用SSM配Redis搞开发，感觉流程简单多了，也挺方便的嘛

（刷知乎看到个帖子）前几天在网上瞎逛，看到知乎上有位叫“会编程的兔子”的程序员分享了他的经历，他说他们团队之前做一个电商项目，光是处理商品库存和用户秒杀这种高并发场景就头疼得要死，每次用户一抢购，数据库就直接“躺平”，页面卡死，订单还经常出现超卖，后来他们把项目架构换成了SSM框架，然后搭配Redis做缓存，用他的原话说就是：“用SSM配Redis搞开发，感觉流程简单多了，也挺方便的嘛。”

这话一下就说到我心坎里去了，因为我前阵子也正好用这个组合做了个小项目，深有同感，以前一想到要处理缓存，脑子里就是一堆麻烦事：数据什么时候该存进去？什么时候又该让它失效？万一缓存和数据库里的数据对不上咋办？光是想想就头大，但真的上手用了SSM+Redis之后，发现很多担心其实是多余的,这条路子早就被踩平了。

最直观的感受就是，活儿变得“省心”了。 就拿最普通的查询来说吧，以前没有Redis的时候，每次用户点开一个商品详情页，我的Service层代码就得老老实实地去敲数据库的门：“喂，查一下id=123的商品信息”，哪怕这个商品一小时被点开一万次，数据库就得被问一万次，它累，我也心疼，但现在呢？我在Service方法上加个简单的注解，比如@Cacheable(value="goods", key="#id")，效果就完全不一样了，第一次查询，数据会从数据库里取出来，顺手”就丢到Redis里存好了，接下来再有用户来查，系统会像个机灵鬼一样，先去Redis里瞅一眼，发现东西就在那儿，立马拿出来返回给用户，连数据库的门都不用敲，数据库的压力瞬间就降下来了，页面的响应速度也快得像飞起来一样，这种“自动挡”的体验,确实方便。

其次就是，一些以前很棘手的问题，现在解决起来变得“优雅”了。 比如文章开头提到的“会编程的兔子”说的库存扣减问题，在高并发下，如果直接update数据库 set stock = stock - 1，很可能会超卖，用Redis的原子操作就能很漂亮地解决，我可以先把商品库存数量提前加载到Redis里，用户秒杀时，不是直接写数据库，而是先让Redis执行一个decr命令（就是减1的命令），这个命令是原子的，能确保即使一万个人同时抢，Redis也会一个一个地减，绝对不会出现负数，等Redis里扣减成功了，我再通过消息队列或者其他方式，异步地去更新数据库的最终库存，这样就把最核心、最压力山大的并发请求，用Redis这个“超级速算员”给扛住了，数据库只负责最终的数据落地，轻松太多了，SSM框架又能很好地整合消息队列,整个流程串起来非常顺滑。

还有一点让我觉得简单的是，SSM和Redis的“合作”非常默契。 像Spring框架，它提供了非常完善的缓存抽象层，用那些注解（@Cacheable, @CacheEvict, @CachePut）就能轻松管理Redis里的数据，比如我后台管理员修改了商品价格，我只需要在更新的Service方法上再加个@CacheEvict(value="goods", key="#goods.id")，意思是这个方法执行完（更新数据库后），顺带就把Redis里旧的缓存数据给清掉，这样下次用户再来查询时，发现缓存没了，就会去数据库取最新的价格，再重新缓存起来，整个过程我几乎不用写什么操作Redis的底层代码，框架都帮我打理好了，这种“声明式”的开发方式，让我只需要关心业务逻辑对不对,而不用分心去处理繁琐的缓存细节。

当然啦，也不是说一点坑都没有，比如刚开始要考虑缓存的数据结构设计，是直接用String存JSON，还是用Hash存字段；还要规划好缓存的过期时间，别让一些不常变的数据永远占着内存；更要提防缓存穿透（总查一个不存在的id）和缓存雪崩（大量缓存同时失效）这种高级问题，但话说回来，这些问题是引入缓存时普遍要面对的，跟是不是用SSM关系不大，而且网上相关的解决方案非常成熟，社区活跃,遇到问题基本都能找到答案。

就像“会编程的兔子”感叹的那样，用SSM配Redis，确实让开发流程变得简单和方便了许多，它把一些复杂的、性能瓶颈的问题，通过一种相对简单和可控的方式给化解了，让我这种普通开发者，不用成为分布式系统专家，也能写出性能还算不错的应用，这种技术组合，就像是给一辆家用车（SSM）装上了一个涡轮增压器（Redis），不需要我变成专业赛车手去改造发动机，就能明显感觉到速度和体验的提升，这感觉,确实挺棒的。