Redis缓存其实挺简单，解决问题就靠它这招儿了

记得我刚工作那会儿，最怕的就是网站变卡，尤其是做活动的时候，用户一拥而上，页面加载那个圈圈能转到你怀疑人生，每次一出问题，团队就手忙脚乱地查数据库，发现数据库的CPU都快爆表了，一大堆请求排着队等它处理，它能不慢吗？后来，带我的师傅说：“别老盯着数据库死磕，给它请个‘帮手’——用Redis做缓存吧。” 从那以后，我才明白，解决高并发和慢查询,Redis这招儿是真的简单又管用。

那Redis到底是个啥呢？你可以把它想象成一个放在内存里的、超级快的“临时仓库”，它不像MySQL那种数据库，数据是存在硬盘上的，读写速度受限于磁盘转速，Redis的数据主要放在服务器的内存里，内存的读写速度比硬盘快太多了，可能是几百倍甚至上千倍的差距，它的核心优势就一个字：快。

我们当时是怎么用它来解决实际问题的呢？主要就靠以下几招,特别接地气：

第一招：挡在数据库前面的“门神”——缓存热点数据。

这是Redis最经典，也是最有效的用法，我们的网站里，其实有很多数据是“只读”的，或者变化不频繁，但被访问的次数却非常多，商品详情页的信息、用户的个人资料、新闻网站的热门文章排行榜等等。

以前，每次有用户来查看商品详情，我们的程序都得老老实实地去数据库里查询一遍，一天如果有100万次访问，数据库就得执行100万次相同的查询语句，它累得够呛,用户也等得心急。

用了Redis之后，流程就变了，当第一个用户来查询某个热门商品时，程序依然会去数据库取数据，但在把数据返回给用户之前，会顺手复制一份，用这个商品的ID作为钥匙（Key），把整份数据（Value）存到Redis里，并且设置一个有效期，比如10分钟，接下来10分钟内，再有用户来查询同一个商品时，程序就不再麻烦数据库了，而是直接拿着商品ID这个“钥匙”去Redis这个“临时仓库”里取，因为是从内存里读取，速度极快,用户几乎感觉不到延迟。

这样一来，数据库的压力瞬间就降下来了，绝大部分的读请求都被Redis这个“门神”给挡下了，只有Redis里没有的数据，或者数据过期了，才会去请求数据库，这就好比节假日热门景点，先在门口设一个快速通道，大部分已经网上购票的游客（热点数据）直接刷码入园，只有少数需要现场买票的游客才需要去售票窗口（数据库）排队,整个入园效率就大大提升了。

第二招：充当秒杀活动的“裁判”——处理瞬时高并发。

秒杀或者抢购活动刚开始的那一瞬间，会有成千上万人同时点击“下单”，如果所有请求都直接去扣减数据库里的库存，数据库很可能瞬间就被冲垮，导致系统崩溃，甚至出现商品超卖（卖得比库存多）的严重问题。

Redis的单线程特性和原子操作正好能应对这种场景，我们可以把商品库存提前加载到Redis里，当用户抢购时，程序不是直接写数据库，而是向Redis发送一个“递减”的命令，Redis是单线程处理命令的，这意味着所有的请求都得排队，它一个一个来处理，这个“递减”操作本身是原子的，也就是说，它保证每个请求都能准确无误地减掉一个库存，绝不会出现两个请求同时读到库存是1，然后都以为能下单，导致库存减成-1的情况。

Redis能快速地处理这些扣减请求，并立刻返回结果（成功或失败），等秒杀活动结束后，系统再找一个空闲的时间，将Redis中最终的库存结果同步回数据库即可，这样，数据库就避免了被洪水般的请求直接冲击,保证了系统的稳定性。

第三招：做个简单的“记事本”——存储临时会话。

用户登录网站后，需要有一个凭证来维持登录状态，这个凭证以及对应的用户信息，就是会话（Session），传统做法是把Session存在服务器的文件里或者数据库里，但这有个问题：当有多台服务器时，用户第一次访问被分配到A服务器登录，Session存在A上；下次请求万一被分配到B服务器，B服务器上没有这个用户的Session，用户就莫名其妙地“被退出登录”了。

Redis可以作为一个集中式的Session存储器，所有服务器都连接到同一个Redis实例，无论用户被分配到哪台服务器，都可以来Redis里查询和验证Session，因为Redis速度快，所以读写Session信息几乎不影响性能,同时又完美解决了多服务器环境下Session共享的难题。

总结一下

你看，Redis的使用思路其实一点都不复杂，它不是什么高深莫测的黑科技，它的核心思想就是“空间换时间”和“分流减压”，用宝贵的内存空间，换取惊人的响应速度；用一个高效的缓存层,把大部分简单但频繁的请求从沉重的数据库身上分流开。

它就像是一个身手敏捷的助理，把老板（数据库）从那些重复、琐碎、但又急需处理的杂事（高频读请求、瞬时并发）中解放出来，让老板能专心去处理更重要的核心业务（复杂的联表查询、事务操作），当你再遇到系统卡顿、数据库压力大的问题时，先别急着给数据库升级硬件或者优化那些已经很难优化的SQL语句了，不妨想一想：这个问题，能不能用Redis这个简单的“招儿”来解决？很多时候，答案都是肯定的。 参考和融合了普遍软件开发实践、常见技术社区如CSDN、掘金、知乎上关于Redis缓存的入门普及文章中的核心思想，以及《Redis设计与实现》等经典书籍中的基础概念。）