实践中摸索Redis缓存技术，性能提升其实没那么难说起来也挺实用的

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说起来，现在做网站、做应用，只要用户一多，数据一上来，速度就容易变慢，这时候，老鸟们总会提到一个词：缓存，而Redis，就是缓存里的一个“明星选手”，我刚接触它的时候，也觉得这玩意儿肯定很深奥，一堆命令和概念，但真正在项目里用起来才发现，其实很多实用的技巧，都是在解决实际问题的过程中一点点摸索出来的，没那么神秘,效果却是立竿见影。

我记得最早我们有个首页，上面要展示用户信息、热门文章列表、最新评论啥的，每次打开首页，后台都要吭哧吭哧地去数据库里查好几遍，数据库压力大，页面打开也慢，这时候，Redis最简单的用法就派上用场了：把经常读、但不经常变的数据存起来，比如用户的基本信息，除非用户改名换头像，否则一天之内几乎不会变，我们就把每个用户的信息，用用户ID作为键，存到Redis里，设置一个过期时间，比如24小时，这样，下次再需要显示这个用户的信息时，就不用去麻烦数据库了，直接从Redis里取，速度快了十倍不止，这就是最直接的“读缓存”,也是Redis最核心的价值。

光这样还不够，我们的热门文章列表，是根据浏览量实时计算的，变化比较频繁，如果也像用户信息那样设置很长的过期时间，榜单就不够“新鲜”了，一开始我们想了个笨办法：每隔5分钟重新计算一次榜单，然后更新到Redis里，但这有个问题，如果正好在下次更新前有一篇文章突然爆火，它就没法立刻出现在榜单上，用户体验不好，后来我们改进了策略：把计算过程也搬到Redis里，我们不再在程序里算好再存，而是利用Redis自带的数据结构，我们把每篇文章的ID和对应的浏览量分数存成一个有序集合（Sorted Set），每次有人阅读文章，就在Redis里给这篇文章的分数加1，要获取Top 10的热文，直接一条命令就能从Redis里按分数排序取出来，又快又准，完全是实时的，这个经历让我明白，用好Redis不仅仅是简单存个结果，有时候可以把一些简单的计算逻辑也交给它,它能处理得更高效。

还有更头疼的情况，就是数据库里的数据更新了，但Redis缓存里的还是旧数据，这个问题我们踩过坑，比如一篇文章的标题被管理员修改了，数据库已经更新，但如果缓存里存的还是旧标题，用户看到的就不对，最开始我们采用“懒加载”模式，就是只有查询时发现缓存过期了才去更新，但这会导致第一个用户可能看到旧数据，后来我们用了更主动的办法：在更新数据库的那个操作执行完后，立刻把对应的缓存删掉（或者更新掉），这样，下一个用户来查询时，发现缓存没了，自然就会去数据库取最新的数据，然后重新塞回缓存，这就保证了数据的一致性，虽然这增加了一点写操作的成本，但对于读多写少的场景,是非常划算的。

说到缓存，还有个经典难题叫缓存穿透，就是有人故意请求一个根本不存在的数据，比如一个不存在的用户ID，因为数据不存在，所以缓存里肯定没有，每次请求都会落到数据库上，如果这种恶意请求很多，数据库就可能被压垮，对付这个，我们想了个土办法：即使查不到数据，也在Redis里存一个空值，并设置一个较短的过期时间，这样，短时间内再有同一个无效请求过来，拿到的是Redis里的空值，就不会再去查数据库了，虽然占了一点点缓存空间,但保护了数据库这个更宝贵的资源。

当缓存的数据量很大时，如何设计缓存的键（Key） 也是个学问，不能胡乱起名，否则以后想批量管理或者查找都会很麻烦，我们慢慢形成了一套命名规范，业务名:对象名:ID”，像“user:info:123”、“article:hot:list”，这样一看键名，就知道它是存什么的，非常清晰，当我们需要清理某一类缓存时，也可以利用通配符来操作,很方便。

在实践中，我们还发现缓存的过期时间设置很有讲究，不能一刀切都设成一样，像一些基础配置信息，可能一天变一次，过期时间可以长点；而像用户会话、验证码这类数据，可能几分钟就失效了，过期时间要设得很短，甚至可以对一些热点数据采用“随机过期时间”，比如在基础过期时间上再加一个随机值，这样可以避免大量缓存在同一时刻失效，导致请求全部打到数据库上引起“雪崩”。

我的体会是，Redis缓存技术不是一下子就要掌握所有高深原理才能用，它就是一把好用的“瑞士军刀”，从最简单的缓存数据开始，遇到什么问题，就去寻找对应的解决方案，可能是数据结构选得不合适，那就试试Redis的列表、集合、哈希；可能是数据一致性出了问题，那就优化更新策略，每一次解决实际问题，都对它的理解更深一层，性能提升就是这样一步步积累起来的，没那么难，关键是动手去用，在实战中摸索，你会发现它真的非常实用。 结束）