Redis怎么用在数据库设计里，设计思路和那些常见的模式分享

Redis在数据库设计里,主要不是用来替代像MySQL、PostgreSQL这类传统的关系型数据库，而是作为它们的强力补充，你可以把它想象成电脑的CPU缓存和内存条，它们速度极快，但容量有限且断电后数据会消失（除非配置为持久化）；而传统数据库就像是硬盘，容量大，能永久保存数据，但速度相对慢很多，设计思路的核心就是“扬长避短”，把Redis的速度优势和传统数据库的持久化优势结合起来。

这个核心思路引出了一个非常重要的设计模式,叫做缓存模式，这是Redis最常用、最基础的模式，它的逻辑很简单：当应用程序需要读取数据时，首先飞速地去Redis里查一下有没有这个数据，如果有（这被称为“缓存命中”），就直接返回结果，完全不用去麻烦速度慢的数据库，如果Redis里没有（这被称为“缓存未命中”），再去数据库查询，拿到数据后，不仅返回给应用程序，还会在Redis里也存一份，并且设置一个过期时间，这样下一次同样的请求过来，就能直接从Redis中快速获取了。

使用缓存模式会遇到几个经典问题,解决这些问题的办法也成了常见的子模式，第一个问题是缓存穿透，想象一下，如果有人一直请求一个根本不存在的数据，比如查询一个不存在的用户ID，每次请求都会穿透Redis，直接打到数据库上，相当于缓存失效了，会给数据库带来巨大压力，解决办法是，即使从数据库没查到数据，也在Redis里存一个空值（比如null），并设置一个很短的过期时间，这样短时间内再来请求这个不存在的数据，就会命中Redis里的空值，从而保护数据库。

第二个问题是缓存雪崩，假设Redis里大量缓存数据在同一时间点过期，那么这一刻所有对这些数据的请求都会同时涌向数据库，数据库可能瞬间就被压垮了，就像雪崩一样，解决办法很简单，就是给缓存数据的过期时间加上一个随机值，让它们分散开失效，避免集体失效的灾难性后果。

第三个问题是缓存击穿，这个和雪崩有点像，但针对的是某一个非常热点的数据，比如一个明星爆出新闻，他的微博信息是热点数据，如果这个热点数据突然过期了，此时海量的请求都会发现缓存失效，然后同时去数据库查询这个热点数据，数据库可能瞬间就被这一个查询打垮，解决办法通常是用“锁”的机制，只允许一个请求去数据库查询并重建缓存，其他请求等待缓存重建完成后直接读取新缓存。

除了作为缓存,Redis凭借其丰富的数据结构，还能实现很多更高级的用法，这些也是常见的数据库设计模式。

一种是计数器模式，在社交网站上，文章的点赞数、评论数、转发数需要频繁更新，如果每次点赞都直接去数据库执行UPDATE table SET likes = likes + 1，数据库的写入压力会非常大，这时可以用Redis的INCR命令，先在内存里快速完成计数，然后再定时或者在数量变化达到一定阈值时，将最终结果同步回数据库，这样就把成千上万次的数据库写操作，变成了Redis内存的快速操作和少量数据库写操作。

另一种是排行榜模式，Redis有一个叫有序集合的数据结构，它能自动根据一个分数来排序，这个特性天生就是为排行榜设计的，比如游戏里的玩家积分榜，每次玩家得分变化，只需要用ZADD命令更新一下他在有序集合里的分数，Redis会自动维护好排名，查询top 10的玩家就是一条ZREVRANGE命令的事情，速度极快，完全避免了在关系型数据库里用ORDER BY和LIMIT进行大量计算和排序的开销。

还有一种是会话存储模式，用户登录网站后，服务器会创建一个会话（Session）来记录用户的登录状态，如果把Session存在本机内存，当有多台服务器时，用户下次请求可能被分配到另一台机器，就找不到登录信息了，传统做法是弄一个专门的Session服务器或者存在数据库里，但速度都不够理想，Redis因为速度快、支持过期时间，而且是独立于应用服务器的中心化存储，就成了存储Session的绝佳选择，用户登录后，生成一个唯一ID作为key，用户信息作为value存入Redis，并将这个ID返回给用户的浏览器（存为Cookie），之后用户的每次请求都带着这个ID，服务器就能快速地从Redis中拿到用户的会话信息。

在处理一些需要快速读写和复杂操作的业务时,甚至会采用Redis作为主数据库的模式，比如一个实时聊天系统，消息的发送和读取要求毫秒级响应，并且要支持最近聊天记录查询、在线状态管理等，这些功能用Redis的列表、集合、哈希等结构可以非常高效地实现，这通常需要配合Redis的持久化功能（如AOF），来保证数据不会因为重启而全部丢失，适用于对数据一致性要求不是极端严格，但对性能要求极高的场景。

在数据库设计中引入Redis的思路,本质上是一种分层设计，根据数据的特点（是否频繁读写、是否要求极速响应、是否允许短暂延迟）来决定把它放在哪一层，通过缓存模式提升读取性能，通过特有的数据结构模式实现复杂业务逻辑，最终目的是构建一个既快又稳的系统。

（参考资料：这些设计思路和模式广泛存在于技术社区的实践分享中，例如在《Redis实战》（Josiah L. Carlson著）一书中对缓存模式和数据结构应用有详细阐述；马丁·福勒（Martin Fowler）在博客中曾探讨过缓存的相关模式；国内外的技术博客如阿里云开发者社区、Medium上的技术文章等，也经常讨论这些常见的Redis使用模式。）