接个红数据，还是得先搞清楚它是干嘛的。
说白了，Redis 就是个在内存里跑得飞快的数据库，专门用来存东西、查东西、删东西。拿个手机打个例，你平时在微信里搜个热搜，淘宝上看个大促，后台那玩意儿实际上就是内存里那一堆悬浮窗里的数据。它不常驻硬盘，省了空间，但读的时候得从内存里翻，故此速度飞快，能扛住几百万就连上千万的连接，只要流量不爆炸。 那它到底传输啥呢？协议这东西，就是两条线，一条是发指令的信号，另一条是收到信号的响应当。
你看 Redis 官方文档里总提那个红黑谱要么 JSON 的，那是整篇代码里的术语，实际干活时，你手里处理的可是两类报文：一种是管住指令，比如 `GET`、`SET`、`DEL`、`INCR`，还有 `PING` 这种心跳包，这些都是用二进制流传出来的，一串串 0 和 1 连成串，速度快，不用额外封装成对象，直接塞进缓冲区。
还有一种是数据本身，Redis 默认用的是 JSON 格式，出于它好办，兼容性好，不管是数字、字符串还是哈希表，最终总能变回 JSON 字符串给你。自然，为了极致性能，Redis 也赞成 NCL 这种更底层的二进制协议，特别在高并发场景下，把 JSON 拆成二进制块处理，传输吞吐直接翻倍，但在这种协议上调试要么老旧版本兼容起来，成本又高，故此咱们日常开发大多还是停留在 JSON 时代。 那具体如何发呢？还是得看数据结构。字符串最好办，`SET key value` 要么 `GET key`，这俩操作底层直接操作内存里的 key-value 对，传输过程就是指令 + 对应的 JSON 字符串。哈希表略微复杂点，`HSET`、`HGET` 这些命令，出于它得有键值对应，故此 JSON 结构会更丰富，务必包含 key、value 这俩字段，还得带上 tag 和 namespaces 这些信息，不然接收方就不知道是哪个数据库的。
还有哈希成员，`HMSET` 这种操作，里面得有一堆 member 对象，每个 member 都要有 hash key 和 value，结构略微乱一点。 说到数据量，那会儿写脚本可能认定 JSON 有点慢，目前数据量大了才发现，协议层实际上占了大头。假设你要存 100 万个 key-value 对，每条指令包含 JSON 头、命令名、参数（key 和 value），再加上之前的连接握手，那二进制流下来的实际内存占用得能跑个几百兆。
这时候想想，要是不用二进制协议，全是文本转乱码，要么对象转 JSON，那磁盘 IO 压力就大了，读写延迟也会指数级上升，业务性能直接掉线。
故此，协议设计的时候，得寻思如何把这些指令压缩，如何把二进制流切成小块，如何在发送和接收时做缓存，避免每次都重新序列化。 不过在协议层面，实际上也分角色。发送端是 Writer，收到端是 Reader；发送端是 Reader，收到端是 Writer；发送端是 Writer，收到端是 Writer。
这些角色别看名字听起来差不多，但在协议设计时，它们的职责挺明确：Writer 负责把数据结构打包成 JSON 要么二进制流，要是是要用 NCL 协议，还得负责拆包、写偏移量；Reader 负责解析这些流，要是数据结构是 JSON 字符串，就把它拆成对象；要是是二进制流，就从头读取，解析命令，解析参数。中间还得有个处理层，把 JSON 对象变成 Map，把二进制流变成 Map。
有时候还要加个序列化层，比如用 Protobuf 要么自定义的 Token 来传输，这时候协议就复杂多了。 另外，协议里还有状态管理这块，别看 Redis 是单线程的，但这不代表传输没状态。
比如 `EXPIRE` 命令，它得告诉服务器这个 key 过期工夫到了，服务器得去更新过期工夫，这时候服务器端就要知道 key 的状态变了。
还有连接管理，长连接中，要是用户断开，服务器得知道连接断开了，这时候连接状态得从 ACTIVE 变成 INACTIVE，就连可能触发重连逻辑。
这些状态变化是在协议层面的，需求记录在连接的上下文里，不能丢。 还有，协议还得寻思扩展性。Redis 目前赞成大量新功能，比如 ZSet 的 ZRANGE、ZREVRANGE，要么新型的数据结构，这时候协议就得赞成这些新命令。
要是协议改了，那现有的应用程序就得兼容，这可不是一件好办的事。
有时候为了兼容旧版本，还得在协议里加个版本字段，就像你在查版本一样，告诉对方你是啥版本，对方再拍板如何反序列化。 实际上，Redis 协议的核心思想就是“好办高效”。它不追求彻底对齐，出于内存访问才是王道，协议只是拿来传数据的。
只要指令清楚，数据结构明确，传输速度就稳。自然，实际开发中，协议定义也要灵活，不能把所有字段都写死，有时候为了性能，某些参数能够动态生成，要么只在特定场景下才传。
总而言之，协议不是死的代码，是业务逻辑和数据传输的中间件，得跟着业务走，跟着变化来。