在文章正式開始前，大家打開 12306.cn 搜索一趟列車，根據搜索條件判斷，數據搜索技術使用 ElasticSearch 或者其它搜索技術是否合適？
這里我先把答案說下，12306 車票搜索用的是 Redis ，而不是大家常用的 ElasticSearch。至于為什么？大家可以先思考下再繼續閱讀。
12306 列車搜索條件
先來一張 12306 列車檢索的截圖，讓大家看下 12306 都有哪些搜索條件。
搜索條件如下：
- 單程或者往返
- 出發地
- 目的地
- 出發日或者返程日
- 普通或者學生
- 車次類型
- 出發車站
- 到達車站
- 車次席別
- 發車時間
- 顯示積分兌換車次
- 顯示全部可預訂車次
許多同學都感到疑惑，因為搜索條件實在太多了，這似乎會嚴重影響數據庫的性能。有些人甚至認為，如果性能不佳，至少應該使用 Elasticsearch 等搜索引擎來處理。這也是我一開始的想法，與大多數同學一致。
然而，隨著進一步的思考，我發現了一個有意思的頁面交互，這改變了我的看法。跟著馬哥的思路，一起來深入探討一下。
數據搜索框架
1. 搜索中間件 ElasticSearch
ElasticSearch 是一款非常強大的、基于 Lucene 的開源搜索及分析引擎；它是一個實時的分布式搜索分析引擎，它能讓你以前所未有的速度和規模，去探索你的數據。
許多年前，一個剛結婚的名叫 Shay Banon 的失業開發者，跟著他的妻子去了倫敦，他的妻子在那里學習廚師。 在尋找一個賺錢的工作的時候，為了給他的妻子做一個食譜搜索引擎，他開始使用 Lucene 的一個早期版本。
直接使用 Lucene 是很難的，因此 Shay 開始做一個抽象層，Java 開發者使用它可以很簡單的給他們的程序添加搜索功能。 他發布了他的第一個開源項目 Compass。
后來 Shay 獲得了一份工作，主要是高性能，分布式環境下的內存數據網格。這個對于高性能，實時，分布式搜索引擎的需求尤為突出， 他決定重寫 Compass，把它變為一個獨立的服務并取名 Elasticsearch。
第一個公開版本在2010年2月發布，從此以后，Elasticsearch 已經成為了 Github 上最活躍的項目之一，他擁有超過 300 名 contributors。 一家公司已經開始圍繞 Elasticsearch 提供商業服務，并開發新的特性，但是，Elasticsearch 將永遠開源并對所有人可用。
據說，Shay 的妻子還在等著她的食譜搜索引擎…
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Elasticsearch 提供了一個強大而靈活的搜索和分析引擎，適用于各種應用場景，包括日志分析、電子商務搜索、實時監控等。它具有高性能、可擴展性和可用性，能夠處理大規模數據，并提供豐富的搜索、分析和可視化功能，幫助用戶從數據中獲取有價值的信息。
根據大家對 Elasticsearch 的了解，以及對 12306 復雜搜索條件的背景，肯定是 Elasticsearch 更適合實現改數據檢索的功能。不急，咱們繼續往下看。
2. 緩存中間件 Redis
Redis（Remote Dictionary Server）是一個開源的內存數據結構存儲系統，被廣泛應用于緩存、消息隊列、實時數據分析、排行榜等場景。它提供了以下主要功能：
- 內存緩存：Redis 將數據存儲在內存中，以實現高速的讀寫操作。作為緩存系統，它可以顯著提升應用程序的性能，減少對后端存儲系統的訪問壓力。
- 鍵值存儲：Redis 是一個鍵值存儲系統，其中的數據是以鍵值對的形式進行存儲和訪問。這使得 Redis 非常適合存儲簡單的數據結構，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。
- 發布/訂閱：Redis 支持發布/訂閱模式，允許多個客戶端通過訂閱頻道來接收消息，同時可以通過發布消息來向訂閱者廣播消息。這使得 Redis 可以用作消息隊列、實時通知等場景。
- 數據持久化：Redis支持將內存中的數據持久化到硬盤中，以便在重啟后恢復數據。它提供了兩種持久化方式：RDB（Redis Database）快照和 AOF（Append-Only File）日志。
- 分布式：Redis 提供了一些分布式特性，如主從復制、集群等。主從復制可以實現數據的熱備份和讀寫分離，在主節點寫入數據后，數據會自動同步到從節點。集群模式可以將數據分布在多個節點上，提供更高的容量和吞吐量。
- 事務支持：Redis 支持事務操作，可以將一系列操作組合成一個原子操作進行提交。通過事務，可以確保多個操作在執行過程中不會被其他客戶端中斷。
- Lua 腳本：Redis 支持使用 Lua 腳本執行復雜的操作。通過編寫腳本，可以減少與 Redis 之間的網絡通信次數，提高性能。
大家對 Redis 熟知的一些概念就是 Redis 非常快，那快是如何體現以及原理是什么？
- 數據存儲在內存中： Redis 將數據存儲在內存中，這使得數據的讀取和寫入非常快。內存的隨機訪問速度遠遠快于磁盤上的存儲，因此 Redis 能夠在極短的時間內響應讀寫請求。
