用Redis搭后台系统那些事儿，设计和研究的点滴分享

根据网络上多位开发者的经验分享、博客文章及技术讨论整理而成）

用Redis搭后台系统那些事儿，设计和研究的点滴分享

刚开始接触Redis的时候，觉得它就是个缓存，速度快，能存点键值对，后来真把它用在一个用户量不小的后台系统里，才发现里面的门道太多了，根本不是简单装上一个就能了事的，今天分享的,就是在这个过程中踩过的坑和一些不成熟的想法。

最开始的想法特别简单，后台系统里有很多不怎么变的基础数据，比如商品分类、地区信息、配置参数，每次都要去查数据库，数据库压力大，速度也慢，那就上Redis吧，把这些数据缓存起来，这是最经典的用法，也是Redis的老本行，我们给这些缓存数据设置一个过期时间，比如半小时或者一小时，到时候自动重新从数据库加载，这一步效果立竿见影，页面加载速度嗖嗖的。（来源：常见缓存实践）

但很快，问题就来了，当后台管理员修改了某个商品分类的名字后，发现页面上显示的还是老名字，非得等缓存过期了才变，用户肯定不干啊，觉得你这系统有毛病，这时候就遇到了第一个关键问题：数据一致性，光靠过期时间“等”它更新太被动了，我们得主动去更新缓存，我们改进了方案：在后台管理端，只要发生了数据的增删改操作，在成功更新数据库之后，立刻去把Redis里对应的缓存数据删除（或者更新），这样，下一次有请求来的时候，发现缓存没了，就会去数据库取最新的数据，然后重新塞回Redis，这个模式叫“Cache-Aside”，虽然名字听起来专业，但道理很简单，改完数据库，别忘清缓存”。（来源：分布式缓存常见模式讨论）

解决了基础缓存，我们又想用Redis做更多事，后台系统经常要统计一些数据，今日订单数、新增用户数什么的，如果每次都去数据库里COUNT(*)，数据库还是有点累，我们就用Redis的原子操作INCR和INCRBY，用户成功下一个订单，程序里不光往数据库插记录，同时给Redis里一个叫today_orders:20240527的键执行一次INCR，这样统计的时候，直接读这个键的值就行，速度飞快，Redis是单线程处理命令的，所以这个INCR操作绝对不会出现并发问题，这个特性特别好用。（来源：Redis官方文档及计数器场景应用分享）

还有排行榜功能，我们有个根据用户积分排名的榜单，用数据库的ORDER BY排，人一多就慢，Redis有个有序集合（Sorted Set）数据结构，简直是天生的排行榜神器，用户积分更新时，我们同时用ZADD命令更新他在有序集合里的分数，要取Top 10？一个ZREVRANGE命令就搞定了，毫秒级响应。（来源：Redis在排行榜场景下的经典应用案例）

随着系统功能越来越复杂，我们又遇到了新挑战：秒杀，搞活动的时候，一款特价商品库存就100件，瞬间几万人来抢，要是所有请求都直接落到数据库去查库存、扣库存，数据库很可能瞬间就被打垮了，这时候Redis又成了救火队员，我们把商品库存提前加载到Redis里，用户抢购时，先检查Redis里的库存是否大于0，关键的一步来了，用Redis的DECR原子操作来减库存，因为DECR是原子的，所以不会出现超卖（即卖出的数量超过库存），如果DECR之后的结果大于等于0，说明抢购成功，我们再把这个成功的请求信息发到一个消息队列里，由后端服务慢慢去处理后续的创建订单、更新数据库等耗时的步骤，如果DECR后库存小于0了，那就直接返回“已售罄”，这样，绝大部分的并发压力都被Redis扛住了，数据库得到了保护，这里面的细节还有很多，比如如何防止同一个用户重复抢购，这就需要用到Redis的Set结构来记录抢购成功的用户ID了。（来源：高并发场景如秒杀的系统设计文章）

用Redis久了，也得考虑它的“死活”，不能让它成了单点，万一它挂了，整个系统缓存全失效，流量直接压垮数据库，就是灾难，所以我们做了主从复制（Replication），一个主节点（Master）负责写，多个从节点（Slave）负责读和备份，这样读写分离，还能提高读的能力，后来为了保证高可用，又搭了哨兵（Sentinel）集群，让哨兵们自动监控主节点，如果主节点挂了，能自动从从节点里选一个新的主节点出来，实现故障自动切换，虽然搭起来麻烦点，但心里踏实多了。（来源：Redis高可用性方案实践总结）

内存管理也是个绕不开的话题，Redis的数据都放在内存里，内存是有限的，不能无限制地存，我们得设置淘汰策略（Eviction Policy），比如设置最大内存，当内存满了以后，新数据进来，Redis会根据策略淘汰一些旧数据，常用的策略有LRU（最近最少使用），就好像把最久没动过的东西扔掉，选择什么样的策略，得根据业务来，有些关键数据你希望它常驻内存，有些临时数据丢了就丢了，没关系。（来源：Redis内存优化相关讨论）

回过头看，用Redis搭建后台系统，绝不仅仅是引入一个快的缓存那么简单，它是一个功能强大的多功能数据结构服务器，用好了能极大地提升系统性能和用户体验，但每一步的设计，都伴随着对数据一致性、系统可用性、扩展性的权衡和思考，从最简单的缓存，到计数器、排行榜，再到扛住高并发，每一步都是根据实际业务需求，一点点摸索和研究出来的，没有什么银弹，只有最适合当前场景的解决方案，这些点滴的实践和踩坑经历,才是最宝贵的财富。