Redis共享资源设计那些事儿，架构细节和实战经验聊聊

根据多位资深开发者和架构师在技术社区如知乎、掘金、CSDN上的分享，以及《Redis设计与实现》等书籍中的核心理念，结合常见实战场景整理而成）

Redis共享资源设计,说白了就是怎么用好Redis这个“公共工具”，让多个系统或者多个服务实例都能安全、高效地一起用它，还不会出乱子，这事儿听起来简单，真做起来坑可不少，咱们就聊聊这里面的门道和一些实实在在的经验。

第一件事：为啥要用Redis做共享资源？

最直接的原因就是“快”和“方便”，你现在有三个微服务，A服务、B服务和C服务，它们都需要用到用户的登录状态信息，如果每个服务都自己去数据库里查，数据库压力大，速度也慢，这时候，如果把登录信息（比如用户ID、昵称、权限列表）存到Redis里，三个服务就都能直接从Redis这个高速缓存里拿了，又快又省事，这就实现了资源的共享，常见的共享资源包括用户会话（Session）、全局配置、热点数据、分布式锁、计数器、队列等等。

第二件事：设计的关键——怎么保证“安全”地共享？

共享最大的风险就是“撞车”和“污染”，想象一下，好几个服务同时去改Redis里的同一个数据，比如一个商品库存还剩1件，两个用户同时下单，如果不加控制，两个服务都读到库存是1，都认为能下单，结果就超卖了，这就是典型的共享资源竞争问题。

解决这个问题,核心是做好“隔离”和“互斥”。

• 隔离： 就像给不同的租客分配不同的房间，在Redis里，最基础的隔离就是数据库编号（db index），默认有16个库（0-15），你可以把不同业务的数据放到不同的库里去，用SELECT命令切换，但这只是逻辑隔离，不是真正的安全隔离，因为所有库还在同一个Redis实例里，一个命令还是能访问所有库，更彻底的隔离是用不同的Key前缀，比如用户相关的Key都叫user:123:profile，订单相关的叫order:456:info，这样一目了然，管理起来也方便，最硬核的隔离就是部署多个Redis实例，彻底物理分开，互不影响。

• 互斥： 就是当一个“租客”在使用“公共厨房”（共享资源）时，其他人得等着，在Redis里，这就是分布式锁，这是共享资源设计里最核心的技术点之一，很多人一上来就用SETNX命令（SET if Not eXists）去加锁，但一个健壮的分布式锁没那么简单，根据Redis官方文档的建议和社区的最佳实践，一个靠谱的锁至少要考虑几点：

  

  1. 原子性加锁：最好直接用SET key random_value NX PX 30000这样的命令，一条命令同时完成“设置值”、“判断是否存在”（NX）和“设置过期时间”（PX），避免分多条命令执行时出问题。
  2. 设置过期时间：一定要给锁加个自动过期时间，这是为了防止加锁的服务挂了，锁永远不释放，变成“死锁”，其他服务就全卡住了。
  3. 锁的值要唯一：解锁的时候，要确保解的是自己加的锁，比如用UUID或者请求ID作为锁的值，不能服务A加的锁，被服务B给误删了，解锁时要用Lua脚本，先判断值是不是自己的，再删除，保证原子性。

第三件事：实战中的那些“坑”和经验

光有理论不够,实际用起来才会遇到真问题。

• 序列化问题：Java服务存进去一个对象，Python服务来读，可能就乱码了，所以所有服务必须约定好同一种数据序列化格式，比如JSON、MessagePack或者Protobuf，别小看这个，团队协作时很容易出岔子。
• 超时时间设置：这是个大坑，比如Session共享，过期时间设太短，用户老是掉线；设太长，Redis里又堆满无用数据，又比如锁的超时时间，设短了，业务没执行完锁就没了，会导致数据错乱；设长了，服务挂掉后等待解锁的时间又太久，这个时间需要根据业务压力反复调整，没有万能值。
• 网络问题：Redis虽然是内存操作，但客户端和Redis服务器之间是通过网络通信的，网络一抖，延迟就上来了，或者干脆超时，你的代码里不能假设Redis每次访问都百分百成功，一定要有重试机制和降级策略，比如读Redis超时了，可以尝试去数据库读老数据，虽然慢点，但保证服务不崩。
• 容量规划：Redis是内存数据库，内存是有限的，如果把Redis当成“万能垃圾桶”，什么都往里塞，很快就内存告警了，要定期清理没用的Key，或者对不常访问的冷数据进行淘汰，要搞清楚Redis的内存淘汰策略（比如LRU），根据业务特点配置好。
• 热点Key问题：某个明星发微博了，他的用户信息Key可能会被每秒访问几百万次，这个Key就成了热点，可能会打爆Redis的单线程处理能力，解决办法可以是本地缓存（在应用服务本地也存一份，短期不再访问Redis），或者读写分离，甚至对这个Key进行拆解。

总结一下

用Redis做共享资源,就像管理一个公共的、速度极快的记事本，设计得好，大家协作顺畅，效率倍增；设计不好，就会互相踩脚，数据混乱，核心就是要时刻想着“隔离”、“安全”（锁）和“容错”，没有一劳永逸的设计，需要根据业务的增长和变化不断调整，多看看别人的踩坑经验，自己在测试环境多模拟各种异常情况（比如网络中断、Redis重启），才能让这个共享资源真正可靠地支撑起你的业务。