- 單線程模型： Redis 采用單線程模型，這意味著在任何給定時刻只有一個線程處理請求。盡管它是單線程的，但通過使用非阻塞I/O和事件循環，它能夠處理大量并發請求而不需要消耗大量的 CPU 開銷。這減少了上下文切換和鎖競爭，提高了性能。
- 精心優化的數據結構： Redis 支持多種數據結構，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等，每種數據結構都經過高度優化，以提供高性能的操作。例如，Redis的有序集合允許你快速進行范圍查詢和排名操作。
- 高度優化的網絡協議： Redis 使用高度優化的協議進行與客戶端的通信，如 RESP（REdis Serialization Protocol）。這個協議非常輕量，減少了網絡通信的開銷，從而提高了性能。
為什么使用 Redis
考慮使用 Redis 和 Elasticsearch 兩個技術都是有一定道理的，它們分別有自己的優勢和適用場景。
作為承受請求最多的列車搜索功能，需要同時兼容實時性、并發性以及部署成本幾大要點。為此，我梳理了為什么必須用 Redis 的幾個原因。
1. 實時性能
- 內存存儲： Redis 將數據存儲在內存中，因此具有極低的讀取延遲，可以快速響應實時查詢請求。這對于需要即時更新的列車數據非常重要。
- 單線程模型： Redis 使用單線程模型，雖然是單線程的，但通過非阻塞 I/O 和事件循環，它可以處理大量并發請求，減少了上下文切換和鎖競爭，提高了實時性。
2. 并發性能
- 多客戶端支持： Redis 支持多個客戶端并發連接，每個客戶端可以獨立地執行讀取和寫入操作，這使得它在處理高并發請求時表現出色。
- 原子性操作： Redis 提供了原子性操作，如原子增減和原子加鎖，這些操作可以在多線程或多進程環境下安全使用，有助于處理并發操作。
3. 部署成本
- 輕量級： Redis 是一款輕量級的數據庫，易于部署和維護。它的內存占用相對較低，可以在相對較小的硬件配置上運行，從而減少了部署成本。
- 容易擴展： Redis 集群模式允許你將數據分布在多個節點上，以增加吞吐量和可伸縮性，而且這一擴展性是相對容易實現的。
公司實際用過 ElasticSearch 集群的同學應該知道，這玩意就是個性能深淵，非常消耗資源，懂得都懂。
4. 搜索條件拆解
到這里，許多人可能會有疑問，面對如此多的搜索條件，難道不應該使用 Elasticsearch 嗎？然而，這正是要強調為什么選擇 Redis 的關鍵原因。
您是否注意到了這張圖的一個關鍵點？它只允許選擇一天的出發日期。深思熟慮一下。
如果只能選擇一天，那我們是不是可以這么來設計 Redis 緩存存儲 12306 列車查詢數據。
也許有些人會問，這么多的查詢條件怎么處理呢？你可以親自在12306網站上嘗試，雖然頁面上有很多查詢條件，但大多數條件都是由前端進行篩選，實際上并沒有觸發后端的請求。
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文末總結
12306列車數據搜索具有多個搜索條件，包括單程/往返、出發地、目的地、出發日期/返程日期、乘客類型、車次類型、出發車站、到達車站、車次席別、發車時間、顯示積分兌換車次以及顯示全部可預訂車次等。這些條件使搜索功能變得復雜，但在實際使用中，大部分條件是前端篩選，而不是每個條件都會發起后端請求。
在這種情況下，Redis作為列車數據的緩存存儲是有道理的，原因如下：
- 實時性： Redis 以內存為基礎，具有極低的讀取延遲，可以快速響應實時查詢請求，這對于需要即時更新的列車數據非常重要。單程或往返、出發日期等條件可以通過快速的 Redis 查詢來滿足。
- 緩存： Redis 是一個出色的緩存數據庫，可以用于緩存熱門的列車路線和查詢結果，從而減輕后端數據庫的負載。對于需要被查詢的路線，可以將其結果緩存在 Redis 中，以提高響應速度。
- 簡單性： Redis 的數據模型相對簡單，適合存儲簡單的鍵值對或一些常規數據結構。這使得 Redis 適合存儲一些搜索條件，如出發地、目的地、車次類型等，以便快速篩選結果。
- 部署成本： Redis 是一款輕量級的數據庫，易于部署和維護。它的內存占用相對較低，可以在相對較小的硬件配置上運行，從而減少了部署成本。
- 只需后端查詢一次： 在實際操作中，頁面上的搜索條件大多是前端篩選，而只有在點擊查詢按鈕時才會發起后端請求。因此，Redis 可以用于快速存儲和檢索列車數據，而 Elasticsearch 等搜索引擎可以在需要進行全文搜索或復雜查詢時使用。
總的來說，Redis 作為列車數據的緩存存儲在實時性、并發性和部署成本方面具有一些優勢，尤其適用于快速檢索和緩存常用路線數據。然而，對于復雜的全文搜索和高級查詢需求，可以考慮將 Redis 與 Elasticsearch 等搜索引擎結合使用，以充分發揮它們各自的優勢。
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