用Redis搭建视频站，缓存加速还有点复杂但挺实用的方案

（引用来源：主要基于Redis官方文档关于数据结构的应用场景描述、以及一些技术社区如Stack Overflow和国内CSDN、博客园上关于缓存设计和性能优化的讨论，结合常见的视频网站架构思路进行整合。）

用Redis给视频网站做缓存加速，听起来好像就是简单地把视频文件存进去，但其实里面有不少门道，直接存视频文件本身，除非是那种特别短的GIF或者小动画，否则对Redis这种内存数据库来说太奢侈了，性价比极低，我们说的“缓存”，更多的是缓存那些围绕视频的、频繁被读取的“元数据”和“热点数据”，从而间接地、并且非常有效地加速整个网站的响应速度。

一个视频页面，用户点开，他看到的不仅仅是视频播放器窗口，还有视频的标题、上传者、播放次数、点赞数、收藏数、详细的描述、弹幕列表、评论列表、相关视频推荐等等，这些信息，尤其是热门视频的这些信息，如果每次用户请求都去查询主数据库（比如MySQL），数据库的压力会非常大，页面加载就会变慢，Redis的第一大用处，就是把这些“元数据”缓存起来。

具体怎么做呢？我们可以为每个视频ID（vid:123456）在Redis里设置一个Hash数据结构，这个Hash里面，就可以存上 title:"这是一个精彩视频", author:"小明", view_count: 100000, like_count: 5000 等等字段，当用户访问视频页面时，后端程序首先不是去查MySQL，而是用视频ID作为key，去Redis里查询这个Hash，如果查到了（我们称之为“缓存命中”），就直接把数据返回给前端渲染页面，速度极快，可能就毫秒级别，如果没查到（“缓存未命中”），再去数据库查，查完之后，不仅返回给前端，还会把这个结果写一份到Redis里，设置一个过期时间（比如30分钟），这样下一个用户来访问同样的视频，就能直接从缓存中受益了,这就大大减轻了数据库的压力。

除了静态的元数据，一些频繁变化但又需要快速读写的计数信息，Redis更是大显身手，比如播放次数，如果一个视频很火，每秒可能有成百上千次播放，如果每次播放都直接去更新数据库的view_count字段，数据库的磁盘I/O会扛不住，这时候，可以用Redis的String类型，为每个视频设置一个独立的计数器 key，counter:vid:123456，每次有播放请求，后端程序就简单地执行一个 INCR counter:vid:123456 命令，这个操作是在内存里完成的，速度非常非常快，我们可以设定一个策略，比如每隔5分钟，或者当计数器值累计到1000时，再一次性把这个数值更新回MySQL数据库，这样，就把对数据库的大量随机写操作，变成了Redis内存的快速递增和定时的批量写回，实现了“读写分离”,保证了核心数据的高效更新。

再来说说评论和弹幕，对于新发布的视频，评论和弹幕的读取和写入都非常频繁，如果每次都去数据库里SELECT ... WHERE video_id=? ORDER BY time DESC，虽然也能做，但响应速度会随着数据量增大而变慢，对于弹幕这种实时性要求极高的场景，可以用Redis的List（列表）或者Sorted Set（有序集合）数据结构，每一条新弹幕，都作为一个元素，用LPUSH或ZADD命令加入到以视频ID为key的List或Sorted Set中，当播放器需要拉取弹幕时，直接用LRANGE或者ZRANGE命令从Redis里读取指定时间范围的弹幕即可，速度飞快，保证了弹幕的实时飘过效果，评论列表也可以采用类似的思路进行缓存,特别是最新的前几百条热评。

还有一个很重要的场景是“排行榜”，比如全站每日热门视频排行榜、每周热播榜等，利用Redis的Sorted Set可以非常轻松地实现，我们把视频ID作为Sorted Set里的成员（member），把播放次数、综合热度分数等作为分值（score），每次视频的播放、互动数据更新时，同步更新这个Sorted Set里对应视频的分值（ZINCRBY命令），当需要展示排行榜时，直接使用ZREVRANGE命令就可以快速取出排名前N的视频ID，然后再去缓存或数据库中查询这些ID的详细元数据即可，这个操作的时间复杂度是O(log(N))，效率极高,完全能满足实时排行榜的需求。

不能忽视的是缓存雪崩和缓存穿透的问题，缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间过期，导致所有请求瞬间都打到了数据库上，为了避免这个，我们可以给不同的缓存数据设置一个随机的过期时间，比如基础30分钟，再加上一个0-5分钟的随机值，让缓存失效的时间点尽量均匀分布，缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据（比如不存在的视频ID），每次都会绕过缓存去查数据库，为了解决这个问题，一种简单的方法是，即使从数据库没查到，也在Redis里缓存一个空值（比如设置一个很短的过期时间，如1分钟），这样短时间内再有同样的请求过来，Redis会直接返回空结果,而不会再去攻击数据库。

用Redis搭建视频站的缓存加速，核心思路不是缓存庞大的视频文件流，而是巧妙地运用Redis丰富的数据结构（String, Hash, List, Set, Sorted Set）来缓存那些高读写频次、支撑页面核心功能的数据元数据、计数、列表和排行榜，通过这种精细化的缓存设计，虽然前期需要考虑的数据结构和策略稍微复杂一点，但一旦实施，对于提升整个视频网站的并发处理能力、降低后端数据库负载、改善用户体验来说,效果是非常显著和实用的。