="utf⑻", decode_responses=True) 

另外，Redis还支持淡出缓存机制，可以解决缓存中存储的旧数据无停止增加所带来的弊端。例如使用以下操作来实现：

client.expire("Key1", 100) 

以上操作可以将键值为0的数据过期时间戳设置为100 second。

总而言之，Redis除具有高性能的读写外，还具有强大的功能特性，可以灵活的构建高性能的缓存架构，将庞大的数据紧缩到空间中，从而有效的解决数据库性能挑战问题。