老弟第一次學(xué) Redis，被坑慘了！小白可懂的保姆級 Redis 教程

這天，產(chǎn)品經(jīng)理找到你：阿巴阿巴，用戶吐槽咱們網(wǎng)站首頁加載太慢，快優(yōu)化！

你是小阿巴，剛?cè)肼毜某绦騿T。

這天，產(chǎn)品經(jīng)理找到你：阿巴阿巴，用戶吐槽咱們網(wǎng)站首頁加載太慢，快優(yōu)化！

你打開監(jiān)控一看，好家伙！每秒有上萬個用戶在訪問首頁，每次都要查詢 MySQL 數(shù)據(jù)庫來獲取熱門文章。

雖然你運用畢生所學(xué)優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫查詢，但它還是扛不住這么高的并發(fā)。

你急得滿頭大汗：數(shù)據(jù)庫快撐不住了，怎么辦啊？

這時，你的導(dǎo)師 —— 號稱 “后端之狗” 的魚皮路過，淡定地說了 3 個字：Redis（瑞迪斯）。

你一臉懵：Redis？那是啥？

?? 推薦觀看本文對應(yīng)視頻：https://bilibili.com/video/BV1a1sgzfE5d

第一階段：認(rèn)識 Redis

魚皮：Redis 的全稱是 Remote Dictionary Server（遠(yuǎn)程字典服務(wù)器），是一個 基于內(nèi)存的 K/V 存儲系統(tǒng)。

你：遠(yuǎn)程？字典？K/V？這些都是什么啊？

魚皮：你可以把 Redis 當(dāng)成一個數(shù)據(jù)庫，服務(wù)器可以通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程操作它寫入和讀取數(shù)據(jù)。K/V 就是 Key-Value 鍵值對，數(shù)據(jù)就像字典一樣保存。

你可以通過 Key 快速查詢到對應(yīng)的 Value。而且因為數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中，Redis 的讀寫速度有時比 MySQL 快 100 倍！

你眼前一亮：那我趕緊裝一個試試！

機智如你，直接打開官網(wǎng) 下載了 Redis 服務(wù)器，并且成功安裝運行。

但是怎么操作 Redis 呢？

魚皮：可以使用官方提供的命令行工具 Redis CLI 連接并操作 Redis。

打開終端輸入下列命令：

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379

連上之后，咱們試試最基礎(chǔ)的操作，利用 SET 命令保存一個鍵值對：

SET name "xiaoaba"

然后通過鍵讀取到值：

GET name

你剛敲完命令，屏幕立刻返回 "小阿巴"。

你大為震驚：秒回！這也太快了！

魚皮：你剛剛保存的值是 Redis 的 String 字符串 類型，只是最簡單的一種。

你：還有其他類型？

魚皮：當(dāng)然，Redis 能存的東西可多著呢~ 它有 5 種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適用于不同場景：

1）String 字符串：存簡單的值，比如用戶名、計數(shù)器

SET username:1 "魚皮"
GET username:1

2）Hash 哈希表：存對象，比如用戶信息 {name: "小阿巴", age: 18}

HSET user:1001 name "小阿巴" age 18
HGET user:1001 name

3）List 列表：存有序數(shù)據(jù)，比如最新的 10 條評論

LPUSH comments "太棒了！" "學(xué)到了"
LRANGE comments 0 -1

4）Set 集合：存不重復(fù)的數(shù)據(jù)，比如點贊用戶列表

SADD post:1:likes user1 user2 user3
SMEMBERS post:1:likes

5）SortedSet 有序集合：存需要排序且不重復(fù)的數(shù)據(jù)，比如游戲排行榜

ZADD leaderboard 100 "玩家A" 95 "玩家B" 90 "玩家C"
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES

你感嘆道：這用法也太多了，我要背這些命令嗎？

魚皮：千萬別背！用的時候去查 Redis 官方的命令手冊就行。

而且想偷懶的話，推薦你裝個 Redis 官方的可視化工具 Redis Insight，能像操作 Excel 一樣操作 Redis，數(shù)據(jù)一目了然。

你：哇，確實方便多了！但是我怎么用 Java 代碼操作 Redis 呢？

魚皮：主流編程語言都有操作 Redis 的客戶端 SDK。

對于 Java 開發(fā)者，可以選擇 Jedis、Lettuce、Spring Data Redis 和 Redisson，它們封裝了很多操作 Redis 的方法，幾行代碼就能搞定。

