Redis到底怎么用，才能真让用户体验顺滑无阻碍呢？

要回答“Redis怎么用才能让用户体验顺滑无阻碍”这个问题，我们得先明白用户体验的“阻碍”通常来自哪里，根据腾讯ISUX团队在《用户体验设计原则》中提到的观点，用户最敏感的就是“等待”，页面加载的圆圈、点击按钮后的无响应、列表滑动时的卡顿，这些瞬间都在消耗用户的耐心，而Redis，就像一个反应极快的“超级临时记忆库”，它的核心价值就是通过“快”来消灭这些等待。

具体怎么用呢？我们可以从几个最常见的场景来看。

第一，用它给热点数据“开小灶”，让首页和热门内容秒开。

想象一下电商平台的“双十一”或内容App的热门榜单，如果每次有用户访问热门商品页面或热门文章，系统都去庞大的主数据库里翻找，数据库的压力会巨大，查询速度也会变慢，这就像节假日所有游客都挤在同一个服务台问询,队伍肯定排得老长。

这时，Redis就该上场了，我们可以把最热门、最常被访问的数据（比如前1000个热销商品信息、Top 50的热门文章全文）提前加载到Redis的内存里，当用户请求这些数据时，应用直接找Redis要，Redis直接从内存里返回，速度极快，几乎是瞬间完成，这就相当于给最受欢迎的游客开了几十个专属快速通道，主服务台的压力小了，大部分用户的感觉也顺畅了，微博的工程师在分享其架构演进时曾提到，他们将用户时间线、热门微博等重度操作依赖于Redis,正是为了应对这种高并发读取的场景。

第二，用它稳住“秒杀”和抢购场面，防止系统被挤垮。

秒杀是用户体验的试金石，也是技术的大考，成百上千人同时点击“立即购买”，如果所有请求都直接去扣减数据库里的库存，数据库很可能瞬间过载，导致页面打不开、订单无法生成，甚至直接崩溃，结果就是用户抱怨“根本抢不到”,体验极差。

Redis的单线程原子操作特性在这里能发挥奇效，我们可以把商品库存提前放到Redis里，当秒杀开始时，用户的每个购买请求都会触发Redis的一个“递减”操作，这个操作是原子的，意味着它能确保在高并发下，每个库存只会被成功扣减一次，不会出现超卖，虽然可能大部分用户还是会因为库存有限而抢不到，但至少系统是稳定的，页面不会崩溃，请求能快速得到“已售罄”的明确反馈，而不是一直转圈圈，这种“优雅的失败”远比系统崩溃带来的挫败感要好得多，京东的技术团队在其关于618大促的总结中,就详细描述过如何利用Redis等中间件来构建高可用的秒杀系统。

第三，用它管理用户登录状态，让“保持登录”成为自然。

现在用户很讨厌频繁登录，如果每次切换页面或短暂离开后回来，都需要重新输入账号密码，体验会非常割裂，传统的做法可能会把登录状态信息（Session）存在服务器的文件或数据库里，但这在集群环境下会很麻烦，用户这次请求被分配到A服务器，下次可能到了B服务器，B服务器不认识他的登录状态,就会要求重新登录。

用Redis来集中存储所有用户的Session信息就能完美解决这个问题，所有服务器都连接到同一个Redis集群来验证用户状态，用户登录后，其状态信息被写入Redis；之后用户的任何请求，无论发到哪台服务器，这台服务器都会去Redis查验，确认是已登录用户后就放行，这样用户就能在整个使用过程中始终保持登录状态，无缝切换，这就像在一个大型游乐场里，你只需要在入口处验一次票，拿到一个手环，园内所有项目看到手环就直接让你玩,无需反复掏票。

第四，用它实现简单的计数和排行榜，让互动反馈及时又刺激。

比如文章阅读量“10万+”、视频播放次数、用户点赞数，或者游戏里的积分排行榜，这些数据需要频繁更新，但对准确性要求不是极端严格（短时间稍有延迟可以接受），如果每次有人阅读或点赞都直接写数据库，数据库的磁盘I/O压力会很大。

我们可以用Redis的计数器功能，用户每阅读一次，Redis里的阅读数就加1，这个操作是在内存里完成的，速度非常快，我们可以定期（比如每5分钟或每10分钟）将Redis里的最新计数同步到主数据库中进行持久化，这样既保证了用户看到的数据是及时更新的，感受到了互动的即时性，又极大地减轻了数据库的负担，对于排行榜，Redis直接提供了有序集合（Sorted Set）这种数据结构，可以非常高效地实时计算和更新排名，让用户能立刻看到自己的位置变化,提升参与感。

让用户体验顺滑的关键，不在于Redis本身有多高深，而在于如何巧妙地把它放在“用户请求”和“慢速操作”（如数据库查询）之间，作为一个高速缓冲层。 它的目标就是：能提前准备的绝不临时查找，能内存计算的绝不打扰磁盘，能快速裁决的绝不陷入混乱。 通过给热点数据提速、为高并发场景维稳、让登录状态无缝衔接、使互动反馈即时可见，Redis默默地工作在幕后，把顺畅和即时反馈留给用户，把复杂和压力留给自己,这才是它提升用户体验的真正之道。

需要注意的是，正如一些技术评论者如“程序员囧辉”在其博客中提醒的，使用Redis虽好，也要考虑数据持久化、缓存失效策略、缓存穿透和雪崩等问题，做好这些，才能让这套“顺滑”的方案长久稳定地运行下去。