用Redis缓存订单数据，试试看能不能快点处理那些堆积的订单信息

用Redis缓存订单数据，试试看能不能快点处理那些堆积的订单信息

最近系统里的订单有点多，处理起来慢吞吞的，用户那边老是催，我们琢磨着，是不是能把订单数据放到Redis里试试，看能不能让速度提上来，这事儿说白了，就是想找个临时的高速仓库，把最要紧、最常用的订单信息先放进去，让系统不用每次都慢悠悠地去翻那个又大又重的主数据库（比如MySQL）。

为啥会想到Redis？

想法其实挺直接的，主数据库就像一个大档案库，东西放得规规矩矩，但查起来手续多，速度自然快不了，尤其是一大堆人同时去查的时候，它就更容易卡壳，这就像节假日排长队办业务，每个人都得等半天，而Redis呢，它像个超级快的临时记事本，数据直接放在服务器的内存里，内存的读写速度比硬盘快太多了，几乎是眨眼的功夫，我们把那些需要频繁读取、更新的订单状态（待付款”、“已发货”）存到Redis里，系统处理订单时，大部分时间直接跟Redis这个“闪电侠”打交道，只有必要的时候（比如订单最终落库持久化）才去麻烦主数据库，这样一来，主数据库的压力小了,整个订单处理流程的瓶颈可能就打开了。

具体可以怎么用？

这事儿得分几步走,不能一股脑全塞进去。

得想好把订单的哪些部分缓存起来，订单信息挺多的，用户ID、商品详情、地址、金额、状态等等，全缓存当然爽，但内存贵啊，不能太浪费，通常我们会挑那些最影响处理速度的关键信息来缓存，比如订单状态、库存扣减情况、用户的基本标识，这样既能有效提速，又比较经济，系统在处理“发货”操作时，最需要快速知道的就是这个订单是不是“已支付”状态以及库存是否充足，这些关键信息如果在Redis里能瞬间拿到,决策就快多了。

怎么存也是个技术活，Redis支持好几种数据结构，得用对了地方，一个简单的办法是，把每个订单用一个唯一的键来存，order:123456（123456是订单号），值可以用Hash结构，这样就能存储这个订单的各种字段（状态、金额、用户ID等），举个例子，当用户查询自己订单列表时，我们先试着根据用户ID生成的键（user_orders:789）从Redis里取一个订单ID列表，如果能取到，再根据每个订单ID像 order:123456 这样去Redis里把订单详情快速捞出来组装好返回给用户,这比直接连查好几次数据库要快得多。

还有一种情况是处理热点订单，比如搞秒杀活动时，某个商品瞬间被抢购，生成大量订单，这个商品的库存数量就是超级热点数据，如果每次下单都直接去数据库查库存、扣库存，数据库绝对扛不住，这时候，可以先把库存数量预加载到Redis里，比如用一个键 stock:sku_888 来存，用户下单时，系统直接在Redis里进行原子性的减一操作，Redis能保证即使十万人同时抢，这个减库存的操作也是排着队一个一个来的，不会出现超卖（卖得比库存多），等秒杀活动结束后，再找个合适的时间把最终的库存数量同步回数据库，这种做法在像淘宝、京东这样的大促场景里很常见（参考自互联网上关于电商秒杀架构的技术讨论）。

光快不行，还得稳当

用了Redis，速度是上来了，但也不能只顾着爽，内存里的数据有个致命弱点：一断电或者服务重启，数据可能就没了，订单数据可是钱啊，不能丢,我们得确保数据的安全性。

这就需要做好数据同步策略，常见的做法是，当一个新的订单在数据库里创建成功后，立刻把它也写到Redis里一份，后续如果订单状态有更新，比如从“未支付”变成“已支付”，我们最好同时更新数据库和Redis里的数据，这叫“双写”，得小心处理，尽量保证两边数据一致，虽然理论上可能在某些故障场景下出现短暂不一致,但我们可以通过一些补偿机制来定期校对和修复。

还得给Redis里的数据设置个过期时间，不能让它无限期地占着内存，可以设置订单数据在Redis里存活一个小时或者一天，过了这个时间就让Redis自动删除，这样能防止缓存里塞满了再也不用的陈旧订单，节省内存空间，对于已经完成的订单（交易成功”或“已关闭”），可以设置短一点的过期时间,让它们尽快被清理掉。

试试看之后的感觉

实际试过之后会发现，效果通常是立竿见影的，特别是对于那些读操作远远多于写操作的订单查询场景，比如用户频繁刷新订单列表、客服后台查询订单详情，响应速度能提升几倍甚至几十倍，系统处理订单队列的能力也会增强,因为很多检查和处理逻辑在内存里就完成了。

也别指望Redis是万能药，它解决了数据库读写的速度瓶颈，但也引入了新的复杂度，比如刚才说的缓存和数据库的数据一致性问题、缓存雪崩（大量缓存同时失效导致请求全部砸向数据库）、缓存击穿（某个热点key失效瞬间大量请求涌入）等问题都需要额外的手段来应对，如果订单处理的瓶颈不在数据库读写，而在其他的业务逻辑或者外部接口调用上,那用Redis提速的效果就不明显了。

用Redis缓存订单数据，是应对订单堆积、提升处理速度的一个非常有效且常用的技术手段，它就像给系统加装了一个高速缓冲带，让数据流转得更顺畅，但用它的时候，得想好缓存什么、怎么缓存、如何保证数据安全可靠，这样才能真正发挥它的威力,又快又稳地把堆积的订单处理掉。