用Redis缓存来简化和加速途单判断流程的思路和实践

这个思路主要来源于对途单判断这个特定业务场景的痛点分析，途单判断，简单说就是一个订单产生后，系统需要快速决定这个订单应该由哪个仓库、哪条线路、甚至哪个司机来负责配送，这个过程涉及到大量的数据查询和计算，比如要查收货地址的经纬度、查仓库的覆盖范围、查线路的负载能力、查司机的排班和实时位置等等，在订单量巨大的情况下，如果每一次判断都直接去查询核心的数据库，数据库的压力会非常大，响应速度也会变慢,进而影响整个下单流程的体验。

Redis在这里扮演的角色，就是一个高速的“临时记忆库”，它的速度极快，能把那些经常要用到的、不怎么变化的关键信息提前准备好，放在离计算逻辑最近的地方，随用随取,具体的实践思路可以从以下几个方面展开。

第一个思路，是把那些“静态”或“半静态”的数据缓存起来，这是最直接的做法，各个仓库的服务范围多边形坐标、不同线路的固定属性（如承运商品类型、优先级）、城市区域划分规则等，这些数据通常不会频繁变动，但每次途单判断都离不开它们，如果每次都去查数据库，无疑是重复劳动，我们可以把这些数据在系统启动时，或者在其本身发生变更时，主动加载到Redis中，用一个Hash结构来存储仓库信息，Key是仓库ID，Value包含了仓库的覆盖范围JSON字符串、容量上限等，当需要进行地理围栏判断时，计算服务直接从Redis里拉取这个仓库的覆盖范围数据,速度会比从数据库拉取快上一个数量级。

第二个思路，也是更关键的一步，是缓存“中间计算结果”，途单判断的本质是一个匹配和筛选过程，系统根据订单的收货地址，通过地理计算，首先筛选出所有可能覆盖该地址的仓库，这步会产生一个“候选仓库列表”，这个列表的计算本身是有成本的，我们可以把这个中间结果缓存起来，具体做法是，以订单收货地址的经纬度（可以适当降低精度以增加命中率）或地理网格编码作为Redis Key，将计算出的候选仓库ID列表作为Value，并设置一个合理的过期时间（比如几分钟），这样，在短时间内如果同一区域有多个订单涌入，系统可以直接从Redis获取已经算好的候选仓库列表，跳过耗时的地理计算步骤,极大提升效率。

第三个思路，是针对动态但可容忍短暂延迟的数据，仓库的实时负载、线路的当前运力、司机的接单状态等，这些数据是动态变化的，严格来说每次判断都应该用最新的，但有时候，为了极致的速度，可以接受使用几秒钟前的最新快照，我们可以利用Redis的超高性能，通过发布订阅机制或者简单的定时任务，每隔几秒就更新一次这些动态数据的缓存，这样，途单判断服务读取的虽然不是严格意义上的“实时”数据，但也是“足够新”的数据，在业务可接受的延迟范围内,实现了性能的巨大提升。

在实践中，还需要注意几个问题，一是缓存数据序列化格式的选择，比如使用JSON还是更高效的MessagePack或Protobuf，这会影响网络传输和解析效率，二是缓存键的设计要清晰且有规律，避免不同业务之间的键名冲突，三是缓存的更新策略，是采用定时过期，还是通过监听数据库变更日志来触发更新，这取决于数据一致性的要求，四是必须考虑缓存穿透（查询不存在的数据）和缓存雪崩（大量缓存同时失效）的应对方案，比如对空值也进行短暂缓存、设置不同的过期时间等。

引入Redis缓存不是一个一蹴而就的过程，通常可以先从最瓶颈、最耗时的查询入手，比如上述的地理计算环节，优先为其增加缓存，然后通过监控系统，观察缓存命中率、接口响应时间等指标，持续优化和调整缓存策略，通过这种渐进式的实践，就能用Redis这个工具，实实在在地简化和加速途单判断流程,让订单流转更加顺畅。