1. 为什么需要协同工作？

现代系统常面临这样的困境：关系型数据库（如MySQL）擅长持久化存储但性能有限，Redis内存数据库响应快但存储成本高。就像咖啡配甜点，二者协同才能发挥最佳效果。

2. 三大协同策略与C#实战

2.1 缓存加速策略

// 使用StackExchange.Redis组件
public Product GetProduct(int id)
{
    var db = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost").GetDatabase();
    var cacheKey = $"product:{id}";
    
    // 先查Redis
    var productJson = db.StringGet(cacheKey);
    if (!productJson.IsNull) 
        return JsonConvert.DeserializeObject<Product>(productJson);

    // 缓存未命中查数据库
    using var sqlConn = new MySqlConnection("Server=localhost;Database=shop;Uid=root;");
    var product = sqlConn.QueryFirst<Product>("SELECT * FROM products WHERE id=@id", new { id });
    
    // 写入Redis并设置5分钟过期
    db.StringSet(cacheKey, JsonConvert.SerializeObject(product), TimeSpan.FromMinutes(5));
    
    return product;
}

应用场景：电商商品详情页、新闻热点内容
优点：QPS提升3-5倍，数据库压力降低80%
注意：需设置合理的TTL，避免缓存雪崩

2.2 数据同步策略

// 使用定时任务同步
public void SyncInventoryToRedis()
{
    using var sqlConn = new SqlConnection("SQL Server连接字符串");
    var inventories = sqlConn.Query<Inventory>("SELECT sku,stock FROM inventory");
    
    var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost").GetDatabase();
    var batch = redis.CreateBatch();
    
    foreach (var item in inventories)
    {
        batch.HashSetAsync("inventory:stock", item.SKU, item.Stock);
    }
    batch.Execute();
}

应用场景：库存实时更新、价格同步
缺点：存在秒级延迟，不适用强一致性场景
优化方案：结合数据库触发器+消息队列

2.3 队列与事务策略

// 订单创建事务
public void CreateOrder(Order order)
{
    using var transaction = new TransactionScope();
    try
    {
        // 1. 写入MySQL
        _orderRepository.Add(order);
        
        // 2. Redis库存预扣减
        var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost").GetDatabase();
        var remaining = redis.HashDecrement("inventory:stock", order.SKU, order.Quantity);
        if (remaining < 0) 
            throw new InsufficientStockException();
        
        transaction.Complete();
    }
    catch
    {
        // 事务回滚自动处理
    }
}

应用场景：秒杀系统、抢购活动
注意事项：需实现分布式锁保证原子性操作

3. 典型应用场景分析

  1. 电商秒杀：Redis处理瞬时高并发，MySQL记录最终订单
  2. 实时统计：Redis HyperLogLog统计UV，每日定时持久化到SQL
  3. 会话共享：用Redis存储登录态，多个服务实例共享状态

4. 技术选型对照表

Redis 传统数据库
响应速度 微秒级 毫秒级
数据容量 受内存限制 TB级存储
事务支持 简单事务 ACID完整支持
查询能力 简单K-V操作 复杂SQL查询

5. 避坑指南

  1. 缓存穿透：对空值设置短TTL
  2. 数据一致性：采用延迟双删策略
  3. 内存管理：配置maxmemory-policy
  4. 灾难恢复：定期RDB/AOF备份

总结

就像火锅需要不同食材搭配，Redis与关系型数据库的协同能创造1+1>2的效果。掌握缓存雪崩防护、异步同步机制、分布式事务处理三大核心技能，才能构建高并发、高可用的现代系统。