用Redis来搞数据库连接优化，性能提升其实没那么难，链接获取也能更快一点

基于常见的Redis应用实践和数据库优化经验总结）

用Redis来搞数据库连接优化,性能提升其实没那么难，链接获取也能更快一点，咱们先别想得太复杂，就把它当成一个放在内存里的、速度超快的小本本，数据库呢，就像是放在保险柜里的大账本，绝对安全可靠，但每次开保险柜拿东西、记东西都比较费劲，我们的目标就是，让系统尽量少去开那个沉重的保险柜，多翻翻手边的小本本。

最直接的一个好处就是,Redis能帮数据库扛住很多重复的查询，比如说，你有一个网站，首页上展示的热门文章列表或者商品分类信息，这些内容可能一整天都不会变，如果没有Redis，每个用户来访问首页，系统都得老老实实地去数据库里查一遍，用户少的时候没事，一旦人多了，比如同时有几千几万人点开首页，数据库就得在短时间内处理海量的一模一样的查询请求，它就会非常累，响应变慢，甚至可能直接卡死，这时候，Redis就派上用场了，当第一个用户访问时，系统照常去数据库里把热门文章列表查出来，但在返回给用户之前，先把这个结果原封不动地塞进Redis这个小本本里，并且设置一个过期时间，比如5分钟，那么在接下来的5分钟内，再有用户来访问首页，系统就不用再去麻烦数据库了，直接伸手到Redis里把之前存好的列表拿出来用就行，这样一来，数据库的压力瞬间就降下来了，页面的打开速度也会因为少了数据库查询这个环节而快很多，这其实就是我们常说的“缓存”概念，但这么说是不是就感觉容易理解了？

再往深一点说,Redis还能在“数据库连接”这个环节帮上大忙，获取一个数据库连接，听起来简单，但实际上是个成本挺高的操作，它不像拧开水龙头就有水那么简单，更像是每次用水都得现挖一口井，系统需要和数据库之间建立通信链路，进行身份验证，分配资源等等，如果频繁地创建和关闭连接，数据库会不堪重负，整个系统的性能瓶颈往往就卡在这里，虽然通常我们会用“连接池”技术来管理一批预先建立好的连接，让大家复用，避免频繁开挖新“井”，但连接池的大小是有限的，而且池子里的连接本身也是宝贵的数据库资源。

Redis怎么帮到这个环节呢？思路就是把一些原本需要实时读写数据库的操作，转移到Redis上来完成，举个例子，比如一个论坛里用户发布帖子后更新帖子计数的操作，如果直接操作数据库，流程可能是：开启一个数据库事务 -> 插入帖子内容 -> 更新对应版块的帖子总数 -> 提交事务，这个过程会占用数据库连接一段时间，如果采用另一种方式：先快速地把帖子内容插入数据库（这个很快），然后立刻向Redis发送一个命令：“给那个叫‘版块帖子总数’的键的值加上1”，这个“加1”的操作在内存里完成，速度极快，几乎不占用数据库连接时间，系统可以定期（比如每隔一分钟）将Redis里累计的更新值一次性写回数据库，这样，成千上万次更新帖子数的操作，在数据库层面被合并成了少数几次更新，极大地减少了对数据库连接的占用时间，让连接池里的连接能更快地被释放出来给其他更重要的操作使用，这就好比，原来每产生一袋垃圾就专门跑一趟垃圾场，现在是把垃圾先丢进家门口的垃圾桶，等垃圾桶满了再由垃圾车统一运走，效率自然高多了。

还有一种情况,就是一些非常热点的数据，比如电商平台的秒杀商品库存，在秒杀开始的那一刻，无数请求会同时涌来，都要去查询和扣减同一个商品的库存，如果所有这些请求都直接落到数据库上，数据库很可能瞬间就被击垮了，这时候，可以把商品库存提前加载到Redis中，所有的库存查询和扣减操作都在Redis内部完成，因为Redis是单线程处理命令的，它能确保每个扣减操作都是原子性的，不会出现超卖的问题，等秒杀活动结束后，再将最终的库存数量同步回数据库，这个过程完全规避了秒杀瞬间对数据库的毁灭性冲击，相当于用Redis做了一个高速的缓冲区和计算层。

用Redis也不是说就万事大吉了,你得考虑数据一致性的问题，比如Redis里缓存的数据和数据库里的数据可能在某些时候会不一样（因为缓存有过期时间或者延迟更新），这就需要根据业务场景来设计合适的缓存策略，比如什么时候该让缓存失效，是定时失效，还是当数据变化时主动清除，Redis是内存数据库，虽然快，但成本高且容量有限，不能把所有数据都往里扔，需要精心挑选哪些数据值得被缓存，通常的原则就是，那些读多写少、变化不频繁、但访问量巨大的数据，是使用Redis缓存的最佳候选。

把Redis引入到系统里,并不是要对数据库进行翻天覆地的改造，而是巧妙地给它请来了一个身手敏捷的助手，这个助手帮数据库处理掉大量简单、重复、高并发的读请求，以及一些可以延迟或批量处理的写请求，这样做的直接效果就是，数据库连接这个宝贵的资源被更高效地利用在了真正复杂的、必须由它来处理的事务上，从而使得整个系统的响应速度更快，能够承载的并发用户数更多，所以说，用Redis来优化数据库连接、提升性能，思路其实很直接，关键在于找准使用的场景和把握好分寸。