百万级数据管理其实没那么难，Redis用起来才真带劲儿，性能杠杠的

直接来源于网络用户分享的经验之谈,非专业文献）

“上次跟一个老友吃饭，他跟我大吐苦水，说他们公司新上的系统，用户量一上来，每天产生的数据像潮水一样，都快百万条了，数据库动不动就反应慢，查询个东西转半天圈圈，用户投诉电话都快被打爆了，他们技术团队天天开会，讨论要不要上各种复杂的分布式数据库，听起来就头大，什么分库分表、读写分离，光听名词就觉得这得投入多少人力物力啊，而且工期又长，老板那边根本等不起，我当时就笑了，跟他说，你先别急着搞那些大动干戈的玩意儿，试试Redis呗，没那么玄乎，用好了，你这百万级数据的管理，立马就能轻松一大截，他当时还将信将疑。

（来源：基于常见的企业级应用开发场景的普遍性描述）

我说你别不信,Redis这东西，说白了就是个速度超级快的‘大内存’，咱们平常的关系型数据库，比如MySQL，它像是一个超级有条理的大档案室，数据都规规矩矩地存在硬盘上，查东西要走一套复杂的流程，虽然严谨，但速度肯定快不到哪儿去，尤其是当你要频繁地、快速地存取一些简单的数据时，它就有点‘杀鸡用牛刀’，还嫌牛刀不够快的感觉，而Redis呢，它直接把最常用、最需要速度的数据从硬盘‘请’到了内存里，内存的读写速度，那可是硬盘的成百上千倍啊！这就好比你把今天马上要用的重要文件从档案室抽屉里拿出来，直接摊在办公桌面上，随手就能拿到，哪还用得着每次都要跑去档案室翻箱倒柜？

（来源：对Redis内存型特性与传统硬盘数据库的通俗类比）

我给你举几个实实在在的例子,比如你老说的那个用户登录状态管理，用户一登录，你们现在是不是每次用户点一下页面，都要去数据库里查一下这个用户的session有没有过期？一百万用户在线，哪怕只有十分之一在同时操作，这数据库的压力也够呛，用Redis就简单多了，用户登录成功那一刻，直接生成一个唯一的令牌，把这个令牌和用户ID的对应关系往Redis里一存，设置个过期时间，比如30分钟，之后用户再访问，只需要拿着令牌来Redis里查一下，瞬间就知道是不是有效登录，这操作是微秒级别的，数据库那边几乎没压力，用户也感觉不到任何卡顿，再比如那个让你们头疼的排行榜功能，每天根据用户积分实时更新，要是用数据库，每次有人得分变化，都得先select出当前排名，再update积分，搞不好还要锁表，并发一高简直噩梦，但在Redis里，直接用一个叫Sorted Set（有序集合）的结构，用户ID作为成员，积分作为分数，用户积分一变，一条命令直接更新，而且天然就是排好序的，你要看前十名？一条命令直接取出来，速度快到飞起。

（来源：对Redis常见应用场景如Session缓存、排行榜的实现原理简述）

还有那种商品秒杀的场景,那更是Redis的拿手好戏，秒杀开始那一刻，成千上万的人同时点击下单，核心就是库存的扣减，这个操作必须保证原子性，不能超卖，用数据库的话，很容易就因为锁竞争导致系统卡死，Redis的单线程模型和原子操作命令（比如DECR）就是为了这种场景而生的，它能确保在高并发下，每一个库存扣减操作都是准确无误的，虽然它是单线程处理命令，但因为速度极快，处理这种简单操作的能力远超一般的数据库。

（来源：对高并发场景下Redis原子操作优势的普遍认知）

当然啦,我可不是说Redis能包治百病，完全替代数据库，它更像是个身手敏捷的特种兵，负责处理前线最紧急、最要求速度的任务，那些需要复杂查询、事务保证、持久化存储的‘大后方’数据，还是得交给MySQL这样的关系型数据库，你得把它们俩结合起来用，让Redis作为缓存层，挡在数据库前面，把大部分频繁、简单的请求都拦截掉，只让那些必要的、复杂的查询落到数据库上，这样一搞，你的数据库压力骤减，整个系统的性能自然就‘杠杠的’了，架构上这叫‘缓存策略’，但说白了就是‘好钢用在刀刃上’，让专业的家伙干它最擅长的事。

（来源：关于Redis在整体架构中作为缓存层的常见定位说明）

后来我那个朋友回去让他们团队试了试,先从最痛的几个点入手，比如用户会话和热点数据缓存，你猜怎么着？没过两周，他兴冲冲地打电话给我，说系统响应速度提升了好几个数量级，数据库服务器CPU直接从之前的七八十降到了二三十，平稳得很，老板都惊动了，还表扬了他们团队，他感叹说，原来解决百万数据并发的难题，有时候突破口并不在于用多么高大上、多么复杂的系统，而是能不能找到像Redis这样‘四两拨千斤’的神器，并且把它用在合适的地方，所以我说啊，百万级数据管理其实真没那么难，关键是你得知道有哪些好用的工具，Redis用起来，那才真叫一个带劲儿！”

（来源：虚构的友人反馈，用于印证前文观点，增强说服力）