用Redis来搞缓存优化，系统响应速度能不能飞起来试试看

“用Redis来搞缓存优化，系统响应速度能不能飞起来试试看”，这个问题的答案几乎是肯定的：能，而且效果通常会非常显著，这就像是你家楼下开了一个超级大的快递驿站（来源：将Redis比作快递驿站在技术社区是常见类比，用于解释其缓存作用），以前你网购个东西，快递员得从遥远的城市总仓库，穿过拥堵的交通，花上大半天才能送到你手上（来源：此比喻常用来形容应用直接查询缓慢的数据库），现在呢，热门商品直接就放在楼下的驿站里，你下楼走两步，几分钟就取回来了，这个速度的提升就是“飞起来”的感觉，Redis干的就是这个“楼下驿站”的活儿。

具体是怎么“飞”起来的呢？我们得先明白系统为什么会“慢”，一个普通的网站或者App，很多数据都是存在数据库里的，比如用户信息、商品详情、文章内容，数据库这东西很可靠，能保证数据不丢，但它的数据是放在硬盘上的，读写硬盘，就算是用现在最快的固态硬盘，跟直接读写电脑的内存比起来，也像是开卡车和开F1赛车的区别（来源：内存与硬盘的速度差异是计算机基础常识，常被用来强调缓存的必要性），每次用户点开一个页面，你的程序都要去数据库里“翻箱倒柜”找数据，人一多，数据库就忙不过来了,响应速度自然就掉下去了。

Redis这时候就派上用场了，它本质上是一个把你电脑的内存变成一个超级快的“临时数据库”（来源：Redis官方介绍将其定义为内存中的数据结构存储），我们把那些经常被访问、但又不会频繁变化的数据，比如网站首页的热门文章列表、商品的分类信息、用户的登录会话（Session），从慢吞吞的数据库里提前搬出来，放到Redis这个“内存仓库”里，当用户再来请求的时候，你的程序就养成一个习惯：先去Redis里看一眼，如果数据在那儿（这叫“缓存命中”），立马拿出来返回给用户，根本不用去打扰数据库，这个过程快得多，因为就是在内存里直接操作，可能零点几毫秒就完成了，只有当Redis里没有需要的数据时，才会去数据库里取，取回来之后，还不忘在Redis里存一份,方便下一个用户来用。

这种“飞起来”的体验,在几种场景下尤其明显：

第一是“读多写少”的场景，比如新闻网站的头条、电商网站的商品展示页，一天之内可能被看几百万次，但商品信息或新闻内容可能一天只更新一两次，这种情况下，用Redis缓存这些页面数据，数据库的压力瞬间就减轻了99%,系统的响应速度自然就上去了。

第二是高并发的场景，像“双十一”抢购或者明星演唱会抢票，一瞬间有几十万上百万人同时点击，如果每个请求都直接去查数据库，数据库大概率会直接“挂掉”，页面卡死，谁也买不到，但如果把商品库存、票务信息这种关键数据放在Redis里（因为Redis处理并发请求的能力极强），大家抢购时实际上是在和内存速度的Redis交互，虽然可能还是会秒光，但至少系统不会崩溃,保证了公平性和可用性。

第三是需要复杂计算的结果，有些数据不是直接从数据库里简单查出来的，而是需要经过一系列复杂的计算或者聚合，比如要统计一个博主所有文章的点赞总数，或者生成一个复杂的报表，每次用户访问都现场计算一次，太浪费资源了，我们可以把这个最终的计算结果存到Redis里，并设置一个过期时间，比如一小时，在这一小时内，所有用户看到的都是Redis里现成的结果，一小时后过期了再重新计算一次更新缓存，这样既保证了数据相对新鲜,又极大地提升了效率。

说Redis能让速度“飞起来”，也不是说把它装上去就万事大吉了，用不好也会栽跟头，你得考虑清楚哪些数据值得缓存，总不能把所有东西都塞进内存，那样成本太高了，还要想好缓存的数据什么时候失效更新，不然用户看到的可能就是过时的旧信息，如果Redis服务器本身因为故障重启了，内存里的数据全丢了（除非做了持久化），这时候大量的请求瞬间涌向数据库，也可能把数据库压垮，这就是所谓的“缓存雪崩”问题（来源：“缓存雪崩”是分布式缓存中的一个经典问题术语），所以你得有些策略，比如设置不同的过期时间、搭建Redis集群等,来避免这种情况。

把Redis用作缓存，就像是给系统这个“大脑”配了一个反应超快的“条件反射神经”，对于常见的、重复的请求，系统不用每次都进行“深度思考”（查询数据库），而是能凭借“肌肉记忆”（读取Redis）瞬间做出反应，只要规划得当、使用得法，Redis绝对能让你的系统响应速度脱胎换骨，真正体验一把“飞起来”的感觉，它虽然不是包治百病的万能药，但在应对性能瓶颈，特别是读取瓶颈方面,无疑是一剂效力强劲的猛药。