说说怎么更好用Redis缓存，代码实现和优化那些事儿

（来源：知乎高赞回答《Redis实战经验谈》）要说怎么把Redis用得更好，这事儿说白了就是别把它当成一个简单的键值对垃圾桶，得用点“巧劲儿”，很多人刚开始用Redis，就是set、get、del三板斧，结果没多久就遇到内存爆满、速度变慢或者数据不一致的问题，其实啊，这里面有不少门道。

得会“精打细算”地用内存

Redis最快,但它是在内存里干活，内存多贵啊，所以第一要义就是省着用。 （来源：Redis官方文档《内存优化》）存用户信息，你别傻乎乎地每个字段都存成一个单独的键，像 user:123:name, user:123:age... 这得浪费多少额外的内存来存键名啊，正确的做法是用哈希（Hash）结构，把一个用户的所有信息存成一个哈希对象，键就是 user:123，这样键名就存一份，省了大量空间。 代码实现很简单：

// 不好的做法
redisClient.set("user:1001:name", "张三");
redisClient.set("user:1001:age", "30");
// 好的做法
Map<String, String> userMap = new HashMap<>();
userMap.put("name", "张三");
userMap.put("age", "30");
redisClient.hset("user:1001", userMap);

还有,要根据你存的数据特点，给键设置合理的过期时间（TTL），别让那些临时性的数据，比如短信验证码、临时会话，永远赖在内存里。EXPIRE key seconds 这个命令是你的好朋友。

设计缓存策略得像“走钢丝”

缓存最头疼的就是数据一致性：数据库里的数据变了，缓存里的还是旧数据，用户就看到错的东西了，处理这个问题的套路一般就几种。 （来源：经典缓存更新策略博客《Cache-Aside Pattern》）最常用、最不容易出错的模式叫“旁路缓存”（Cache-Aside），简单说就是：读的时候，先读缓存，缓存没有再去读数据库，然后把数据写到缓存里；写的时候，先更新数据库，然后直接让缓存里的对应数据失效（删除）。 代码大概是这个逻辑：

// 读操作
public User getUserById(Long id) {
    // 1. 先查缓存
    User user = redisClient.get("user:" + id);
    if (user != null) {
        return user; // 缓存命中
    }
    // 2. 缓存没有，查数据库
    user = userDao.findById(id);
    if (user != null) {
        // 3. 把数据库查到的数据写入缓存
        redisClient.setex("user:" + id, 3600, user); // 设置1小时过期
    }
    return user;
}
// 写操作
public void updateUser(User user) {
    // 1. 先更新数据库
    userDao.update(user);
    // 2. 然后让缓存失效（删除）
    redisClient.del("user:" + user.getId());
}

这个模式的好处是简单,而且通过删除缓存而不是直接更新缓存，避免了并发写操作可能带来的数据错乱问题，缺点是在缓存失效的瞬间，如果突然有大量请求涌进来，会都跑去查数据库，这就是所谓的“缓存击穿”，对付这种情况，可以用个互斥锁（比如Redis的SETNX命令），只让一个请求去数据库查，其他请求等着，查完再一起读缓存。

再来，得防着各种“意外”情况

（来源：技术博客《缓存常见问题及解决方案》）你可能会缓存一些根本不存在的数据，比如有人恶意请求不存在的用户ID，如果不处理，每次请求都会穿透缓存打到数据库上，这就是“缓存穿透”，解决办法很简单，对于这种明确不存在的数据，也给它在缓存里存个空值（比如null），并设置一个很短的过期时间，比如30秒，这样短时间内同样的请求就不会再去查数据库了。

还有一种情况是“缓存雪崩”，就是指缓存里大量数据在同一时间过期失效，导致所有请求都涌向数据库，解决的办法是不要让大量数据拥有相同的过期时间，可以在设置TTL时加一个随机数，比如基础过期时间1小时，再加上一个0到300秒的随机值，让失效时间点分散开。

一些提升性能的“小技巧”

（来源：Redis性能优化实践）如果能用批量操作，就别用单条命令一条条执行，比如要取100个用户信息，用MGET命令一次取完，比循环100次GET要快得多，因为减少了网络往返的时间。 管道（Pipeline）技术也是个好东西，当你有一连串命令要执行，而这些命令之间没有依赖关系时，可以把它们打包通过管道一次性发送给Redis服务器，大大提升效率。 对于复杂的统计和查询，比如计算排行榜、判断用户是否在某集合里，Redis提供的ZSet（有序集合）、Set（集合）等数据结构，比你自己在代码里处理要高效得多。

用好Redis不是一个命令的事,而是一整套思考方式，从内存规划、数据结构选择，到缓存策略设计、异常情况预防，每一步都得琢磨一下，开始可能觉得麻烦，但一旦形成习惯，你会发现它带来的性能提升是非常可观的。