用Redis缓存搭建云平台那些事儿，聊聊缓存怎么帮云跑得更快

综合自阿里云开发者社区、腾讯云技术专栏以及个人实践经验总结）

说起云平台,现在大家都不陌生了，它就像一个大超市，我们不用自己建发电厂、不用自己拉网线，直接去里面租用计算能力、存储空间这些“商品”就行，但超市越大，人越多，就容易出现一个问题：结账排队，云平台也一样，当成千上万的用户同时来访问数据，尤其是反复读取同样的热门数据时，底层的数据库，比如MySQL，压力就特别大，速度就会慢下来，就像收银台前排起了长龙。

这时候,缓存，特别是Redis这种内存缓存，就扮演了“快速收银通道”或者“热门商品前置小仓库”的角色，它的核心思想特别简单：把最常用、最热门的数据，从速度相对较慢的数据库里，“搬”到速度极快的内存里，下次用户再来要这个数据，云平台就不用吭哧吭哧地去翻数据库那个“大仓库”了，直接从内存这个小仓库里拿，瞬间就能返回结果，这一下子，速度的提升可不是一星半点。

缓存具体是怎么帮云平台跑得更快的呢？咱们聊几个实实在在的场景。

第一个场景,也是最常见的，就是减轻数据库的压力，比如一个新闻App的头条新闻，或者一个电商网站首页的商品推荐，这些内容可能在几分钟甚至几小时内都不会变，但每秒钟会有几十万次点击，如果每次点击都让数据库去查一遍，数据库肯定累趴下，用了Redis之后，云平台只需要在头条新闻更新时，把新内容往Redis里写一份，之后所有的用户请求，都由Redis来响应，数据库的压力骤减，就能腾出手来处理更重要的任务，比如下单、支付这些需要实时写入的操作，这就好比把超市里卖得最好的饮料单独放在门口冰柜里，大部分人不用挤到货架深处去拿，整个超市的流通就顺畅了。

第二个场景,是应对瞬间的流量洪峰，这个在云平台上特别关键，比如明星官宣恋情导致微博瘫痪，或者双十一零点抢购，这种时候，访问请求会像海啸一样涌来，Redis因为是基于内存操作，读写速度极快，每秒能处理几十万甚至上百万次的请求，它的抗压能力远比传统数据库强，云平台通过把核心业务数据提前缓存到Redis里，相当于在数据库前面筑起了一道坚固的防洪坝，能够有效缓冲这股洪峰，保证核心服务不崩溃，用户体验不受影响，虽然可能还是会有点卡，但至少不会完全刷不出来。

第三个场景,是存储一些临时但又需要快速共享的“状态”信息，比如用户登录后，云平台会生成一个登录凭证（Session），如果把这个凭证存在单个服务器的内存里，当用户的下一个请求被负载均衡器分配到另一台服务器时，新服务器就不认识这个凭证，用户就得重新登录，这体验太差了，而Redis可以作为一个集中式的、高速的共享存储，所有服务器都把Session存到Redis里，这样无论用户请求打到哪台机器，都能快速验证身份，实现了“无状态”的服务，这让云平台可以轻松地增加或减少服务器数量，实现弹性伸缩。

第四个场景,是搞定一些复杂的计数和排行榜功能，比如文章的阅读量、短视频的点赞数，这些数据需要频繁地增加（+1），如果每次+1都去更新数据库，对数据库是巨大的消耗，Redis天然支持这种原子性的增加操作，速度飞快，非常适合做实时计数，还有排行榜，Redis提供了一种叫“有序集合”的数据结构，能非常高效地维护和查询排名，像游戏里的天梯榜、直播间的热度榜，背后很可能就是Redis在支撑。

用Redis也不是说就万事大吉了,在云平台上用好它，也得注意几个事儿，缓存和数据库的数据怎么保持一致？如果商品降价了，Redis里的价格缓存要及时清理掉，不然用户看到的就是旧价格，再比如，缓存万一挂了怎么办？云平台通常提供了主从复制、持久化等功能来提高可靠性，还有，缓存的内存是有限的，不可能把所有数据都塞进去，这就需要设计合理的策略，比如把最不常用的数据淘汰掉（LRU算法）。

在云平台这个复杂的环境里,Redis这类缓存技术就像一个超级高效的“变速器”和“减压阀”，它通过把热数据放在离计算单元最近的内存中，极大地减少了数据获取的延迟，分担了数据库的沉重负担，从而让整个云应用能够跑得更快、更稳、更具弹性，可以说，没有缓存技术的成熟，今天我们所体验到的各种流畅的云端服务，是很难想象的，它虽然不是解决所有问题的银弹，但绝对是云平台架构中不可或缺的关键一环。 结束）