访问量多大才得用Redis啊，到底啥量级开始考虑它呢？

访问量多大才得用Redis，到底啥量级开始考虑它呢？”这个问题，其实没有一个放之四海而皆准的精确数字答案，它更像是一个“当你的系统开始感觉不舒服了”的信号，而不是一个硬性的门槛，我们可以从几个具体的场景和感觉上来判断,让你心里有个谱。

最直接的信号就是你的数据库开始“喊累”了，根据许多开发者的经验（例如知乎平台上的技术讨论和CSDN等技术博客中常见的分享），当你发现单纯靠优化数据库（比如加索引、优化SQL语句）已经无法有效缓解网站或应用的卡顿，特别是当并发用户数达到几千这个量级时，就可能需要考虑引入Redis了，这里的“几千”是个模糊概念，它取决于你的业务逻辑有多复杂，如果只是简单的查询，可能上万并发数据库也扛得住；但如果每个请求都涉及复杂的联表查询或者计算，可能几百并发就会让数据库CPU飙升，关键不是看那个数字，而是看数据库的响应时间是否已经超出了可接受的范围,比如一个简单的查询从几毫秒变成了几百毫秒甚至秒级。

考虑Redis的一个非常重要的场景是存在“热点数据”，什么是热点数据？就是一小部分被反复读取的数据，一个电商网站首页的商品分类信息、一个爆款新闻文章的详情、一个热门网红的粉丝数等，这些数据可能每分钟被请求成千上万次，如果每次都去查询数据库，数据库就要做大量重复的工作，非常浪费资源，这时候，即使用户总体并发量不高，比如只有几百人同时在线，但只要他们都在频繁请求这几条热点数据，数据库的压力也会非常大，在这种情况下，无论访问量具体是多少，都应该优先考虑用Redis把这些热点数据缓存起来，根据开源中国社区上的案例分享，很多中小型项目在早期遇到性能瓶颈，首先就是用Redis来解决这类热点读问题,效果立竿见影。

第三个考虑点是针对一些特殊的、对速度有极致要求的场景，最典型的就是“秒杀”活动，在秒杀开始时，瞬间会有海量请求涌向服务器，目的都是抢购同一件商品，这个并发量可能是几万、几十万甚至更高，如果让这些请求直接去操作数据库检查库存和下单，数据库百分之百会崩溃，这时候，Redis几乎是必选项，因为Redis的数据是放在内存里的，读写速度极快，可以达到每秒数十万次操作，我们可以把商品库存提前放到Redis里，用户的抢购请求先经过Redis快速判断和扣减库存，只有抢到资格的请求才去走后续的数据库流程，这样就把绝大部分的压力挡在了数据库之外，在这种极端高并发场景下，Redis不是“考虑用不用”的问题，而是“必须用”的核心组件。

除了秒杀，还有一些场景也天然适合Redis,不一定非要等到访问量巨大才用。

• 频繁更新的排行榜：游戏里的积分榜、视频的热播榜，如果每次排序都去数据库里ORDER BY，数据库会很吃力,用Redis的有序集合可以非常高效地实现实时排名更新和查询。
• 需要频繁验证的数据：比如用户登录后的会话信息（Session），如果用户每次访问页面，服务器都要去数据库查一下这个Session是否有效，对数据库也是不小的负担，把Session放在Redis里,查询速度飞快。
• 防止重复提交或恶意攻击：比如限制一个手机号一分钟内只能发送一次短信验证码，用Redis给这个手机号设置一个一分钟过期的键,可以非常方便地实现这种计数和过期功能。

总结一下，你不需要死记一个具体的“访问量”数字，当你遇到以下情况时,就是开始认真考虑使用Redis的时机了：

1. 数据库明显变慢：优化SQL和数据库结构后，响应时间依然不理想，尤其是在并发用户数达到几千量级并伴随复杂查询时（参考自普遍的技术社区经验）。
2. 出现明显热点数据：一小部分数据被超高频率读取，无论总访问量如何,都应该缓存。
3. 业务有高并发写入或读取需求：如秒杀、抢红包等,这时Redis是必需品。
4. 需要实现一些传统数据库不擅长的高效功能：如排行榜、实时计数器、会话共享等。

Redis就像是你系统的一个“高速缓冲区”或者“临时工作台”，当你的主要工作场地（数据库）因为活儿太多、太重复或者太急而忙不过来时，就可以把这个“工作台”用起来，把一些最急、最常干的活儿放在上面处理，从而大大减轻数据库的压力，提升整个系统的响应速度，它不是根据一个固定的流量阈值来决定的,而是根据你的业务痛点和性能需求来决定的。