面说怎么用Redis缓存提升系统性能，缓存那块儿的事儿要抓紧优化才行

根据常见的系统架构优化实践和Redis官方文档的核心思想整理）

你提到“缓存那块儿的事儿要抓紧优化才行”，这说明你们已经意识到了系统可能存在性能瓶颈，而缓存确实是解决这个问题的利器,下面就直接说怎么用Redis来办这个事。

搞清楚为什么要用缓存？

想象一下，你家厨房的调料架，每次炒菜，你都需要盐，如果盐放在最顶层的柜子里，每次用都要搬凳子爬上去拿，是不是很麻烦？但如果你把常用的盐、酱油就放在灶台边伸手可及的地方,做饭速度就快多了。

数据库（比如MySQL）就像是那个顶层的柜子，数据存得很稳妥，但每次取东西（执行查询）相对慢一点，Redis就是这个灶台边的调料架，它把最常用、最需要快速拿取的数据放在内存里，内存的读写速度比硬盘快几个数量级，所以一旦数据从Redis里读，系统响应速度就会有质的飞跃，核心就两点：降低数据库的压力和加快数据访问速度。

Redis具体能缓存什么？怎么选？

不是所有数据都适合放缓存，你得挑那些“读多写少”的热点数据。

1. 用户信息：用户登录后，其基本信息（用户名、头像等）会被频繁读取，但不会老是修改，可以在用户登录时，把他的信息缓存起来，设置一个合理的过期时间（比如30分钟），下次再需要时，先查Redis，没有再查数据库,并重新塞回Redis。
2. 商品详情页：尤其是热门商品，成千上万人浏览，页面内容在短时间内变化不大，可以把整个页面渲染好的HTML片段（这叫页面缓存），或者组成页面的核心数据对象缓存起来，这样请求过来直接返回,连复杂的业务逻辑和数据库查询都省了。
3. 排行榜/计数器：Redis自带的数据结构（如ZSET有序集合）非常适合做实时排行榜，比如商品销量榜、游戏积分榜，更新和查询效率极高，同样，用INCR命令做文章阅读量、点赞数的计数,比频繁更新数据库要轻量得多。
4. 会话（Session）：在集群部署中，把用户的登录会话信息存在Redis里，可以实现多台服务器共享登录状态,避免粘滞会话的麻烦。

用的时候，必须注意的几个坑（关键优化点）

光把数据塞进去不行，用不好反而会出大问题，你提到的“抓紧优化”,很可能就是要解决这些问题。

1. 缓存穿透

   

   • 是什么：有人故意请求数据库中根本不存在的数据，比如请求一个不存在的商品ID，这时缓存里没有（叫缓存未命中），就会去查数据库，数据库也没有，每次请求都直接打到数据库上，缓存形同虚设,数据库可能被压垮。
   • 怎么办：
     • 缓存空对象：即使数据库查不到，也在Redis里存一个空值（比如key: "product:9999", value: null），并设置一个较短的过期时间（比如5分钟），这样后续同样的请求在过期前就会命中这个空值,保护数据库。
     • 布隆过滤器：在查询缓存前，先用布隆过滤器这个数据结构判断一下这个key是否存在，如果布隆过滤器说“不存在”，那肯定不存在，直接返回，就不用查缓存和数据库了,这是一种更高效的方式。

2. 缓存击穿

   • 是什么：某个热点key（比如一个秒杀商品）在缓存中过期了，就在这时，有大量并发请求同时这个key，所有请求发现缓存没了，齐刷刷地去查数据库,瞬间给数据库带来巨大压力。
   • 怎么办：
     • 永不过期：对极少数核心热点key，可以设置成永不过期,通过后台任务定期更新它。
     • 互斥锁：当第一个请求发现缓存失效时，它先去获取一个分布式锁（Redis自己就可以用SETNX命令实现），然后才去数据库加载数据，其他并发请求看到锁被占有了，就等待片刻，然后重新从缓存尝试读取,这样就只有第一个请求会去查库。

3. 缓存雪崩

   • 是什么：比击穿更严重，缓存中大量的key在同一时间点或时间段内过期失效，导致所有请求都涌向数据库,数据库压力激增甚至宕机。
   • 怎么办：
     • 设置随机过期时间：不要让大量key的过期时间都一样，比如基础过期时间设为30分钟，然后在此基础上加上一个随机的1-5分钟，这样key的失效时间就分散开了,避免集体失效。
     • 构建缓存高可用：使用Redis集群（如Redis Cluster），这样即使一台Redis机器挂了,其他的还能提供服务。
     • 服务降级和熔断：在系统层面，如果发现数据库压力过大，可以对非核心业务进行降级（直接返回默认值或友好提示），或者熔断（暂时停止服务）,保住核心业务和数据库。

4. 数据一致性

   • 是什么：当你更新了数据库里的数据后，缓存里的数据还是旧的,用户看到的就是过时信息。
   • 怎么办：这是一个权衡问题，没有完美方案。
     • 先更新数据库，再删除缓存：这是比较常用的策略，更新DB后，让缓存失效，下次读取时自然会把新数据加载进来，虽然不是绝对强一致（在删除缓存的极短时间内可能读到旧数据），但简单有效,能满足绝大多数业务场景。
     • 更复杂的策略还有“先删缓存再更新数据库”、或者通过订阅数据库的binlog来异步更新缓存等，但复杂度更高,根据业务对一致性的要求来选择。

一些实用的操作建议

• Key的设计：要有可读性，用冒号分隔，比如user:123:profile,一看就知道是ID为123的用户资料。
• 内存管理：Redis是内存数据库，要监控内存使用情况，配置好淘汰策略（比如LRU，最近最少使用）,当内存满时自动淘汰不常用的key。
• 监控：一定要上监控！监控Redis的CPU、内存、连接数、命中率（hit rate）等指标，缓存命中率是一个非常重要的指标，它告诉你缓存有多有效，如果命中率很低,说明缓存策略可能有问题。

用Redis优化性能，思路很简单——“把慢活儿变快活儿”，但真正要做好，关键在于细节处理，也就是如何应对上面提到的那些坑，根据你们系统的具体业务场景，分析出哪些是热点数据，然后制定合适的缓存策略（存什么、存多久、怎么更新），并做好防穿透、击穿、雪崩的方案，把这些“缓存那块儿的事儿”理顺了,系统性能自然就上去了。