红色精灵和redis缓存集群命中率怎么能这么高，缓存优化其实没那么难

主要整合自知乎专栏“技术夜未眠”中一篇关于缓存设计的文章、某技术博客“码农翻身”对Redis集群实践的总结，以及Stack Overflow上一些高赞的缓存策略讨论）

我一直觉得缓存是个特别神奇的东西，它就像是给一个动作很慢的仓库配了一个超级麻利的前台小哥，你想啊，大部分人来仓库，其实就想拿那几件最热门的东西，如果没有小哥，每次都得你自己跑进巨大的仓库里翻箱倒柜，那得多慢，而这个小哥，就是把大家最常要的东西记在脑子里，或者放在手边最显眼的架子上，你来问，他瞬间就能递给你，效率自然就上去了。“红色精灵”和Redis缓存集群能做到超高命中率，道理就跟这个一模一样，核心就是让这个“前台小哥”越来越聪明。

你得搞清楚，大家来“仓库”最常拿的是什么，这就叫“热点数据识别”，你不能让小哥去记那些一年半载才有人问一次的冷门物件，那他脑子肯定不够用，记了也白记，反而可能把常用的给忘了，系统也是一样，得通过分析访问日志，或者用一些监控工具，找出哪些商品被点击了几万次，哪些用户信息被查询得最频繁，把这些真正的“爆款”数据挑出来，优先塞进缓存里，这样，绝大部分请求过来，直接就从缓存里拿到结果了，根本不用去折腾后面那个慢吞吞的数据库“大仓库”,命中率想不高都难。

光知道什么是热点还不够，你得让热点数据在缓存里“待得住”，这就涉及到缓存的过期时间和淘汰策略，你不能让一个热门商品信息在缓存里只待一分钟，那刚放进去就失效了，小哥刚记住就忘了，还得反复去仓库问，这哪行，对于极其热门且不怎么变化的数据，比如一些基础的城市列表、配置信息，可以设置很长的过期时间，甚至干脆不让它过期，除非你主动去更新它，那缓存空间总有用完的时候吧？这时候就要用到淘汰策略，Redis提供了好几种策略，比如挑最近最少使用的数据淘汰掉（LRU），或者挑最不经常使用的淘汰（LFU），这就好比小哥的脑子容量有限，当新热点来了没地方记时，他就会把那个最早之前有人问过、或者好久没人惦记的数据给忘掉，腾出地方给新的热门数据，选择一个合适的淘汰策略，就像是教小哥一套高效的记忆管理方法，能确保缓存里留下来的总是当前最“火”的东西。

“红色精灵”这类缓存集群的高可用设计，也对保持高命中率有间接但很重要的帮助，你想啊，如果这个前台小哥就一个人，他万一请假了或者生病了，整个系统不就垮了？所有请求都得直接压到数据库上，数据库肯定扛不住，直接就挂掉了，还谈什么命中率，而Redis集群通常是一组“小哥”在一起干活，他们有主有从，数据互相备份，哪怕其中一个“小哥”（节点）宕机了，其他的“小哥”也能立刻顶上去，继续提供服务，数据也不会丢，这种稳定性保证了缓存服务几乎时刻在线，请求能持续地命中缓存,而不会因为缓存服务本身挂掉而导致命中率瞬间跌到零。

我想说，缓存优化真的没那么神秘和高深，它需要的不是多牛逼的技术，而是细致的观察和不断的调整，就像你教那个前台小哥一样，一开始你可能不知道哪些是热点，那就先凭经验放一些数据进去，然后盯着监控看，看看命中率是多少，如果低了，就想想是为什么：是热点没抓准？还是数据失效太快？或者是缓存空间太小了？然后相应地调整：调整热点数据列表，调整过期时间，或者扩容缓存空间，这个过程就是一个持续的“观察-分析-优化”的循环。

很多人把缓存想得太复杂，觉得一定要用特别高级的算法才行，其实不然，能把上面这些基础的原则想明白、做扎实，你的缓存命中率绝对不会低，缓存优化的本质，就是用一种聪明的方式，用空间（内存）来换时间（响应速度），而超高命中率，就是这个“聪明方式”最终结出的果实，别怕，从理解你的业务数据开始，一步步来,缓存优化真的不难。