redis那么快，为什么只用它来做缓存。而不是主数据库

Redis 之所以通常被用作缓存而不是主数据库，主要是因为它为了追求极致的性能而在数据持久性、功能完整性和数据规模支持上做出了一些权衡。虽然它非常快，但作为主数据库使用时存在以下关键限制：

1. 数据持久性与可靠性问题

• 内存存储风险：Redis 默认将数据存储在内存中，重启或宕机时数据易丢失。虽然支持 RDB（快照）和 AOF（追加日志）持久化，但仍存在风险：
  • RDB：定期保存快照，宕机可能丢失最后一次快照后的数据。
  • AOF：记录所有写操作，数据更安全，但恢复速度慢，且日志文件可能过大。
• 主数据库要求：如订单、交易等关键数据需绝对可靠，传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）通过事务日志（WAL）和同步复制机制，能提供更高的持久性保障。

2. 功能局限性

• 弱事务支持：Redis 支持简单事务（MULTI/EXEC），但不具备 ACID 特性（如回滚、隔离级别）。复杂业务场景（如银行转账）需要严格的事务保障。
• 查询能力有限：
  • 仅支持键值查询：无法像关系型数据库执行复杂 SQL（如多表 JOIN、聚合分析）。
  • 扩展功能不足：虽然 Redis 支持模块（如 RediSearch、RedisGraph），但成熟度不如传统数据库的索引、视图、存储过程等。
• 数据结构约束：Redis 的数据模型（字符串、哈希、列表等）适合简单场景，不适合复杂关系型数据建模。

3. 数据规模与成本

• 内存成本高：Redis 依赖内存存储，数据量过大时（如 TB 级），内存成本远高于磁盘存储（如 HDD/SSD）。
• 扩展瓶颈：
  • 垂直扩展：单实例内存受限于服务器物理内存。
  • 水平扩展：Redis Cluster 支持分片，但跨分片事务和查询无法原子执行（需额外设计）。

4. 适用场景错位

• 缓存场景的优势：
  • 加速读操作：将热点数据放在内存中，减少对主数据库的访问。
  • 缓解写压力：通过缓存队列（如 List/Stream）异步写入主库。
  • 低一致性要求：允许短暂的数据不一致（如商品库存缓存）。
• 主数据库的核心需求：
  • 强一致性：如账户余额需实时准确。
  • 复杂查询：如生成财务报表需关联多表数据。
  • 海量存储：如日志、用户历史记录等冷数据。

5. 特殊场景的演进

尽管 Redis 通常不作为主数据库，但在特定场景下可通过技术组合部分替代：

• 全内存架构：如使用 Redis Enterprise 的持久化存储 + 复制，牺牲成本换取速度。
• 混合架构：如 Redis Stream 作为消息队列 + MySQL 持久化存储。
• 扩展模块：如通过 RediSearch 支持全文检索，RedisJSON 处理文档数据。