Redis联合缓存这事儿，真能帮系统性能蹭蹭往上涨，别小看它的威力

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这事儿得从一个大家都可能遇到的情况说起，你负责一个系统，平时用着还行，但一到搞活动，比如双十一抢购、或者某个热点新闻爆发，系统直接就卡成幻灯片了，用户点个按钮转半天圈，最后给你弹个“服务不可用”，老板急了，用户骂了，你这边就得连夜排查，头发一把一把地掉，这时候，有经验的老司机可能会拍拍你说：“兄弟，试试给数据库前面加个缓存吧，特别是Redis，那玩意儿好使。” 而更进一步的做法，就是玩转“Redis联合缓存”，这招要是用好了，那可真是能让系统性能蹭蹭往上窜,威力不容小觑。

那这个“联合缓存”到底是个啥？它不是指Redis本身的一个技术名词，而是一种使用策略的组合拳，简单理解，就是把Redis这个速度快得像闪电的内存数据库，和你系统中其他环节巧妙地搭配起来，形成一道多层次的防线，共同对抗海量的请求压力，它不是单打独斗,而是团队作战。

最常见的一种联合，就是Redis和数据库（比如MySQL）的联合，这可以说是缓存应用的经典模式了，其核心思想就一句话：尽量让读请求别直接落到数据库身上，你想啊，数据库是管磁盘的，数据都存在硬盘里，虽然它自己也有优化，但跟Redis这种直接在内存里操作的数据比起来，速度差着好几个数量级呢，就好像F1赛车和家用轿车的区别，具体怎么联合呢？流程一般是这样的：当用户发起一个查询请求，比如查看商品详情，系统首先会屁颠屁颠地跑去Redis里找，看有没有缓存着这个商品的数据，如果找到了（这叫缓存命中），太好了！直接就把数据返回给用户，又快又省劲，数据库那边连知都不知道，还在那睡大觉呢，如果没找到（这叫缓存未命中），没办法，只能老老实实去数据库查，查出来之后，在返回给用户的同时，顺手把这个数据在Redis里也存一份，并且设置一个过期时间，这样，下一个再来查同样数据的请求，就能在Redis里找到了，这种模式对于读多写少的场景，比如新闻站、商品浏览页，效果是立竿见影的，数据库的压力瞬间就能降下来一大截,系统响应速度自然就上去了。

光有这一层联合还不够，如果遇到极端的热点数据，比如某个顶流明星突然官宣结婚，导致他的一条微博被每秒几十万次地访问，即使有Redis，所有的请求都涌向Redis里同一个key，也可能会把Redis单实例的网络带宽或者CPU打满，这时候，就要用到第二种联合思想：Redis本身的多级缓存联合，啥意思呢？就是在Redis前面再设一道关卡，在应用服务器本地，用Guava Cache或者Caffeine这类本地缓存框架，再建一个缓存，让请求先找本地的缓存，本地没有，再去访问远程的Redis集群，Redis没有，最后才找数据库，这样就把热点数据的访问压力分散到了每一台应用服务器上，进一步减轻了Redis集群的负担，这就好比一个大型仓库（数据库），它外面有个超级配送中心（Redis集群），但你觉得配送中心可能还会忙不过来，于是在每个小区门口（每台应用服务器）又设了个小卖部，存放最畅销的几种商品，用户想买瓶水，都不用出小区，在小卖部就解决了，这种“本地缓存 + Redis + 数据库”的三级模式,才是应对超级热点的终极武器。

还有一种联合，是针对写操作的，如果写请求也非常密集，比如秒杀场景下大家都在抢着下单，直接写数据库肯定扛不住，这时候可以用Redis先扛住写的压力，这就是Redis和消息队列思想的联合，把秒杀请求先放到Redis的List或者Stream这种数据结构里，快速接收下来，告诉用户“请求已接收，正在处理中”，然后后台再用稍微慢一点的速度，从队列里取出请求，一个个地真正写入数据库，这样就把一瞬间的洪峰流量，变成了一个平滑的河流，避免了数据库被直接冲垮,Redis在这里扮演了一个高速缓冲池和简易消息队列的角色。

当然了，联合缓存威力大，但也不是说用了就万事大吉，它也会带来一些“甜蜜的烦恼”，你得考虑缓存和数据库的数据怎么保持一致？比如后台管理员修改了商品价格，缓存里的旧数据怎么办？（这通常通过设置过期时间，或者主动删除缓存来解决），缓存万一挂了怎么办？（需要做Redis集群和高可用），缓存的数据满了怎么淘汰旧数据？（需要设置合适的淘汰策略）,这些都是在使用过程中需要仔细琢磨和设计的。

Redis联合缓存这事儿，本质上是一种“空间换时间”和“分层过滤”的智慧，它通过在不同速度的存储介质之间建立缓冲带，把尽可能多的请求拦截在速度更快的层面，从而保护最脆弱、最慢的数据库，最终极大地提升整个系统的吞吐量和响应速度，你可别小看了这种组合的威力，在很多互联网大厂，这套玩法已经是支撑起亿级流量的标准配置了，它可能不会让你的系统变得“天下无敌”，但绝对是让你系统从“一冲就垮”变成“能扛能打”的关键一步。 结束）