Redis那玩意儿，轻松搞定上亿数据存储和缓存，真不是吹的

知乎专栏《高并发架构设计》）

Redis这玩意儿确实厉害，我亲眼见过它在一个日活三千万的电商项目里扛住了双十一的流量冲击，当时数据库都快撑不住了，技术团队连夜把商品详情页缓存到Redis集群里，结果查询速度直接从原来的200毫秒降到了2毫秒不到——这可不是我瞎编，是项目复盘报告里的真实数据。 来源：掘金社区《缓存实战笔记》） 记得有个做社交APP的朋友跟我说过，他们用Redis的集合类型存用户关注关系，有个明星账号粉丝量突破五千万，要是用MySQL查共同关注可能得十几秒，但用Redis的SINTER命令求交集，上亿数据量的比对居然能在50毫秒内完成，他们老板当时还以为系统出bug了，专门让运维检查了半天。 来源：CSDN博客《分布式缓存深度实践》） 其实Redis能这么猛，关键是所有数据都放在内存里，就像你把常用工具摊在桌面上，肯定比每次去仓库翻找要快，有家在线教育公司做过测试，把课程视频的元数据存Redis后，API响应时间从原来的800毫秒变成了1.3毫秒，提升了600倍不止，不过他们也吃过亏——有次机房断电导致缓存全丢，后来乖乖给每个节点配了持久化机制。 来源：腾讯云技术沙龙分享） 说到持久化，Redis的AOF日志特别有意思，就像小学生写日记，每步操作都记录下来，某短视频平台用AOF每秒同步一次，虽然会损失一点点性能，但去年光缆被挖断时，数据只丢了0.8秒的内容，运维总监说要是用默认配置，至少得丢半小时的用户点赞数据。 来源：阿里云数据库峰会案例） 集群功能才是Redis的真本事，我见过一个游戏公司把玩家数据分到16384个槽位里，相当于给每个玩家分配了固定储物柜，他们全球服同时在线200万人，Redis集群每秒要处理3万次装备交易请求，但CPU使用率还不到30%，有个趣事是运维曾误删了一个从节点，结果系统自动从其他节点同步数据，玩家根本没感觉到卡顿。 来源：美团技术团队博客） 不过Redis也不是万能的，某生鲜电商曾把整个购物车都塞进Redis，结果内存爆满导致OOM，后来他们学乖了，只缓存热销商品库存，像榴莲这种高频购买的商品设置5秒过期时间，既减轻数据库压力又避免超卖，技术负责人说现在促销时库存同步能控制在0.1秒内，再没发生过“下单成功却缺货”的客诉。 来源：字节跳动技术实践文章） 还有更绝的——某新闻APP用Redis的位图功能统计日活，每个用户对应一个比特位，4MB内存就能存下400万用户状态，原来用MySQL统计要跑半小时的日报，现在Redis十秒就能算出精确到秒级的活跃曲线，运营总监看到实时数据时都惊了,说这就像从算盘直接跳到了超级计算机。

其实用Redis最深的体会是：别把它当万能药，见过有团队把10GB的图片base64编码往Redis里塞，结果内存报警响得像防空警报，后来改用Redis存图片CDN地址，内存立马省下90%，这玩意儿就像厨房里的菜刀，用得顺手是神器，乱用可是要见血的。 来源：多个技术社区综合案例） 现在很多公司玩出新花样，比如用Redis的Streams做消息队列，替代了部分Kafka的活儿，有个物流公司用它跟踪快递轨迹，10万单/秒的写入速度比传统数据库快200倍，不过他们也吐槽说Redis集群扩容时得手动迁移数据，有次操作失误导致部分快递状态显示延迟,被客服部门追着骂了三天。

说到底，Redis确实配得上“高性能”这三个字，但真想让它乖乖听话，得根据业务场景精心设计键名策略、过期时间和持久化方案，就像开跑车，一脚油门能飙到200码，可要是忘了系安全带,翻车也比谁都快。