時間充足的話，建議你看看某馬的 Redis 教程來系統(tǒng)學(xué)習(xí)，我當(dāng)年也看過，講的很好，先把基礎(chǔ)篇和實戰(zhàn)篇看完就夠了。

你：得咧，我這就看！

第二階段：實戰(zhàn)應(yīng)用

半個月后，你已經(jīng)看了不少教程，準(zhǔn)備解決熱門文章查詢太慢的問題。

你實現(xiàn)了經(jīng)典的緩存邏輯：第一次查詢時，先從 Redis 中查找，如果沒有找到，再從 MySQL 數(shù)據(jù)庫中查詢，然后將結(jié)果存入 Redis 中，并設(shè)置過期時間。后續(xù)相同的查詢就能直接從 Redis 返回結(jié)果。

示例代碼：

public List<Article> getHotArticles() {
   // 1. 先從 Redis 查詢
   String cacheKey = "hot_articles";
   String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
   if (cachedData != null) {
       // 緩存命中，直接返回
       return JSON.parseArray(cachedData, Article.class);
  }
   // 2. 緩存未命中，查詢數(shù)據(jù)庫
   List<Article> articles = articleMapper.selectHotArticles();
   // 3. 將結(jié)果存入 Redis，設(shè)置 10 分鐘過期
   redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSON.toJSONString(articles), 10, TimeUnit.MINUTES);
   return articles;
}

使用 Redis 后，查詢速度從 3 秒縮短到了 0.3 秒，產(chǎn)品經(jīng)理看你的眼神都變了，你很是得意。

魚皮：不錯，不過 Redis 的作用可不僅僅是緩存，你還能用它繼續(xù)優(yōu)化項目么？比如之前用戶反饋的登錄態(tài)失效問題。

你想了想：Redis 的本質(zhì)是 存儲系統(tǒng)，也就是說，可以利用 Redis 來存儲多個服務(wù)器間需要共享的數(shù)據(jù)。公司有 2 臺服務(wù)器，用戶第一次登錄時，Session 存在服務(wù)器 A 本地；刷新頁面后，請求被分配到服務(wù)器 B，就找不到 Session 了，導(dǎo)致丟失登錄態(tài)。那我就把需要共享的 Session 數(shù)據(jù)存到 Redis 中，這樣無論請求分配到哪臺服務(wù)器，都能從 Redis 里拿到 Session。

魚皮欣慰地點了點頭：不錯，這就是典型的 分布式 Session 問題。

類似的，分布式鎖也可以利用 Redis 實現(xiàn)，讓多個服務(wù)器都從 Redis 去獲取鎖資源，誰先拿到鎖，誰就能操作，其他人排隊等待。

你：確實，那 Redis 還有其他應(yīng)用場景么？

魚皮：那可太多了，Redis 除了 5 種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)外，還提供了很多 “高級” 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，專門解決特定場景的問題。

GEO：存地理位置坐標(biāo)，實現(xiàn)附近的人、附近的餐廳功能
Bitmap：用 1 個 bit 表示一個狀態(tài)，節(jié)約內(nèi)存，實現(xiàn)用戶簽到、在線狀態(tài)統(tǒng)計
HyperLogLog：適用于大規(guī)模統(tǒng)計 UV（獨立訪客數(shù)），雖然存在誤差，但內(nèi)存占用只有 12 KB
布隆過濾器：快速判斷數(shù)據(jù)是否存在，可用來防止無效查詢打到數(shù)據(jù)庫
Stream：消息隊列功能，可以實現(xiàn)異步任務(wù)，比如用戶下單后異步發(fā)送短信通知（但更推薦用專業(yè)的消息隊列）

魚皮：對了，還有更高級的玩法，Redis 支持編寫 Lua 腳本 保證多個操作的原子性，確保要么全部成功，要么全部失敗，避免數(shù)據(jù)不一致的問題。

你：這些聽起來好高級，感覺學(xué)不完了……

魚皮：想什么呢，肯定學(xué)不完啊！

Redis 是在持續(xù)更新的，去看看官方文檔，你會發(fā)現(xiàn)更多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如適用于 AI 應(yīng)用開發(fā)的向量存儲。不過別擔(dān)心，可以等實際開發(fā)中遇到對應(yīng)場景再學(xué)。

