新浪借助Redis优化性能，用户体验提升得飞起到底是咋做到的

根据新浪微博技术团队在官方博客和技术分享会上披露的信息,他们借助Redis优化性能、大幅提升用户体验的做法，核心可以概括为“把最热、最需要快速响应的数据，用最快的方式放在离用户最近的地方”，这听起来简单，但背后是一系列非常精细和巧妙的设计。

新浪面临的核心问题是什么？ 在微博这样的社交平台上，用户量极其庞大，尤其是像明星发布动态、发生热点事件时，会产生海量的并发访问，一个顶级明星发一条微博，可能几分钟内就有几十万甚至上百万人来浏览、点赞、评论和转发，如果每一次用户打开这条微博，系统都去数据库里查询这条微博的内容、点赞总数、评论列表、转发数量，数据库瞬间就会被压垮，页面加载会变得极慢，用户体验极差，甚至导致服务不可用，这就是他们必须解决的“高并发读写”和“热点数据访问”的难题。

Redis是如何被用来解决这些问题的呢？

第一招：用Redis做“超级缓存”，抗住读压力。 这是最直接也是最重要的一步，根据新浪团队的分享，他们把用户访问最频繁的数据都放到了Redis里。

• 用户关系（关注列表/粉丝列表）： 判断你是否关注了某个人，这个查询频率非常高，如果每次都去数据库查，效率低下，他们就把每个用户的关注列表和粉丝列表都以特定的数据结构存在Redis里，查询速度极快。
• 微博时间线： 你打开微博首页看到的那一长串信息流，是很多你关注的人发布的微博集合，如果实时去数据库里为每个用户拼接这个列表，根本来不及，他们的做法是：当任何一个用户发布一条新微博时，系统会立刻找到这个用户的所有粉丝，然后把这条新微博的ID“推送”到每个粉丝的个人时间线Redis队列里，这样，当你访问首页时，系统只需要直接从你自己的Redis时间线里取出最新的微博ID，然后再去缓存里批量获取这些ID对应的微博内容即可，速度得到了数量级的提升。
• 计数信息： 一条微博的点赞数、评论数、转发数，这些数据每时每刻都在变化，而且是读远大于写，如果每次点赞都直接更新数据库，然后读的时候又从数据库取，数据库压力巨大，他们使用Redis的原子计数功能来存储这些数字，点赞操作只是在Redis里给一个键的值加1，而读取这个数字则是一次极快的Redis查询，完全绕开了数据库。

第二招：不是简单粗暴地缓存，而是设计巧妙的数据结构。 新浪团队没有把Redis当成一个简单的键值对仓库，而是深度利用了它丰富的数据结构，存储一条微博的点赞列表，他们不是只存一个总数，还可能用一个集合（Set）来存储所有点赞用户的ID，这样做有两个巨大好处：

1. 可以快速判断“当前登录用户是否已经对该微博点过赞”，在页面上显示已赞或未赞状态。
2. 可以轻松实现点赞列表的展示。 这种设计用空间换取了时间，虽然占用内存多一些，但换来了极其迅捷的查询速度。

第三招：处理“写”的高并发——消息队列和异步化。 即使读了缓存，写操作（发微博、点赞、评论）依然很密集，新浪的做法是“削峰填谷”，不让写请求直接冲击核心数据库，他们同样用Redis充当了临时消息队列的角色，一个点赞请求过来，系统先在Redis里完成计数增加和用户记录，然后把这个点赞动作作为一个任务，放进一个由Redis构成的延迟任务队列里，后台有 worker 进程再慢慢地、分批地从队列里取出任务，异步地更新到持久化数据库中，这样，对于用户来说，点赞操作是瞬间完成的（因为Redis很快），而后台的数据同步则可以平稳进行，避免了数据库的瞬时高峰。

第四招：海量数据下的内存管理和集群化。 微博的数据量太大了，一台Redis服务器的内存根本装不下，新浪很早就开始使用Redis集群方案，将数据分片存储在多台机器上，实现了容量的水平扩展，他们也制定了精细的数据过期和淘汰策略，一条很久以前的、没人访问的“冷”微博，其相关数据可能会从Redis中被自动清理掉，腾出空间给新的“热”数据，这保证了有限而昂贵的内存资源总是被最需要的数据所使用。

根据其技术分享，新浪微博通过将Redis作为核心架构组件，实现了：1）缓存热点数据，极大减轻数据库读压力；2）利用丰富数据结构，实现复杂业务场景的快速查询；3）通过消息队列异步化，平滑处理高并发写请求；4）借助集群化和数据淘汰策略，管理海量数据，这一套组合拳下来，最终让用户感受到的是刷微博更流畅了，点赞评论响应更快了，即使在高峰期也不会轻易出现“服务器繁忙”的提示，用户体验自然就“飞起”了。