这天，产品经理找到你：阿巴阿巴，用户吐槽咱们网站首页加载太慢，快优化！你是小阿巴，刚入职的程序员。
这天，产品经理找到你：阿巴阿巴，用户吐槽咱们网站首页加载太慢，快优化！
你打开监控一看，好家伙！每秒有上万个用户在访问首页，每次都要查询 MySQL 数据库来获取热门文章。
虽然你运用毕生所学优化了数据库查询，但它还是扛不住这么高的并发。
你急得满头大汗：数据库快撑不住了，怎么办啊？
这时，你的导师 —— 号称 “后端之狗” 的鱼皮路过，淡定地说了 3 个字：Redis（瑞迪斯）。
你一脸懵：Redis？那是啥？
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第一阶段：认识 Redis
鱼皮：Redis 的全称是 Remote Dictionary Server（远程字典服务器），是一个 基于内存的 K/V 存储系统。
你：远程？字典？K/V？这些都是什么啊？
鱼皮：你可以把 Redis 当成一个数据库，服务器可以通过网络远程操作它写入和读取数据。K/V 就是 Key-Value 键值对，数据就像字典一样保存。
你可以通过 Key 快速查询到对应的 Value。而且因为数据存在内存中，Redis 的读写速度有时比 MySQL 快 100 倍！
你眼前一亮：那我赶紧装一个试试！
机智如你，直接打开
但是怎么操作 Redis 呢？
鱼皮：可以使用官方提供的命令行工具 Redis CLI 连接并操作 Redis。
打开终端输入下列命令：
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
连上之后，咱们试试最基础的操作，利用 SET 命令保存一个键值对：
SET name "xiaoaba"
然后通过键读取到值：
GET name
你刚敲完命令，屏幕立刻返回 "小阿巴"。
你大为震惊：秒回！这也太快了！
鱼皮：你刚刚保存的值是 Redis 的 String 字符串 类型，只是最简单的一种。
你：还有其他类型？
鱼皮：当然，Redis 能存的东西可多着呢~ 它有 5 种基本数据结构，适用于不同场景：
1）String 字符串：存简单的值，比如用户名、计数器
SET username:1 "鱼皮"
GET username:1
2）Hash 哈希表：存对象，比如用户信息 {name: "小阿巴", age: 18}
HSET user:1001 name "小阿巴" age 18
HGET user:1001 name
3）List 列表：存有序数据，比如最新的 10 条评论
LPUSH comments "太棒了！" "学到了"
LRANGE comments 0 -1
4）Set 集合：存不重复的数据，比如点赞用户列表
SADD post:1:likes user1 user2 user3
SMEMBERS post:1:likes
5）SortedSet 有序集合：存需要排序且不重复的数据，比如游戏排行榜
ZADD leaderboard 100 "玩家A" 95 "玩家B" 90 "玩家C"
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES
你感叹道：这用法也太多了，我要背这些命令吗？
鱼皮：千万别背！用的时候去查
而且想偷懒的话，推荐你装个 Redis 官方的可视化工具
你：哇，确实方便多了！但是我怎么用 Java 代码操作 Redis 呢？
鱼皮：主流编程语言都有操作 Redis 的客户端 SDK。
对于 Java 开发者，可以选择 Jedis、Lettuce、Spring Data Redis 和 Redisson，它们封装了很多操作 Redis 的方法，几行代码就能搞定。
时间充足的话，建议你看看某马的 Redis 教程来系统学习，我当年也看过，讲的很好，先把基础篇和实战篇看完就够了。
你：得咧，我这就看！
第二阶段：实战应用
半个月后，你已经看了不少教程，准备解决热门文章查询太慢的问题。
你实现了经典的缓存逻辑：第一次查询时，先从 Redis 中查找，如果没有找到，再从 MySQL 数据库中查询，然后将结果存入 Redis 中，并设置过期时间。后续相同的查询就能直接从 Redis 返回结果。
示例代码：
public List<Article> getHotArticles() {
// 1. 先从 Redis 查询
String cacheKey = "hot_articles";
String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedData != null) {
// 缓存命中，直接返回
return JSON.parseArray(cachedData, Article.class);
}
// 2. 缓存未命中，查询数据库
List<Article> articles = articleMapper.selectHotArticles();
// 3. 将结果存入 Redis，设置 10 分钟过期
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSON.toJSONString(articles), 10, TimeUnit.MINUTES);
return articles;
}
使用 Redis 后，查询速度从 3 秒缩短到了 0.3 秒，产品经理看你的眼神都变了，你很是得意。
鱼皮：不错，不过 Redis 的作用可不仅仅是缓存，你还能用它继续优化项目么？比如之前用户反馈的登录态失效问题。