Redis 是實戰(zhàn)型技術(shù)，光看不練等于白學(xué)，一定要多動手實踐。

你：好，那我就先給公司網(wǎng)站的更多查詢也加上緩存吧~

第三階段：常見問題和解決方案

一個月后的某天，凌晨 3 點，你被電話吵醒了。

運維小哥急切地說：阿巴阿巴，網(wǎng)站掛了！數(shù)據(jù)庫查詢一直超時，你快看看！

你很是疑惑：都用 Redis 緩存了，還能超時？

你趕緊去公司看了下日志，發(fā)現(xiàn)原來有惡意用戶在瘋狂查詢一個不存在的文章 ID，每次 Redis 緩存中都查不到，請求就直接打到了 MySQL 數(shù)據(jù)庫上！

魚皮這時也趕到了公司：這就是經(jīng)典的 緩存穿透 問題，惡意請求故意查詢不存在的數(shù)據(jù)，繞過緩存，直接攻擊數(shù)據(jù)庫。

你汗流浹背了：那怎么辦？

魚皮：最簡單的方法是，即使數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果為空，仍將這個空結(jié)果緩存到 Redis 中，并設(shè)置一個較短的過期時間。后續(xù)相同請求會直接命中緩存的空值，避免訪問數(shù)據(jù)庫。

你恍然大悟，趕緊寫代碼補充了緩存空值的邏輯。

public Article getArticleById(Long id) {
   String cacheKey = "article:" + id;
   String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
   if (cachedData != null) {
       // 如果是空值標(biāo)識，直接返回 null
       if ("__NULL__".equals(cachedData)) {
           return null;
      }
       return JSON.parseObject(cachedData, Article.class);
  }  
   // 查詢數(shù)據(jù)庫
   Article article = articleMapper.selectById(id);
   if (article != null) {
       // 存儲正常數(shù)據(jù)，10 分鐘過期
       redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSON.toJSONString(article), 10, TimeUnit.MINUTES);
  } else {
       // 存儲空值標(biāo)識，2 分鐘過期
       redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "NULL", 2, TimeUnit.MINUTES);
  }  
   return article;
}

魚皮提醒道：緩存穿透只是其中一個問題，實際項目中還會遇到 緩存擊穿 和 緩存雪崩。

1）緩存擊穿：熱門數(shù)據(jù)突然過期，大量請求同時涌向數(shù)據(jù)庫。可以用互斥鎖，讓請求排隊一個一個來，第一個請求負(fù)責(zé)查數(shù)據(jù)庫并重建緩存，其他請求等緩存重建完成后再查詢。

2）緩存雪崩：大量緩存同時過期，數(shù)據(jù)庫瞬間壓力巨大。解決方法是給過期時間加上隨機值，避免同時失效。

你感慨道：Redis 的坑還真不少！

魚皮：這就是為什么要學(xué)習(xí) Redis 的最佳實踐，比如合理設(shè)計緩存鍵名、設(shè)置合適的過期時間、選擇正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。

魚皮：不過這才剛開始呢，你以后還會遇到緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致、查詢 Redis 阻塞、內(nèi)存爆滿等問題，都是需要學(xué)習(xí)的，以后我再給你講吧。

你：那如果 Redis 本身也扛不住高并發(fā)怎么辦？

魚皮：那就搭建 多級緩存，比如服務(wù)器本地內(nèi)存緩存 => Redis 分布式緩存 => 數(shù)據(jù)庫，層層過濾。用戶請求先查本地緩存，沒有再查 Redis，還沒有才查數(shù)據(jù)庫。每一層都能攔截一部分請求，大大減少 Redis 的壓力。

還有 緩存預(yù)熱，比如大促活動前，提前把熱門商品數(shù)據(jù)加載到 Redis 中，避免活動開始時大量請求同時打到數(shù)據(jù)庫。

第四階段：高級特性和生產(chǎn)部署

用了一段時間 Redis 后，你開始有點飄了。

你對著新來的實習(xí)生阿坤炫耀：Redis 我閉著眼睛都能寫！什么緩存、分布式鎖、多級緩存，我都搞定過！

結(jié)果第二天，老板黑著臉找到你：昨晚機房斷電重啟后，很多用戶反饋自己的學(xué)習(xí)進(jìn)度丟失了，怎么回事？！

你這才意識到問題的嚴(yán)重性：Redis 數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存，斷電不就沒了嗎？

