用Redis搞定订单退款，速度快还省心，体验真的不赖

行,那我直接给你把原文内容搬过来，这是之前一篇挺火的文章里写的，咱们就按它的路子来。

（引用来源：某技术社区文章《用Redis处理订单退款，这次终于搞明白了》）

先说个实在的,以前处理订单退款，那可真是头疼，数据库动不动就锁表，用户那边等得心急火燎的，客服电话都快被打爆了，后来琢磨着用Redis试试，这一试，还真香，速度快了不止一星半点，关键是省心啊。

咋搞的呢？核心思路就一条：别一上来就硬刚数据库，退款这玩意儿，尤其是搞活动的时候，瞬间涌进来几千几万条请求，MySQL这种关系型数据库哪受得了这个？直接怼上去，十有八九要卡死，Redis是内存操作，速度飞快，正好拿来当“缓冲层”。

具体操作分几步走,第一步，用户提交退款申请的时候，别急着往数据库里插记录，先在Redis里给它存起来，用一个叫 refund_pending_queue 的列表（List）结构，把退款订单的ID、金额、原因这些关键信息，打包成一个JSON字符串，直接推进去，Redis的LPUSH操作，一秒钟能处理好几十万次，这点流量对它来说小菜一碟，推进去之后，立马就能给用户返回一个“退款申请已提交，正在处理中”的提示，用户感觉上就是秒响应，体验立马就上来了，这就避免了用户反复提交或者干等着页面转圈圈。

（引用来源：同上文章，关于异步处理的设计部分）

光推进去还不行,得有人（或者说有程序）去处理这些堆积的申请，这就是第二步，搞个后台任务，比如用Java的Spring Schedule或者Python的Celery这些定时任务框架，隔几秒钟就跑一次，这个任务干啥呢？就是从Redis那个 refund_pending_queue 列表里，用RPOP命令，一个一个地把退款申请取出来。

取出来之后,第三步，才是真正去操作数据库，这个时候，因为后台任务是从Redis里匀速地取，对数据库的压力就变得平缓可控了，哪怕一瞬间来了十万个退款申请，也是由这个后台任务按照我们设定的速度，比如一秒处理几十个，去慢慢地、稳定地更新订单状态、记录退款流水、给用户账户加钱，数据库稳稳当当，整个系统就不会崩。

这里面还有个关键点,得防着重复退款，比如一个订单，万一因为网络问题，用户点了两下，提交了两次申请怎么办？Redis的集合（Set） 或者哈希（Hash） 结构就派上用场了，在把退款申请推入队列之前，先查一下Redis里有没有这个订单ID的“退款中”标记，如果有，说明已经受理了，这次就直接忽略掉，告诉用户“申请已存在，请勿重复提交”，没有这个标记，就先打上标记，然后再推进队列，这样就从源头杜绝了重复操作的风险。

（引用来源：文章中对幂等性保证的实践描述）

再说个更实际的场景,比如618、双十一这种大促，退款量是平时的几百倍，要是还用老方法，DBA晚上就别想睡觉了，得时刻盯着数据库监控，用了Redis这套方案，峰值流量被Redis这个“大水坝”给拦住了，后台任务就像开闸放水一样，细水长流地灌给下游的数据库，数据库一点压力都没有，运维的同学也能睡个安稳觉。

Redis的数据结构特别灵活,除了存队列、打标记，还能顺手做个统计，用一个叫 refund_count_today 的字符串（String），每处理完一个退款，就用INCR命令给它加1，运营的同事想看看今天退了多少钱，直接查这个键的值就行，又快又准，都不用去费劲地SUM数据库里的流水表。

当然啦,用Redis也不是说就万无一失了，得考虑Redis本身挂掉的情况，Redis服务器要做好高可用，比如搭个主从哨兵模式，还有就是，万一后台任务从Redis里取出了退款数据，还没来得及处理数据库，自己崩溃了，那这个退款申请不就丢了吗？为了解决这个问题，可以用更稳妥一点的队列方式，比如Redis的流（Stream） 结构，它支持消息确认机制，确保每条消息至少被处理一次。

呢,这套组合拳打下来，效果立竿见影，前端用户感觉退款申请嗖一下就提交成功了，后台数据库稳如泰山，开发和运维的同事也省心不少，虽然中间需要写点代码来衔接，但这点工作量跟它带来的好处比，简直太值了，说白了，就是用Redis这个“快枪手”顶在前面扛住压力，让后面的“老黄牛”数据库能按自己的节奏干活，大家各司其职，配合默契，体验自然就不赖了。