用Redis搞微博那事儿，实时监控数据流咋整才顺手

用Redis来处理微博这种海量实时数据流，核心思路就是把它当成一个高速运转的“数据枢纽”和“临时工作台”，避免所有请求都直接去压垮后面更复杂、更慢的数据库，想做得顺手,关键得在几个环节上用对劲儿。

得把数据流的“入口”弄得又快又稳，用户一发微博，一点赞，一转发，这个动作产生的事件就像一滴水，瞬间涌进来，这时候，绝对不能让它直接去写MySQL这种关系型数据库，因为磁盘IO操作再优化也是有延迟的，微博团队的做法（参考“TimYang”等技术博客的分享）是，先用一个非常轻量级的消息队列把事件接住，Redis的List结构或者更高效的Streams结构（Redis 5.0之后）就是干这个的绝佳选择，生产者（比如发布微博的后端服务）只管把事件信息，用户A点赞了微博B”，简化成一个JSON字符串，然后快速地“LPUSH”或者“XADD”进Redis的某个特定队列里，这个操作是内存级别的，速度极快，能瞬间响应前端请求，用户感觉上就是“秒赞”，这就完成了第一步：削峰填谷,把瞬间的高并发请求先化解成平稳的数据流。

就得有另一组“工人”（消费者服务）不停地从这个队列里“RPOP”或者用阻塞的方式读取新消息，这些工人服务拿到消息后，才开始干重活，一条新微博发布的事件被消费了，工人要做几件事：一，把微博正文等关键数据异步写入MySQL做持久化；二，也是更体现实时性的一步,更新各种计数器和粉丝的时间线。

计数器更新是Redis的拿手好戏，微博的转发数、评论数、点赞数，这些数字每秒钟都可能变化成千上万次，用Redis的Hash结构就特别顺手，可以为每条微博创建一个Hash，里面存着 like_count、comment_count、repost_count 这几个字段，每次有点赞事件过来，工人服务就对这个微博ID对应的Hash里的 like_count 执行HINCRBY命令，让它加1，这个操作也是内存计算，速度微秒级，能完美支撑实时变化，这就是Redis作为高速计数板的角色。

再说说最难搞的“时间线”（Timeline），你关注了很多人，怎么一刷新就能看到他们最新发布的微博？如果每次都去数据库里查你所有关注的人，然后按时间排序，那数据库直接就跪了，经典的“推模式”（Fan-out）就派上用场了，当某个大V发布一条新微博时，工人服务除了存数据库，还会做一件事：立刻查出这个大V的所有粉丝ID，然后为每一个粉丝的“个人时间线”（通常用一个Redis的Sorted Set实现）里，插入这条新微博的ID，并以发布时间戳作为分数（Score），Sorted Set能自动按分数（时间戳）排序，这样每个粉丝的时间线里天然就是按时间倒序排好的微博ID列表，当用户刷新首页时，后端服务只需要根据用户ID，到他对应的Sorted Set里，用ZREVRANGE命令快速取出最新几十条微博ID，然后再根据这些ID去Redis缓存或者数据库里批量取出微博内容（这又用到了Redis的Hash或String结构做缓存），拼装好返回给前端，这个过程非常快，因为主要操作都是在内存里完成的，对于粉丝量巨大的大V，这种“推”的模式在发微博时会有“写风暴”问题，所以业界通常会采用“推拉结合”的混合模式，但核心思想依然离不开Redis的Sorted Set来维护有序时间线。

实时监控和排行榜也离不开Redis，比如要做一个“一小时热门话题榜”，可以用Redis的Sorted Set，以话题名为成员，一小时内该话题的讨论量（或搜索量）作为分数，每次有相关事件发生，就ZINCRBY一下对应话题的分数，要查榜单时，直接ZREVRANGE命令取前N名，又快又准，整个数据流从产生到被消费、计数、分发、排序，Redis在其中扮演了消息队列、高速缓存、计数器和排序引擎多个角色，通过一系列巧妙的数据结构组合，让实时监控和数据流转变得非常“顺手”。