用Redis搞高并发分流，性能优化那些事儿聊聊

主要整合自网络技术社区如CSDN、博客园、InfoQ等平台的常见讨论与实践经验分享，以及《Redis设计与实现》等书籍中的核心思想,以口语化方式呈现）

聊到用Redis处理高并发和分流，这事儿其实说白了就是怎么让系统在人多手杂的时候还能稳如老狗，不卡不死，Redis这家伙，因为数据都在内存里，读写速度飞快，所以成了抗高并发的首选神器,咱们就聊聊具体怎么用它来干这些事儿。

最常用的一个招数就是缓存，这算是Redis的老本行了，想象一下，一个热门商品页面，每次打开都要去数据库里查库存、查详情，数据库哪受得了啊，这时候就把这些经常被读取、又不常变动的数据丢到Redis里，比如商品123的信息，存成一个叫product:123的键，下次再有人来查，系统先屁颠屁颠地去Redis里找，找到了直接返回，又快又省劲，这就相当于给数据库前面加了个超级快的“前台”，把大部分简单问路的客人都给打发了，数据库的压力自然就小了，这就是最基本的分流,把读请求分流到Redis上。

但光缓存静态数据还不够，遇到像秒杀这种场景，几万人同时抢一个东西，问题就复杂了，这时候核心矛盾是防止超卖和应对海量并发写，Redis的单线程模型和原子操作就派上大用场了。

比如减库存，你不能直接在程序里“读库存值、判断、再减一”，因为并发情况下，可能多个请求都读到库存是1，都以为能买，结果都成功减了1，库存就成负的了，这时候就得用Redis的原子操作，比如DECR（递减）或者Lua脚本。DECR命令是原子性的，意思就是这个操作在执行过程中不会被别的命令打断，保证减库存这个动作是铁板一块，更复杂的逻辑，比如要判断库存大于零才能减，就可以写一段Lua脚本，因为Lua脚本在Redis里也是原子执行的，相当于把多个操作打包成一个不可分割的任务,这样就完美解决了超卖问题。

光解决超卖，数据库还是可能挂，因为秒杀开始那一刻，即使库存检查在Redis里完成了，最终生成订单、扣减真实数据库库存这个动作，如果几万请求瞬间涌向数据库，数据库也扛不住，这时候就得用更狠的招数，叫消息队列，Redis的List结构就可以当简单的队列用，具体做法是：用户秒杀请求过来后，先在Redis里完成库存预扣减（用刚才说的原子操作），如果扣减成功，并不急着去写数据库，而是把这个秒杀成功的用户ID和商品ID封装成一个消息，RPUSH（从右边推进去）到一个特定的队列里，系统后台跑着一些慢悠悠的 worker 进程，用LPOP（从左边拉出来）命令从队列里取出消息，再慢慢地、分批地去更新数据库，这样一来，对数据库的写入压力就从一瞬间的洪峰变成了一条平滑的溪流，数据库就舒服多了，这招是把高并发的写请求，通过Redis这个中间人,进行了缓冲和分流。

除了这些大招，平时用Redis还有些性能优化的细活儿，比如键的命名别太随便，弄个规范，像业务名:对象名:ID这种，清晰又好管理。内存是金贵的，别啥都往里扔，设置个过期时间（TTL），让不用的数据自动滚蛋，还要避免一些慢查询操作，比如在不该用KEYS *的时候用了它（这命令会遍历所有键，数据多了能卡死Redis），可以用SCAN命令来代替，还有管道（pipeline） 技术，如果有一大批命令要执行，不用一个个等响应，可以打包一次性发给Redis，减少网络来回的次数,速度能提升一大截。

Redis本身也要打理好，光用一台Redis服务器，万一它挂了就全完了，所以得做主从复制，弄几个副本，主服务器负责写，从服务器负责读，这样既能备份数据，又能把读请求分流到从服务器上，减轻主服务器的压力，再高级点，还可以做分片集群，就是把数据分散到多个Redis实例上，每个实例只存一部分数据，这样就能突破单机内存和性能的限制,应对更大的并发和数据量。

用Redis搞高并发分流和优化，核心思想就是“分而治之”和“空间换时间”，用它超快的内存读写能力，把数据库的压力分担掉；用它单线程原子操作的特性，保证关键操作不乱套；再用队列之类的结构，把瞬时压力化解掉，自己用的时候也得讲究点，别瞎用，把它的潜力好好发挥出来，这些东西都是在实际项目里摸爬滚打总结出来的,多试试就知道了。