火力全开用Redis搞缓存，海量数据存取速度杠杠的，性能提升真明显

“火力全开用Redis搞缓存，海量数据存取速度杠杠的，性能提升真明显”这个说法，说白了就是把Redis这个内存数据库当成一个超级快的临时仓库，把那些经常要查、但又不需要每次都去翻底层大库（比如MySQL）的数据先搬过来放着，这样一来，应用程序想用这些数据的时候，就不用吭哧吭哧地去绕远路访问速度相对较慢的硬盘数据库了，直接从这个内存仓库里拿，速度自然就飞起来了，这就像是把常用的工具从地下室工具箱里拿出来，直接放在手边的桌面上，用的时候随手一拿，省去了上下楼的时间，效率能不高吗？

那具体是怎么个“火力全开”法呢？首先得搞清楚什么样的数据适合往Redis这个“桌面”上放，就是那些读的次数远远多于写的、对实时性要求比较高、但本身变化又不是特别频繁的数据，电商网站里商品的详情信息（像名称、价格、图片链接，价格可能变，但不会一秒变好几次）、新闻网站的热点文章列表、社交媒体的用户最新动态、还有那个让人又爱又恨的验证码等等，把这些数据在Redis里存一份副本，当用户请求过来时，程序先奔着Redis去查，如果Redis里有（这叫缓存命中），立马返回，用户感觉就是“秒开”；如果Redis里没有（这叫缓存未命中），再去查主数据库，拿到数据后，除了返回给用户，还不忘在Redis里也存一份，方便下一个用户来查，这个过程，就像是给慢速的主数据库前面加了一道闪电般的屏障。

光知道存什么还不够,怎么存也是个技术活，Redis支持好几种数据结构，不只是简单的键值对，可以用字符串类型存单个对象，比如一个用户的完整信息打包成JSON字符串存起来；用哈希类型来存一个对象的多个字段，比如一个商品的各种属性，可以分别更新，更节省空间；用列表或有序集合来存排行榜、最新评论列表这种带顺序的数据；用集合来存好友关系、标签这类需要判断是否存在、需要求交集并集的数据，选对了数据结构，不仅能存得下，查起来也更高效，这才是真正的“物尽其用”。

用Redis也不是说把数据往里一扔就万事大吉了,有几个关键点不注意，反而会惹出麻烦，第一个就是缓存和底层数据库的数据一致性问题，后台管理员修改了某个商品的价格，数据库里的价格更新了，但如果Redis里的缓存还没更新或者过期，用户看到的就是旧价格，这就出错了，所以得有策略来保证两边数据尽量一样，常见的办法有：更新数据库的同时，也直接更新缓存（写穿透），或者让对应的缓存失效（写失效），等下次读取时再重新加载，这里面的选择要看具体业务对一致性的要求有多高。

第二个头疼的问题是缓存穿透,想象一下，如果有人使坏，一直用一个根本不存在的数据ID来疯狂查询，比如查一个不存在的商品详情，每次请求在Redis里都找不到（未命中），然后都会去查数据库，数据库也查不到，这样大量的无效请求就直接压到了数据库上，缓存形同虚设，数据库可能就被压垮了，解决办法通常是在Redis里也缓存一下这种“空结果”，比如把这个不存在的商品ID作为key，值设成一个特殊的标记（如null），并设置一个较短的过期时间，这样下次再有人用这个ID来查，在Redis层面就直接返回空结果了，保护了数据库，或者，在程序逻辑里先做一层参数校验，把明显无效的请求直接拦掉。

第三个是缓存雪崩,这指的是Redis里大量的缓存数据在同一时间段集体失效了，或者Redis服务本身挂掉了，导致所有的请求一下子全都涌向数据库，数据库肯定承受不住，整个系统就可能崩溃，避免雪崩，可以给不同的缓存数据设置随机的过期时间，让它们别在同一时刻失效；或者采用高可用的Redis集群方案，即使一台Redis机器宕机，其他的还能顶上；也可以让一些热点数据永不过期，通过后台程序定时去更新它。

缓存也不是越大越好,内存毕竟比硬盘贵，当Redis内存快满了的时候，它需要有策略淘汰掉一些数据，常见的策略有LRU（最近最少使用），就是把最久没被访问过的数据踢出去；或者LFU（最不经常使用），踢掉访问次数最少的数据，根据业务特点选对淘汰策略，才能让有限的内存空间缓存最有价值的数据。

“火力全开用Redis搞缓存”绝不是简单地把数据往里一塞，而是一个系统工程，需要仔细规划缓存什么数据、用什么结构存、如何处理数据更新、如何防止各种异常情况，只要把这些环节都考虑周到，配置得当，Redis就能真正发挥出它内存速度的优势，让海量数据的存取变得“杠杠的”，用户体验和系统性能的提升，那绝对是实实在在、非常明显的，它就像给应用程序装上了火箭助推器，尤其是在高并发、大数据量的场景下，效果尤为突出。