Redis缓存到底应该放哪些数据，存哪部分才最合适呢？

关于Redis缓存到底应该放哪些数据,或者说把哪部分数据放进去才最划算、最有效，这确实是很多开发者会碰到的一个核心问题，我们不能把什么都往Redis里扔，毕竟它的内存比硬盘贵得多；但用好了，它又能极大地提升我们应用的响应速度，Redis就像一个放在你家门口的超快临时储物柜，你要放的是那些你最常用、最急着用、而且丢了也能很快从屋里（也就是主数据库）再拿一份的东西。

具体是哪些数据呢？我们可以从几个常见的、效果显著的应用场景来看。

第一类：热点数据，也就是被频繁访问的数据。 这是Redis最经典、最核心的用途，想象一下一个新闻网站的头条新闻，或者一个电商网站首页的商品列表，这些数据在短时间内会被成千上万的用户反复请求，如果每次请求都去查询一次数据库，数据库的压力会非常大，响应速度也会变慢，这时候，把这些热点数据放到Redis里，后续的请求直接从内存读取，速度极快，瞬间就能返回给用户，同时给数据库“减了负”，判断是不是热点数据，可以看它的访问频率，比如最近1分钟内被访问了几千次甚至上万次，那它就是个典型的热点。

第二类：耗时计算或查询的结果。 有些数据本身可能不是特别“热”，但生成它需要花费很多时间，比如一个复杂的报表统计，需要关联好几张数据库大表，算一次可能要花好几秒钟，如果每个用户查看报表都重新计算一次，体验会非常差，这时候，我们可以把最终的计算结果缓存到Redis中，并设置一个合理的过期时间（比如5分钟），在接下来的5分钟内，所有请求都直接拿到这个现成的结果，大大提升了响应速度，等缓存过期后，再重新计算一次，这种做法是用空间（内存）换取了宝贵的时间。

第三类：需要高速读写的临时数据或状态。 Redis的单线程和内存特性使得它的读写速度非常快，非常适合存放一些对速度要求极高的临时数据，一个典型的例子就是用户的登录会话（Session），用户登录成功后，把登录状态和信息存在Redis里，后续用户每次请求，应用服务器都能快速验证其身份，而且很容易实现多台应用服务器之间的会话共享，另一个例子是秒杀系统中的商品库存计数，在秒杀开始的一瞬间，会有海量的请求涌来要扣减库存，如果直接操作数据库，数据库很可能扛不住，常见的做法是先把库存数量加载到Redis中，利用Redis的原子操作（比如DECR）来快速完成库存扣减，事后再同步到数据库。

第四类：排行榜和计数器这类“天生适合”的数据结构。 Redis不仅仅是个简单的键值存储，它提供了丰富的数据类型，比如有序集合（Sorted Set）简直就是为排行榜量身定做的，可以非常高效地实现分数的更新和按排名查询，像网站的文章阅读量、用户的点赞数这类计数器，使用Redis的INCR命令进行自增，性能远远高于在数据库里update一个字段。

说完了适合放的,我们也要清楚哪些数据不太适合或者不应该放在Redis里：

• 大规模冷数据： 那些几乎不被访问的数据，放在昂贵的内存里纯属浪费。
• 需要持久化保证的关键数据： Redis虽然支持持久化，但它的主要设计目标还是高速缓存，像用户账户信息、订单交易记录这类对一致性要求极高的核心数据，应该以数据库为权威数据源，Redis只能作为加速访问的副本，不能替代数据库。
• 大体积的二进制数据（如图片、文件）： 虽然技术上能存，但会快速挤占宝贵的内存空间，不如用对象存储或文件系统更经济。

如何决定“存哪部分”最合适呢？这里没有一个放之四海而皆准的公式，但有几个关键原则可以参考，这些原则在《Redis设计与实现》等书籍和许多技术博客中都被反复强调：

1. 关注数据的热点程度： 优先缓存那些访问频率最高的20%的数据，它们往往能带来80%的性能提升，可以借助监控工具来发现热点。
2. 设置合理的过期时间（TTL）： 绝大多数缓存都应该设置过期时间，这可以防止数据永久占用内存，也是保证数据最终一致性的重要手段，根据业务场景，可以是几分钟、几小时或几天。
3. 考虑数据的可再生成本： 如果数据丢了或者过期了，从数据库重新加载的代价有多大？对于那些计算成本高昂的数据，即使访问频率不是最高，也值得缓存。
4. 警惕“大Key”： 避免将单个体积非常大的数据（比如一个包含数万元素的List）存在一个Key里，这可能会在操作时阻塞Redis，影响其他请求，要学会拆分。

选择Redis缓存数据的关键在于“权衡”，你要在访问速度、内存成本、数据一致性这几者之间找到一个最佳的平衡点，核心思路就是：用内存成本去换取更快的响应速度和更强的系统吞吐能力，同时要确保这个“换取”是值得的，是针对你业务中最关键、最瓶颈的那部分操作。 在实践中，往往需要结合具体的业务逻辑和性能监控数据，不断地进行调整和优化。