Redis 作者在自己的著作中提到，他曾经在小公司工作时，经常遇到应用间传递小量数据的问题，认为这种场景下共享存储比消息中间件更合适。
你有没有想过，为什么在一些场景中，Redis的作者更倾向于推荐共享存储而不是消息中间件？这个问题看似简单，背后其实藏着分布式系统设计的深层逻辑。
在那些小公司里，数据从服务器A传给B，再传给C，这种“接力式”的数据搬运方式，虽然看似灵活，但却隐藏着性能瓶颈和一致性风险。每一次数据传递，都需要网络开销，还要处理序列化/反序列化、错误重试、数据丢失等问题。你有没有遇到过因为数据传递失败而导致系统崩溃的情况？或者因为网络延迟，数据最终没有按预期到达？
在高性能和低延迟的要求下，消息中间件虽然能解耦系统，但它的复杂性和维护成本也不容忽视。而共享存储，比如MySQL、PostgreSQL或者Redis Cluster，虽然在某些情况下不如消息中间件轻量，但在数据一致性、事务支持、持久化等方面，却提供了更稳定的保障。
但问题是，共享存储真的适合所有场景吗？它是否能解决分布式系统中数据同步带来的一致性和可用性之间的矛盾？比如，当我们需要在多个节点之间同步数据，如何保证在网络波动时数据不会丢失？又如何在高并发场景下避免锁竞争？
说到数据一致性，我们就不得不提ACID。ACID是关系型数据库的核心特性，保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。但在分布式系统中，ACID的实现变得复杂，因为数据可能分布在多个节点上，无法像单机数据库那样简单地控制事务的执行顺序。
这时候，NewSQL数据库就派上用场了。像TiDB、CockroachDB、OceanBase这样的数据库，它们在分布式架构中实现了强一致性和高可用性的结合。它们利用了Raft或Paxos这样的分布式共识协议，确保所有节点的数据同步。你有没有想过，这些数据库是如何在不牺牲性能的前提下，实现数据的一致性的？
让我们深入看看TiDB。TiDB 是一个分布式关系型数据库，它采用Raft协议来管理数据的复制和一致性。它的存储引擎是TiKV，支持多副本和自动故障转移。TiDB 的架构设计，让它的水平扩展变得非常容易，同时也保证了数据的强一致性。你有没有在实际项目中遇到过类似 TiDB 的需求？
再看看CockroachDB，它基于Google 的 Spanner设计，采用Raft协议实现跨数据中心的强一致性。它的SQL 支持非常完善，甚至可以在分布式环境下进行JOIN操作。你有没有想过，这样的设计是否适合你当前的业务场景？
而OceanBase，作为阿里巴巴自主研发的分布式数据库，它采用了多租户和自研的 Paxos 变种协议，在高并发和大规模数据处理上表现出色。它的设计哲学是“把数据库做简单”，让开发者更专注于业务逻辑，而不是底层存储和同步的复杂性。
这些数据库的出现，说明了一个趋势：在分布式系统中，我们不再需要在一致性与可用性之间做出妥协。它们通过分布式共识协议和智能的存储架构，实现了强一致性和高可用性的结合。
不过，这一切的背后，是巨大的技术挑战。比如，如何在不同节点之间保持数据同步？如何在高并发下避免锁竞争？如何在数据量增长时保持性能？这些问题，不是简单的“用消息中间件”就能解决的。
Redis作者的建议，其实是一种权衡。在某些场景下，共享存储确实更有优势，尤其是在数据量小、一致性要求高的情况下。但在其他场景下，消息中间件的解耦能力和异步处理优势可能更明显。
你有没有想过，什么时候该用共享存储，什么时候该用消息中间件？这或许是一个值得深入探讨的话题。
如果对这些数据库的具体实现和性能调优感兴趣，不妨深入看看它们的源码，或者读一读它们的官方文档。你会发现，每一个设计决策背后，都有无数的权衡和创新。
关键字：Redis, 分布式系统, 共识协议, ACID, NewSQL, TiDB, CockroachDB, OceanBase, 数据同步, 存储架构