Redis负载优化了，应用响应速度也跟着快起来了

（根据知乎专栏“技术夜未眠”中一篇关于缓存优化的实践分享整理）

我们团队最近遇到了一件挺让人头疼的事儿，就是每天到了下午两三点钟，特别是电商平台搞秒杀活动那几天，整个应用的响应速度就变得特别慢，用户那边老是反馈说页面刷不出来，下单要转半天圈圈，客服电话都快被打爆了，技术这边看监控后台，发现应用服务器的CPU和内存其实都还好，没到撑不住的地步，但数据库的压力却异常的大，尤其是某些核心商品信息表和用户订单表的查询，慢查询日志一下子多了好多，我们初步判断，瓶颈很可能出在数据库的读取上，大量的请求直接涌向了数据库,导致它不堪重负。

（信息源自团队内部问题排查会议记录及APM监控系统数据）

问题定位了，接下来就是想办法解决，我们用的主要缓存工具就是Redis，但之前的用法可能比较粗放，我们开了一个紧急的“诸葛亮会”，大家七嘴八舌地讨论开了，有同事说，是不是我们Redis的缓存命中率太低了？就是很多请求其实没从Redis里拿到数据，还是跑去查数据库了，还有同事怀疑，是不是我们缓存的数据结构设计得不合理，比如把一个很复杂的对象整个存成一个大的JSON字符串，每次读取哪怕只要其中一个字段，也得把整个字符串都拿出来解析，效率不高，也有同事提到，是不是缓存Key的过期时间设置得太短了，数据刚缓存没多久就失效了,又得重新查库。

（思路启发自《Redis设计与实现》一书中关于缓存策略的章节）

讨论下来，我们觉得不能头疼医头脚疼医脚，得系统地搞一次Redis的负载优化,我们分了几步走：

第一步，先好好清理一下“库存”，我们用了Redis自带的命令，仔细分析了现在Redis里都存了些什么东西，哪些Key是经常被访问的“热数据”，哪些是放了很久几乎没人用的“冷数据”，结果发现，确实有很多早已下架的商品信息、过期的会话数据还占着地方，我们制定了一个清理策略，比如对于不重要的临时数据，适当缩短过期时间；对于一些肯定不再用的历史数据，果断手动清理掉，这就好比给Redis做了个“大扫除”，腾出了不少内存空间,也让Redis自身管理Key的效率更高了。

第二步，重点优化缓存策略，努力提高缓存命中率，我们重新审视了哪些数据是应该被缓存的，对于那些查询非常频繁、但更新不频繁的数据，比如商品分类信息、城市列表、配置参数等，我们设置了更长的过期时间，甚至考虑在某些极端场景下使用“永不过期”策略，然后通过后台更新机制来同步数据，对于那些更新比较频繁的数据，比如商品库存（特别是秒杀商品），我们采用了更精细化的缓存更新方案，不是在数据库更新后就立刻删除缓存（这可能导致后续请求瞬间压垮数据库），而是谨慎地更新缓存值，或者使用分布式锁来避免缓存击穿，我们还引入了“缓存预热”的机制，在预估会有大流量来临之前（比如秒杀开始前十分钟），就提前把关键数据加载到Redis里,避免活动一开始所有请求都同时去数据库查。

第三步，在数据结构上动了点“小手术”，之前图省事，经常把对象序列化成JSON字符串存进去，现在我们针对不同的查询需求，更合理地使用Redis原生的数据结构，要存储和查询一个用户的多种信息，我们可能会用Hash结构，这样可以直接获取某个字段，而不用读取整个对象，需要维护一个排行榜，就直接使用ZSET（有序集合）,这些原生数据结构的操作效率远高于在应用层解析JSON字符串。

（具体操作细节参考了Redis官方文档关于数据类型的性能说明）

第四步，我们也没忘记Redis本身，检查了一下配置，比如是否设置了最大内存限制，以及内存满了之后的淘汰策略（是报错还是淘汰一些旧数据），我们根据实际情况调整了策略，确保在内存紧张时能平滑地淘汰掉不重要的数据,而不是直接拒绝服务。

这么一顿操作下来，效果是立竿见影的，最直观的变化就是监控图上，数据库的负载曲线平稳了很多，之前那种瞬间冲高的“毛刺”几乎不见了，应用服务器的响应时间也有了非常明显的下降，平均响应时间从原来的几百毫秒降低到了几十毫秒，最开心的当然是用户，页面加载飞快，下单流程顺畅，客服那边反馈说相关的投诉电话少了一大半，我们自己也松了口气,终于不用再提心吊胆地盯着监控屏幕了。

这次经历让我们深刻体会到，Redis这个好东西，用好了是神器，能极大提升应用性能；但要是用不好，或者疏于管理，它也可能成为瓶颈，定期对缓存系统进行“体检”和“优化”，就像给汽车做保养一样，是非常有必要的事情，应用的响应速度上来了，用户体验好了,业务发展才能更顺畅。