魚皮及時出現(xiàn)：看來你對 Redis 的理解還停留在玩具階段啊，生產(chǎn)環(huán)境的 Redis 可不是這么簡單！我來問你幾個問題。

第一問：怎么防止數(shù)據(jù)丟失？

你支支吾吾：做…… 做備份？

沒想到，旁邊的阿坤突然雞叫起來：可以利用 Redis 提供的 2 種持久化方案！

1）RDB 快照：定期把內(nèi)存數(shù)據(jù)完整保存到硬盤，像拍照一樣，恢復(fù)快但可能丟失最新數(shù)據(jù)。

2）AOF 日志：把每個寫操作都記錄下來，像記日記，數(shù)據(jù)更安全但恢復(fù)較慢（需要重新執(zhí)行所有寫操作）。

第二問：Redis 服務(wù)器掛了怎么辦？

你撓頭：重啟？

魚皮搖頭：用戶等得起嗎？

阿坤又雞叫起來：要部署 主從集群，主節(jié)點負(fù)責(zé)寫數(shù)據(jù)，從節(jié)點實時同步主節(jié)點的數(shù)據(jù)。這樣即使主節(jié)點掛了，從節(jié)點立刻頂上，用戶毫無感知。

第三問：主節(jié)點掛了，誰來決定哪個從節(jié)點升級？

你無言以對，但是那阿坤竟從容不迫：用 哨兵機制，哨兵就像監(jiān)工，可以實時監(jiān)控 Redis 集群健康狀態(tài)。發(fā)現(xiàn)主節(jié)點掛了，自動選擇一個從節(jié)點升級為新主節(jié)點，實現(xiàn)自動故障轉(zhuǎn)移。

第四問：數(shù)據(jù)量太大，單臺 Redis 存不下怎么辦？

你眼前一亮，終于等到自己會的問題了，搶答道：刪除數(shù)據(jù)！

阿坤用看流浪狗的眼神看了你一眼，回答道：首先 Redis 自身有多種淘汰策略，會自動刪除不常用的數(shù)據(jù)。

還可以搭建 分片集群，把數(shù)據(jù)按照某種規(guī)則分散到多臺 Redis 上，每臺只存一部分。Redis 使用 哈希槽 機制來分配數(shù)據(jù)，既能存儲更多數(shù)據(jù)，又能承受更高并發(fā)。

魚皮拍了拍阿坤的肩膀：小伙子年輕有為啊！

你羞愧地抬不起頭：我以為自己已經(jīng)掌握了 Redis，原來只是學(xué)了個皮毛……

魚皮：這些都是 Redis 在生產(chǎn)環(huán)境必須考慮的問題，大廠的 Redis 集群動輒幾十上百個節(jié)點，就是為了保證 高可用、高性能、高可擴展性。小阿巴，你還要好好跟阿坤學(xué)習(xí)啊。

第五階段：深入底層原理

被魚皮連環(huán)拷問后，你主動找到阿坤：我想深入學(xué)習(xí) Redis，不能只停留在會用的層面，請問你是怎么學(xué)習(xí)底層原理的呀？

阿坤有些驚訝：咦？你不背八股文的么？去面試刷題網(wǎng)站刷刷題就好了呀！

你震驚了：現(xiàn)在的校招生，竟然恐怖如斯！

魚皮：阿坤你別逗他了，其實我們可以帶著問題學(xué)習(xí)。比如你知道 Redis 為什么這么快 嗎？

你想了想：因為數(shù)據(jù)存在內(nèi)存里？

魚皮：這只是表面原因。深層次的原因有很多：

高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Redis 底層使用了動態(tài)字符串、跳表、壓縮列表等經(jīng)過優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
單線程模型：避免了多線程的上下文切換開銷
IO 多路復(fù)用：一個線程就能同時處理成千上萬個連接
內(nèi)存管理：有完善的內(nèi)存淘汰策略，比如 LRU 算法