用Redis和消息队列一起搞，系统性能感觉提升不少，挺有意思的方案

（用户）之前我们那个系统，老是卡顿，用户一多就转圈圈，头疼得很，每次搞活动，服务器就跟要散架似的，后来我们琢磨了一下，觉得不能光靠数据库硬扛，得想点别的法子。（同事A）在一次闲聊中说：“哎，你说我们把那些不着急的事扔到后台慢慢处理，前面不就轻松了？”我一听，有道理啊，然后我们就想到了用Redis和消息队列搭伙干活的方案，试了试，嘿，系统还真就利索了不少，整个过程感觉挺奇妙的。

先说说为啥会卡吧,以前用户干点啥，比如下个订单、发个评论，系统都得立马去折腾数据库，又是读又是写的，数据库压力一大，反应就慢，整个请求就堵在那儿了，就像一条单车道，车一多，全堵死了。（我们团队复盘时发现）很多操作其实不用那么“即时”，比如用户下单后，没必要让用户干等着系统扣光库存、生成订单详情、再通知仓库所有步骤都完成，用户只要知道“下单成功”就行了，后面那些杂七杂八的事情，完全可以慢慢来。

这时候,Redis就先上场了，它像个超快的小本本，放在内存里，读写速度比数据库快太多了。（我们参考了一些技术博客的思路）我们把最关键的、需要瞬间判断的数据交给了它，比如商品库存，每次用户查看商品详情页，库存数字就直接从Redis这个小本本里取，又快又准，不用再去烦数据库了，更重要的是秒杀场景：以前抢购一开始，数据库直接被抢崩，现在我们用Redis的原子操作（你可以理解为一种绝对不会被打断的操作），先在Redis里预减库存，判断能不能买，这个检查动作一瞬间就完成了，避免了很多人同时把数据库挤爆，只有Redis里检查通过了，这个请求才算“有资格”进入下一步。

那下一步是什么呢？就是消息队列出场的时候了，消息队列像个耐心的中间人，或者一个传送带，当用户点击下单，并且Redis判断有库存之后，我们并不急着马上处理所有复杂的逻辑，而是立刻给用户返回“下单成功！正在处理中...”，我们把订单的核心信息（比如用户ID、商品ID、数量）打包成一个“任务”，扔进消息队列里，这个动作非常快，几乎不耗时。

消息队列的另一头,我们部署了一些专门的“工人”程序（消费者），它们啥也不干，就盯着这个队列，一旦有新的任务进来，它们就按顺序，一个一个地取出来，不慌不忙地去完成那些耗时的操作：比如实实在在地去数据库里扣减库存、生成完整的订单记录、给用户发个通知短信、通知仓库系统备货等等，哪怕这些操作有时候会比较慢，或者偶尔数据库有点小波动，也没关系，因为任务已经安安稳稳地待在队列里了，不会丢，工人程序可以重试，直到处理成功为止。

这样一分家,效果立马就不一样了，前端响应飞快，几乎感觉不到延迟，体验好多了，数据库的压力被“削峰填谷”了，原来那种瞬间涌来的海量请求，现在被Redis扛住了最尖锐的峰值冲击，又被消息队列变成了平滑的、持续的小流量任务，数据库能按自己的节奏处理，再也不至于被“打趴下”，整个系统感觉从容了很多。

（在实践过程中我们也遇到些小插曲）比如一开始我们没设置好重试次数，有个别任务因为网络问题老是失败，堵住了后面的任务，后来我们加了失败重试机制和死信队列（就是专门放实在处理不了的任务的地方），方便人工排查，还有就是要考虑消息的顺序性问题，比如同一个用户的多个操作要有先后顺序，我们在设计消息格式时就加上了时间戳。

这个“Redis + 消息队列”的组合拳，感觉就像是给系统请了一个反应迅速的前台（Redis）和一个任劳任怨的后勤团队（消息队列及其工人），前台快速接待，稳住客户；后勤有条不紊，处理脏活累活，两者各司其职，配合起来，系统整体的性能和韧性自然就上去了，这次折腾确实挺有意思，让我觉得解决技术问题有时候不一定要用最复杂的工具，关键是找到合适的组合方式，把活分派好。