Redis高并发访问那些事儿，聊聊怎么用技术解决瓶颈问题

说到Redis高并发访问,这确实是很多互联网公司都会遇到的热门话题，想象一下，双十一抢购或者热门新闻爆出的那一刻，海量的用户请求像潮水一样涌向服务器，而Redis作为缓存和数据存储的关键一环，很容易就成为那个最拥挤的“路口”，要解决这个瓶颈，不能只靠买更好的硬件，更得靠一些巧妙的技术设计和策略，下面我们就来聊聊这些实实在在的解决办法。

最直接也最有效的招数之一,就是搭建Redis集群，这就像是一个超市只有一个收银台，排队的人肯定多到爆，为了解决这个问题，我们多开几个收银台，把顾客分流，Redis集群也是这个道理，通过把海量的数据分散到多个Redis节点（也就是多台服务器）上，让每个节点只负责处理一部分数据和请求，这样一来，压力就被分摊了，整体的处理能力自然就上去了，这是应对高并发和海量数据的基本操作。（来源：Redis官方文档关于分布式集群的架构说明）

光有集群还不够,热点数据”会成为意想不到的瓶颈，比如某个顶流明星突然发布恋情，他的一条微博数据可能会在瞬间被上百万次地读取，即使有集群，如果这条数据只存在某一个节点上，那么这个节点就会承受巨大的压力，这就是所谓的“热点Key”问题，解决这个问题，可以从几个小处着手，一个办法是本地缓存，在访问Redis之前，业务服务器自己可以先在本地内存里存一份热点数据，这样大量的重复读取就不用每次都跑到Redis那里了，大大减轻了Redis的压力，很多公司内部的缓存架构都采用了这种多级缓存的思路，另一个办法是对热点Key进行备份，通过一些技术手段，将一个热点Key在集群中复制多份，存放在不同的节点上，读取的时候可以随机访问任何一个副本，从而将流量打散。（来源：应对电商大促场景中热点Key问题的常见工程实践）

除了读的问题,高并发下的写操作也很棘手，比如一个热门商品的库存，在秒杀时会被频繁扣减，如果每次扣减都直接对Redis进行写操作，Redis可能会扛不住，这时候，异步化和批量处理就成了法宝，我们可以先把这些写请求接收下来，放在一个消息队列里“排队”，然后后端再以可控的速度从队列里取出请求，批量地、顺序地更新到Redis中，这样就把一瞬间的猛烈冲击变成了一个平稳的流水线作业，虽然数据有一点点延迟，但保证了系统不被冲垮，对于秒杀这种可以接受短暂延迟的场景非常有效。（来源：大型电商平台在秒杀场景下对写操作进行削峰填谷的通用方案）

用好Redis本身的一些特性也能事半功倍,比如管道（pipeline）技术，正常情况下，客户端发一个命令给Redis，然后等待它返回结果，再发下一个命令，这中间网络来回的时间（网络延迟）累积起来就很可观，管道技术允许客户端一次性打包多个命令发送给Redis，然后一次性读取所有返回结果，极大地减少了网络通信次数，在高并发场景下对性能提升非常明显，这就像是你去超市买东西，一件一件结账和把所有东西一次结账，效率差别巨大。（来源：Redis官方文档中关于管道技术提升性能的说明）

还有一个不能忽视的方面是Key的设计，胡乱设置Key的过期时间可能会导致某个时间点有大量Key同时失效，这时所有请求都会直接打到后端的数据库上，造成数据库压力激增，这就是“缓存雪崩”，为了避免这种情况，可以给Key的过期时间加上一个随机值，让它们分散失效，也要避免使用非常长的Key或者存储过大的Value，因为这会消耗更多内存和网络带宽。（来源：关于缓存雪崩、缓存击穿等经典问题的分析与解决方案讨论）

解决Redis的高并发瓶颈不是一个单点技术就能搞定的,它需要一个组合拳，从宏观的集群架构分摊压力，到微观上对热点数据、读写命令、Key本身设计的精细优化，再加上异步队列这样的缓冲机制，层层设防，才能稳稳地扛住流量的洪峰，这些方法都是在实际的生产环境中被反复验证过的，是保障系统高可用的宝贵经验。