Redis读写慢？教你用缓存技巧提升读取效率，速度蹭蹭往上涨

Redis读写慢？教你用缓存技巧提升读取效率，速度蹭蹭往上涨

你是不是遇到过这种情况：明明用了Redis这个号称速度飞快的缓存，怎么感觉有时候还是卡卡的？尤其是当用户量一上来，或者数据量变大之后，一些读取操作好像没那么利索了，别急，这很可能不是Redis本身的问题，而是你的“用法”可以再优化一下，今天我们就来聊几个实实在在的技巧，让你的Redis读取效率真正飞起来。

咱们得有个基本概念,Redis慢，多半是慢在网络上（比如一次命令来回要1毫秒），或者慢在了一些不合理的操作上（比如一次性获取几十万条数据），内存里的操作其实是非常非常快的，我们的优化核心就两点：减少网络通信次数和避免执行耗时的命令。

第一招：变多次为一次，善用批量操作

想象一下,你要从仓库里拿十件货品，最笨的方法是跑十趟，一趟拿一件，聪明的方法当然是推个小车，一趟全拉走，Redis也是这个道理。

你的前端页面需要展示一个商品列表,这个列表包含了10个商品的基本信息，这些信息都存在Redis里，键名是product:商品ID，新手可能会写一个循环，执行10次GET product:1，GET product:2... 这意味着你的应用和Redis服务器之间要来回通信10次，网络延迟的代价就在这里被放大了。

正确的做法是使用批量命令,Redis提供了像MGET和MSET这样的命令。（根据Redis官方文档说明）MGET可以让你一次性地获取多个键的值，上面那个例子，只需要一条命令MGET product:1 product:2 ... product:10就搞定了，网络通信从10次变成了1次，效率的提升是立竿见影的。

对于集合、列表等数据类型，也有相应的批量操作，比如使用LRANGE一次获取列表的多个元素，而不是多次调用LPOP。

第二招：别让“热”数据被“冷”数据挤走，合理设置内存淘汰策略

Redis的内存是有限的,当内存用满后，再有新数据写进来，就得淘汰掉一些老数据，Redis提供了几种淘汰策略（根据Redis官方文档关于maxmemory-policy的说明），这个策略的选择非常关键。

默认的策略可能是noeviction（不淘汰，新写入会报错）或者volatile-lru（在设置了过期时间的键中淘汰最近最少使用的），如果你的业务中，有些数据是访问频率非常高的“热”数据（比如热门新闻、爆款商品信息），而有些数据很久才被访问一次，你肯定不希望那些“热”数据因为内存满了而被意外淘汰掉，导致下次读取时不得不去慢吞吞的数据库里查，那体验就差了。

这时候,你可以考虑使用allkeys-lru策略，这个策略会从所有的键中淘汰最近最少使用的，这样就能保证Redis里长期存放的，大多是那些被频繁访问的热点数据，缓存命中率会很高，如果你的业务场景里，有些数据是绝对不能丢的，那需要更精细地设置键的过期时间和选择其他策略，关键是，不要用默认策略就不管了，要根据你的数据特性来配置。

第三招：把计算放在Redis服务器端，使用Lua脚本

一个复杂的读取逻辑可能包含一些简单的计算和判断,你先要读取一个用户的积分，然后根据积分判断他的等级，最后再把等级信息返回，常规做法是：客户端先GET user:123:score，拿到积分值，然后在应用程序里计算等级，这又是两次网络通信（一次读积分，一次写回等级）。

对于这种简单的、有依赖关系的操作，我们可以使用Lua脚本。（根据Redis官方文档关于Lua脚本的说明）Lua脚本可以让你把多个Redis命令打包成一个脚本，在服务器端原子性地执行，上面的例子，你可以写一个Lua脚本，直接在Redis服务器上完成“读取积分 -> 计算等级 -> 存储并返回等级”这一系列操作，对于客户端来说，只是一次网络请求，就拿到了最终结果，这极大地减少了网络延迟带来的影响。

第四招：优化数据结构和巨型键

不合理的“大”数据也会导致问题，你用一个Hash结构存储了整个网站的用户信息，这个Hash可能有几十万个子项，当你使用HGETALL命令来获取整个Hash时，虽然只是一次网络请求，但Redis需要序列化并返回海量数据，这个过程本身会消耗大量CPU资源，并且巨大的网络报文传输也需要时间。

对于这种场景,要考虑拆分，是不是可以按用户ID的区间拆分成多个小的Hash？或者，是不是真的需要一次性获取所有数据？也许99%的场景下，你只需要HGET某一个特定的用户信息，避免使用像KEYS *这样的危险命令，以及谨慎处理包含大量元素的集合、列表等。

第五招：别忘了基本功，检查慢查询

Redis提供了一个非常实用的功能叫慢查询日志（根据Redis官方文档关于slow log的说明），你可以设置一个时间阈值，比如5毫秒，任何执行时间超过5毫秒的命令都会被记录下来，定期检查这个慢查询日志，你就能准确地知道到底是哪些操作拖慢了系统，从而进行针对性的优化，这就像是给Redis做了一个“体检”，能发现最突出的问题。

让Redis速度飞涨,不是去折腾Redis的配置参数（当然基础配置要正确），而是要转变使用方式：多想想怎么减少网络往返，怎么让最频繁访问的数据留在内存里，怎么把能合并的操作合并，把这些技巧用上，你的Redis缓存才能真正成为提升系统性能的利器。