用Redis本地缓存配合限流，搞定访问速度慢的问题，效率蹭蹭往上涨

用Redis本地缓存配合限流,搞定访问速度慢的问题，效率蹭蹭往上涨

你有没有遇到过这种情况？自己做的网站或者应用，平时用着好好的，一旦用户多了，或者搞个什么活动，页面就卡得不行，加载个数据转圈圈转半天，用户抱怨连连，自己看着也干着急，这背后最常见的原因，就是数据库压力太大了，每次用户点一下，都要去数据库里查一遍，人一多，数据库就忙不过来，响应自然就慢了。

那怎么办呢？一个非常有效的方法就是引入缓存，而Redis正是干这个的能手，今天我们就来聊聊，怎么用Redis，再配合上本地缓存和一些限流的小技巧，让你的应用速度“蹭蹭”往上涨。

第一招：请个超级外援——Redis

你可以把Redis理解成一个放在内存里的、速度超级快的“临时仓库”，它的读写速度极快，比去硬盘上的数据库查东西要快几十上百倍，我们解决速度问题的第一步，就是尽量减少直接去麻烦数据库的次数。

具体怎么做呢？很简单，就是在应用和数据库之间，加一层Redis。

• 缓存热点数据：网站首页的商品列表、热门文章、用户经常访问的配置信息等，这些数据的特点是访问频率非常高，但又不是随时在变。
• 流程变了：现在用户来请求数据，我们不再是二话不说就直接去查数据库，而是先派个人去Redis这个“临时仓库”里看看，有没有我们想要的数据。
  • 如果Redis里有（这叫缓存命中）：太好了！直接把这个数据返回给用户，因为Redis速度极快，用户几乎感觉不到延迟。
  • 如果Redis里没有（这叫缓存未命中）：那没办法，还是得去数据库查，查回来之后，我们不能忘了本分，要顺手在Redis里也存一份（设置一个合理的过期时间，比如5分钟），这样下一个用户再来要同样的数据，就可以直接从Redis里拿了。

就这么一个小小的改变,效果是立竿见影的，绝大部分请求都被Redis这个“快速通道”给消化掉了，数据库的压力瞬间就降下来了，整体的响应速度自然就快了。

第二招：双剑合璧——Redis + 本地缓存

用了Redis,速度已经快了很多，但还有没有提升空间呢？有！因为应用服务器和Redis之间毕竟还是有网络开销的，虽然这个开销很小，但在极端追求性能的场景下，我们还是想把它优化掉。

这时候,就可以请出“本地缓存”了，本地缓存，顾名思义，就是把数据直接缓存在应用服务所在的服务器的内存里，它的速度比访问Redis还要快，因为连网络请求都省了。

常见的本地缓存实现有Guava Cache、Caffeine等，我们可以这样设计一个两级缓存策略：

1. 先查本地：用户请求来了，首先在应用服务器的本地缓存里找数据。
2. 本地没有再查Redis：如果本地缓存没有，再去查Redis。
3. Redis没有才查数据库：如果Redis也没有，最后才去查数据库，并把数据依次写回到Redis和本地缓存中。

这个策略就像是两道防线：本地缓存是第一道，速度最快；Redis是第二道，容量更大，能共享给所有应用服务器；数据库是最后的大本营。

用本地缓存要注意一个问题：数据一致性，因为数据现在被缓存在好多台应用服务器的本地内存里了，如果后台管理员修改了某个商品的价格，你怎么保证所有服务器上的本地缓存都能及时更新呢？解决办法通常有两种：一是给本地缓存设置一个很短的过期时间（比如几十秒），让它快速失效；二是通过发布订阅的消息机制，当数据变更时，通知所有服务器清空对应的本地缓存，这就需要根据业务对实时性的要求来权衡了。

第三招：设个门槛——限流

用了缓存,系统抗压能力已经很强了，但俗话说，防患于未然，万一遇到恶意刷接口，或者突然涌进来远超我们系统处理能力的流量（比如明星绯闻、秒杀活动刚开始那一刻），就算有缓存，服务器也可能因为处理不过来的请求而崩溃。

这时候,就需要“限流”来保护我们的系统了，限流就是给系统的入口设个门槛，规定在一段时间内，只允许一定数量的请求通过，超出的请求就直接拒绝掉，返回一个“系统繁忙”之类的提示，这样做虽然牺牲了一部分用户的体验，但保证了系统不会彻底崩溃，大部分用户还能正常使用。

Redis同样可以很好地实现限流,这里说两种简单常用的方法：

• 计数器法：我们想限制某个接口1分钟内只能被同一个IP访问60次，我们可以在Redis里给这个IP设一个键，每次请求来了就把这个键的值加1，并设置过期时间为1分钟，如果在一分钟内，这个值超过了60，后面的请求就直接拒绝。
• 滑动窗口法：计数器法有个缺点，比如在59秒的时候突然来了60个请求，然后下一秒又来了60个请求，其实相当于2秒内来了120个请求，可能还是会对系统造成冲击，滑动窗口会更精确一些，它记录的是当前时间点往前推一段时间内的请求数，比如记录过去1分钟内每个请求的时间点，然后统计数量，这样就更平滑和准确。

通过限流,我们给系统穿上了一件“防弹衣”，在面对突发流量时能够稳如泰山。

总结一下

搞定访问速度慢的问题,不是一个单一的手段，而是一个组合拳：

1. 用Redis做集中式缓存：把最常用的数据从数据库“搬”到内存里，解决大部分读请求的压力。
2. 用本地缓存做进一步加速：对于极热的数据，放在应用本地，实现近乎极限的访问速度，但要注意数据一致性问题。
3. 用Redis配合实现限流：给系统设置一个安全阀，防止突发流量把系统冲垮。

这三板斧下去,层层递进，既能主动提升性能，又能被动防御风险，你的应用想不“快”起来都难，具体实施的时候，还需要根据自己业务的实际情况，比如数据量、访问模式、对一致性的要求等，来选择合适的缓存策略和限流参数，但大方向就是这么个方向，希望能给你带来启发。