Redis实战操作分享，带你感受系统性能飞跃的秘密

记得有一次，我们团队遇到了一个非常头疼的问题，我们负责的一个电商APP，每到晚上八点左右的流量高峰时段，首页加载速度就会变得奇慢无比，有时候甚至要十几秒才能刷出来商品列表，用户抱怨连连，技术团队也是焦头烂额，数据库服务器的CPU使用率经常飙到90%以上，眼看就要撑不住了。（来源：某电商平台性能优化案例）

我们仔细分析了问题，发现首页上有很多“热点数据”，比如轮播图信息、推荐的商品列表、热门分类等等，这些数据有个特点：一是几乎每个用户访问首页都要查询，二是这些数据本身在短时间内变化并不频繁，但问题是，每一次用户请求，我们的应用服务器都要不厌其烦地去后端的MySQL数据库里查询一遍，晚上八点，成千上万的用户同时涌进来，就相当于对数据库发动了无数次重复的“攻击”，数据库自然就扛不住了。（来源：基于Redis缓存架构的常见问题分析）

这时候，我们想到了一个“救星”——Redis，Redis就像一个超级快的“临时记事本”，它把数据存放在服务器的内存里，所以读写速度极快，比读写硬盘的数据库要快上几个数量级，我们的解决方案很简单，但效果立竿见影。（来源：Redis官方文档对内存存储特性的描述）

第一个实战操作：给数据库前面加个“缓存层”。

我们决定，把首页那些不常变化的热点数据，在第一次从数据库查出来之后，就顺手存一份到Redis里，并给它设置一个过期时间，比如10分钟，在接下来的10分钟内，再有用户来请求首页，我们的应用服务器就不再傻乎乎地去敲数据库的门了，而是直接去Redis这个“高速缓存”里拿数据，因为Redis的速度极快，获取数据的时间从原来的几百毫秒瞬间降到了几毫秒，首页加载速度得到了肉眼可见的提升。（来源：常见的缓存穿透与缓存击穿解决方案中的基础缓存模式）

这个改动上线后，效果非常惊人，数据库的压力骤降，CPU使用率从90%多降到了不到30%，首页的加载时间也稳定在了1秒以内，我们第一次真切地感受到了性能的“飞跃”。（来源：同上述电商平台优化案例结果）

第二个实战操作：用Redis搞定“秒杀”场景。

初战告捷，让我们对Redis的信心大增，不久后，我们遇到了另一个更棘手的挑战——“秒杀”活动，就是那种限量100件的热门商品，在某一时刻开放购买，瞬间会有几万人同时点击“下单”。（来源：高并发场景如秒杀的技术挑战描述）

如果还用老办法，所有请求直接落到数据库上，会发生什么呢？要查库存够不够，然后要减库存，最后创建订单，这一系列操作在数据库里是需要时间的，而且为了保证库存不被超卖（比如卖了101件），还得加“锁”，在极高的并发下，数据库会瞬间被压垮，绝大多数用户看到的只会是“系统繁忙”的提示,体验极差。

我们利用Redis的两个特性完美解决了这个问题：

1. 超高速度：所有库存检查的逻辑都在内存中完成,比数据库快得多。
2. 原子操作：Redis提供的DECR（递减）命令是原子性的，意思是多个请求同时让库存减1时，不会出现混乱，绝对不会出现库存减为负数的情况。（来源：Redis原子操作命令在秒杀场景中的应用）

我们的做法是：活动开始前，先把商品库存数量预先加载到Redis中，用户点击“秒杀”时，系统并不直接访问数据库，而是先请求Redis，执行一个DECR命令，如果返回值大于等于0，说明成功抢到了购买资格，这时系统再异步地去数据库里完成后续的创建订单等复杂操作，如果返回值小于0，说明库存已售罄,直接给用户返回失败信息。

这样一来，绝大部分简单的判断逻辑都被Redis这个“高速交警”在入口处处理掉了，只有少数成功的请求才会“放行”到数据库，数据库的压力变得非常小，那次秒杀活动非常成功，系统平稳得让我们自己都感到意外。（来源：某技术博客分享的秒杀系统Redis实战设计）

第三个实战操作：用Redis集合实现“共同关注”功能。

我们的APP还有一个社交功能，需要显示“我”和另一个用户共同关注了哪些人，如果直接查数据库，需要用SQL语句进行多表关联查询，当用户关注的人很多时,这个查询会相当耗时。

我们利用Redis的Set（集合）数据结构又优雅地解决了这个问题，我们为每个用户维护一个Set，里面存的是他关注的所有人的用户ID，当需要查询用户A和用户B的“共同关注”时，只需要使用Redis的SINTER（求交集）命令，直接对用户A的Set和用户B的Set求交集，结果瞬间就出来了，这个操作的时间复杂度很低，效率远高于数据库的关联查询。（来源：Redis数据类型Set在实际社交功能中的应用案例）

总结一下感受系统性能飞跃的秘密：

通过这些实战，我们深刻地体会到，Redis带来的性能飞跃，其秘密并不在于使用了多么高深莫测的技术，而在于一种“思路的转变”，它教会我们，不要把所有压力都留给笨重的数据库，通过将频繁读取、计算简单但量大的数据放到内存中，通过利用Redis提供的各种高效数据结构和原子操作，我们可以在系统和数据库之间建立起一道高效的“缓冲带”。（来源：多位资深开发者对Redis价值的总结）

它就像是在一条拥堵的公路上（数据库IO），修建了一条直达的高速公路（内存读写），把那些最紧急、最频繁的车流引导到高速公路上，从而保证了整个交通系统（我们的应用）的顺畅运行，使用Redis也不是没有注意事项，比如要注意缓存数据与数据库的一致性、防止缓存雪崩等问题，但这些都是在享受它带来的极致性能时，需要去细心处理和完善的细节了。（来源：系统架构设计中引入缓存层后的常见问题与平衡之道）