用Redis缓存到底该放啥，才能真提升应用速度和响应体验

关于用Redis缓存到底该放啥才能真提升应用速度和响应体验，关键在于理解一个核心原则：缓存那些“计算起来贵”但“变化不太快”的数据，说白了，就是把你应用中那些需要花费较长时间去数据库查、或者需要复杂计算才能得到结果，但又不是每分每秒都在变的信息，提前算好放在Redis里，下次需要的时候，直接从Redis这个高速内存仓库里拿，省去了慢吞吞的数据库查询或复杂计算过程,速度自然就上去了。

以下几类数据是往Redis里放的“常客”,效果立竿见影：

第一，热点数据和排行榜。 这是Redis最经典的用法，比如新闻网站的头条文章、电商网站首页推荐的商品、社交App的热门帖子，这些内容访问量巨大，如果每次请求都去查数据库，数据库压力会非常大，容易成为瓶颈，把它们缓存起来，绝大部分用户看到的都是缓存内容，应用响应会非常快，排行榜更是如此，利用Redis的有序集合（Sorted Set）数据结构，更新和查询排名效率极高，非常适合做实时榜、热度榜。（来源：Redis官方文档中关于使用案例的介绍）

第二，会话数据（Session）。 用户登录后，服务器需要记住他是谁，如果把Session信息存在服务器自己的内存里，一旦服务器重启或者用户下次请求被分配到另一台服务器，登录状态就丢了，把Session统一存到Redis中，所有服务器都能读取和修改，这样就实现了“无状态”的服务架构，应用可以轻松扩展，用户的登录体验也更连贯。（来源：广泛采用的分布式Session解决方案）

第三，需要频繁读取的全局配置或元数据。 比如电商网站的商品分类、城市列表，内容管理系统的网站设置、广告位信息，这些数据通常由后台管理员修改，变动不频繁，但前端几乎所有页面都可能用到，每次都查数据库没必要，放在Redis里，所有服务实例共享一份，访问速度极快，还能显著降低数据库的压力。（来源：常见的企业级应用架构实践）

第四，应对“惊群效应”的查询结果。 有时候会遇到一种情况：某个热点数据缓存突然失效了，比如一个热门商品秒杀刚开始，缓存过期，这时瞬间涌来成千上万的请求，发现缓存没了，全都同时去查询数据库，可能导致数据库瞬间被打垮，对于这种场景，可以用Redis的分布式锁机制，只让一个请求去数据库查询并重建缓存，其他请求等待并直接使用新缓存，从而保护后端数据库。（来源：高并发场景下的缓存经典问题与解决方案）

第五，简单的计数器和限流控制。 比如文章的阅读量、用户的点赞数，这种操作非常频繁，如果每次+1都直接写数据库，数据库的IO压力会很大，用Redis的原子操作（比如INCR）来实现计数器，速度极快，然后再定期将结果同步到数据库，同样，限制一个IP地址一分钟内只能请求60次API，用Redis来记录和判断，也非常高效。（来源：Redis在计数器与速率限制方面的应用范例）

什么东西最好不要往Redis里放呢？

1. 变化极其频繁的数据： 如果一个数据每秒都在变，那么你缓存的更新速度可能都跟不上它变化的速度，缓存很快就会失效，失去了意义,反而增加了系统的复杂性。
2. 巨大的二进制文件（如图片、视频）： Redis是内存数据库，内存资源非常宝贵，存放大文件会快速耗尽内存，成本极高，而且Redis处理大Value的性能也会下降，这类数据应该用对象存储（如S3、OSS）或CDN。
3. 需要复杂关系查询的数据： Redis是键值存储，不适合做像SQL那样的多表关联、复杂条件查询,数据的结构和关系还是应该交给关系型数据库来处理。
4. 永远不能丢的关键数据： Redis虽然可以配置持久化，但它的首要目标是保证速度，最核心的业务数据（如交易订单、账户余额）的“唯一真相源”必须是像MySQL这类具备强一致性保证的数据库,Redis只能作为加速用的副本。

用好Redis提升体验的诀窍在于：

• 目标明确： 缓存是为了加速读多写少、计算成本高的数据访问。
• 策略得当： 给缓存设置合理的过期时间（TTL），避免数据永远不更新变成“脏数据”。
• 分清主次： 清楚知道哪些数据适合缓存，哪些不适合，Redis是出色的辅助,而不是要取代主数据库。

只要遵循这些原则，把合适的“货物”放进Redis这个高速仓库,你的应用速度和响应体验就能获得实实在在的巨大提升。