Redis工具用起来真快，数据库性能马上蹭蹭往上涨，不试试怎么知道效果有多猛

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Redis工具用起来真快,数据库性能马上蹭蹭往上涨，不试试怎么知道效果有多猛，这话可不是我瞎说的，是不少开发哥们儿在项目里真刀真枪干出来的体会，记得去年我们团队接了个电商大促项目，刚开始用的纯MySQL数据库，页面加载速度跟老牛拉车似的，尤其是商品详情页，一到晚上高峰期，直接卡得转圈圈，隔壁组老王跑来支了一招，说把热点商品数据往Redis里塞试试，当时还将信将疑，结果配置完才两天，效果直接炸裂——原来要3秒才能加载完的页面，现在眨眼就打开了。

最明显的感受就是Redis操作那种嗖嗖的速度,根据Redis官方文档里提到的数据，它能在毫秒级别处理读写请求，因为所有数据都放在内存里折腾，根本不用去碰慢吞吞的硬盘，比如用户抢优惠券这种场景，以前用数据库直接扣库存，经常出现超卖或者锁等待，后来我们改成先用Redis原子操作扣减库存，再异步同步到数据库，瞬间并发处理能力翻了十倍不止，有一次运营做了个限时秒杀活动，后台监控显示Redis的QPS（每秒查询数）冲到20万了，节点居然还稳如老狗。

再说个实际案例,有个做社交App的朋友跟我吐槽，他们App的点赞功能总被用户骂延迟，明明点了赞，过两三秒才显示红心，后来我让他用Redis的哈希结构存用户点赞关系，每次点赞直接往Redis里写，再定时批量落库，改完第二天他直接打电话过来吼，说现在点赞跟德芙一样丝滑，用户活跃度肉眼可见地往上涨，这种例子在知乎技术论坛上也能搜到一堆，有个高赞回答详细分析了微博用Redis扛住明星出轨流量的实战经历。

缓存策略玩明白了更是事半功倍,我们曾经把用户最近浏览的50件商品存在Redis链表里，设置半小时过期时间，这样用户返回页面时，根本不用查询数据库，直接毫秒级渲染历史记录，根据《Redis设计与实现》这本书里的原理，这种LRU淘汰机制既省内存又保热度数据，有一次不小心把缓存全清了，结果数据库监控报警立马亮红灯，CPU利用率从20%飙到90%，这才让人彻底信服Redis分担了多少压力。

还有那种复杂的数据统计,用Redis更是神器，比如要实时统计全网用户签到分布，原来得写巨复杂的SQL分组查询，跑起来能泡杯茶，后来用Redis的位图功能，每个用户对应一个二进制位，统计月活直接用BITCOUNT命令，原来要分钟级别的计算现在秒出结果，Github上有个开源项目专门分享过用Redis位图做十亿级用户签到的架构方案，读完了直拍大腿。

不过说实话,刚开始用Redis也踩过坑，有次没设置内存上限，结果半夜缓存把服务器内存撑爆了，引发全线雪崩，后来学了《Redis开发与运维》里说的，一定要配置maxmemory策略，现在我们都设的allkeys-lru自动淘汰，还有次热key导致单节点压力过大，最后还是靠Redis集群方案才解决，但这些折腾绝对值得——现在公司所有新项目设计架构，第一句话准是“先把Redis规划进去”。

真的,没试过Redis之前，总觉得数据库优化就是加索引、改SQL，用了才发现，原来性能瓶颈的解决方案可以这么简单粗暴，就像有个程序员在V2EX论坛上说的：“自从用了Redis，运维再也不半夜打电话骂我了。”这种性能提升的爽感，确实得亲手配置过才能体会到，现在看监控大盘里那条平坦的延迟曲线，就觉得当初往服务器上装Redis的那个下午，真是今年最值的两小时。