用Redis怎么快速查用户信息，实际操作和技巧分享

用Redis查用户信息，核心思想就是“空间换时间”，简单说，就是把经常要查、对速度要求很高的用户数据，从慢吞吞的数据库里提前搬出来，放到内存里的Redis中，这样查的时候就不用去绕远路找数据库了，直接从内存读取,速度能快上百倍。

实际操作第一步：设计存储的Key

这是最基础也最重要的一步，Key设计得好，后面管理起来才方便，不能胡乱起名，得有规律，一个常见的做法是使用固定的前缀加上用户唯一标识，用户ID是123，那么他的信息在Redis里的Key就可以是 user:123 或者 user_info:123，这个冒号是习惯用法，它能在一些可视化工具里帮你把Key按层级展示，看起来更清晰，千万别用 user123 这种,以后想找所有用户相关的Key就麻烦了。

实际操作第二步：选择存储的数据结构

用户信息通常是一个包含多个字段的对象，比如用户名、头像、年龄、积分等，在Redis里，存这种数据最佳的选择是 Hash（哈希） 结构，它就像一个小的字典，有 field 和 value。

• 怎么存？ 使用 HSET 命令，要存用户123的信息，可以这样操作： HSET user:123 name "张三" avatar "1.jpg" score 1000 这一条命令就能把多个字段一次性塞进去，你也可以分开用 HSET user:123 name "张三"，再 HSET user:123 score 1000。

• 怎么查？

  

  • 查整个用户信息： HGETALL user:123,这会把这个用户的所有字段和值都返回给你。
  • 只查个别字段： HMGET user:123 name score，如果你只关心用户名和积分，用这个命令，它只返回你指定的字段，比 HGETALL 更高效。
  • 查单个字段： HGET user:123 name,就只查用户名。

技巧分享一：缓存穿透及其应对

你可能会想，如果有个恶意请求，一直查一个不存在的用户ID（1或者9999999）会怎样？这个请求会先查Redis，发现没有（我们称之为“缓存未命中”），然后就会去查数据库，数据库也返回空，这样一来，这个无效的请求每次都会打到数据库上，失去了缓存的意义，这就是“缓存穿透”。

怎么办？ 有个简单的技巧：即使数据库查不到，也在Redis里存一个空值，对于用户ID 9999999，我们执行 SET user:9999999 "null"，并给它设置一个较短的过期时间，比如60秒，这样，在60秒内，再有请求查这个不存在的用户，Redis会直接返回空值，而不会去骚扰数据库，虽然占了一点点内存，但保护了数据库,非常划算。

技巧分享二：缓存雪崩及其应对

想象一下，如果你在系统启动时，把一万个用户数据全部加载到Redis里，并且都设置了相同的过期时间，比如2小时，那么2小时后的某一瞬间，这一万个缓存会同时失效，这时如果突然有大量请求进来，所有请求都会发现缓存没了，于是全部涌向数据库，数据库很可能瞬间就被压垮了，这种现象叫“缓存雪崩”。

怎么办？ 核心技巧是 打散过期时间，不要在同一个时间点让大量缓存失效，在给缓存设置过期时间（TTL）时，不要都用固定的120分钟，可以在这个基础上加一个随机数，120分钟 + 随机0到30分钟，这样，缓存就会在120分钟到150分钟之间随机过期，失效的时间点就被均匀摊开了,数据库的压力就会平稳很多。

技巧分享三：如何保证数据最新？—— 缓存更新策略

用户信息不是一成不变的，用户可能会改名、换头像，这时，Redis里的缓存数据就和数据库里的真实数据不一致了，怎么办？有几种常见思路：

1. 懒加载（被动更新）： 这是最常用的，当用户更新自己的信息时，系统先去更新数据库。直接删除Redis里对应的缓存（DEL user:123），下次再有请求来查这个用户时，发现缓存没了，就会去数据库取出最新数据，再重新写到Redis里，这个方法简单有效，虽然更新后第一次查询会慢一点,但保证了数据的一致性。
2. 主动更新： 在更新数据库的同时，也主动更新Redis里的缓存，比如用户改名后，立刻执行 HSET user:123 name "新名字"，这个方法读起来最快，但要注意操作的顺序，最好保证数据库更新成功后再更新缓存，否则可能出现奇怪的数据不一致，在高并发场景下，这个策略需要更精细的设计来避免并发问题，对初学者来说，优先推荐用第一种“懒加载”方式。

总结一下

用Redis快速查用户信息，说白了就是三部曲：设计好Key -> 用Hash结构存数据 -> 设置合理的过期时间，要留心缓存穿透和雪崩这两个坑，用“缓存空值”和“随机过期时间”这两个技巧来规避，至于数据更新，先从简单的“更新数据库后删除缓存”开始用起，把这些基础打牢，就能极大地提升你系统的查询速度，Redis是内存操作，速度极快，它的瓶颈往往不在于它本身,而在于我们如何使用它。