你想了想：Redis 的本质是 存储系统，也就是说，可以利用 Redis 来存储多个服务器间需要共享的数据。公司有 2 台服务器，用户第一次登录时，Session 存在服务器 A 本地；刷新页面后，请求被分配到服务器 B，就找不到 Session 了，导致丢失登录态。那我就把需要共享的 Session 数据存到 Redis 中，这样无论请求分配到哪台服务器，都能从 Redis 里拿到 Session。
鱼皮欣慰地点了点头：不错，这就是典型的 分布式 Session 问题。
类似的，分布式锁也可以利用 Redis 实现，让多个服务器都从 Redis 去获取锁资源，谁先拿到锁，谁就能操作，其他人排队等待。
你：确实，那 Redis 还有其他应用场景么？
鱼皮：那可太多了，Redis 除了 5 种基本数据结构外，还提供了很多 “高级” 数据结构，专门解决特定场景的问题。
-
GEO：存地理位置坐标，实现附近的人、附近的餐厅功能
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Bitmap：用 1 个 bit 表示一个状态，节约内存，实现用户签到、在线状态统计
-
HyperLogLog：适用于大规模统计 UV（独立访客数），虽然存在误差，但内存占用只有 12 KB
-
布隆过滤器：快速判断数据是否存在，可用来防止无效查询打到数据库
-
Stream：消息队列功能，可以实现异步任务，比如用户下单后异步发送短信通知（但更推荐用专业的消息队列）
鱼皮：对了，还有更高级的玩法，Redis 支持编写 Lua 脚本 保证多个操作的原子性，确保要么全部成功，要么全部失败，避免数据不一致的问题。
你：这些听起来好高级，感觉学不完了……
鱼皮：想什么呢，肯定学不完啊！
Redis 是在持续更新的，去看看
Redis 是实战型技术，光看不练等于白学，一定要多动手实践。
你：好，那我就先给
第三阶段：常见问题和解决方案
一个月后的某天，凌晨 3 点，你被电话吵醒了。
运维小哥急切地说：阿巴阿巴，网站挂了！数据库查询一直超时，你快看看！
你很是疑惑：都用 Redis 缓存了，还能超时？
你赶紧去公司看了下日志，发现原来有恶意用户在疯狂查询一个不存在的文章 ID，每次 Redis 缓存中都查不到，请求就直接打到了 MySQL 数据库上！
鱼皮这时也赶到了公司：这就是经典的 缓存穿透 问题，恶意请求故意查询不存在的数据，绕过缓存，直接攻击数据库。
你汗流浃背了：那怎么办？
鱼皮：最简单的方法是，即使数据库查询结果为空，仍将这个空结果缓存到 Redis 中，并设置一个较短的过期时间。后续相同请求会直接命中缓存的空值，避免访问数据库。
你恍然大悟，赶紧写代码补充了缓存空值的逻辑。
public Article getArticleById(Long id) {
String cacheKey = "article:" + id;
String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedData != null) {
// 如果是空值标识，直接返回 null
if ("__NULL__".equals(cachedData)) {
return null;
}
return JSON.parseObject(cachedData, Article.class);
}
// 查询数据库
Article article = articleMapper.selectById(id);
if (article != null) {
// 存储正常数据，10 分钟过期
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSON.toJSONString(article), 10, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 存储空值标识，2 分钟过期
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "NULL", 2, TimeUnit.MINUTES);
}
return article;
}
鱼皮提醒道：缓存穿透只是其中一个问题，实际项目中还会遇到 缓存击穿 和 缓存雪崩。
1）缓存击穿：热门数据突然过期，大量请求同时涌向数据库。可以用互斥锁，让请求排队一个一个来，第一个请求负责查数据库并重建缓存，其他请求等缓存重建完成后再查询。
2）缓存雪崩：大量缓存同时过期，数据库瞬间压力巨大。解决方法是给过期时间加上随机值，避免同时失效。
你感慨道：Redis 的坑还真不少！
鱼皮：这就是为什么要学习 Redis 的最佳实践，比如合理设计缓存键名、设置合适的过期时间、选择正确的数据结构等等。
鱼皮：不过这才刚开始呢，你以后还会遇到缓存和数据库的数据不一致、查询 Redis 阻塞、内存爆满等问题，都是需要学习的，以后我再给你讲吧。
你：那如果 Redis 本身也扛不住高并发怎么办？
鱼皮：那就搭建 多级缓存，比如服务器本地内存缓存 => Redis 分布式缓存 => 数据库，层层过滤。用户请求先查本地缓存，没有再查 Redis，还没有才查数据库。每一层都能拦截一部分请求，大大减少 Redis 的压力。
还有 缓存预热，比如大促活动前，提前把热门商品数据加载到 Redis 中，避免活动开始时大量请求同时打到数据库。
第四阶段：高级特性和生产部署
用了一段时间 Redis 后，你开始有点飘了。
你对着新来的实习生阿坤炫耀：Redis 我闭着眼睛都能写！什么缓存、分布式锁、多级缓存，我都搞定过！
结果第二天，老板黑着脸找到你：昨晚机房断电重启后，很多用户反馈自己的学习进度丢失了，怎么回事？！
你这才意识到问题的严重性：Redis 数据存储在内存，断电不就没了吗？
鱼皮及时出现：看来你对 Redis 的理解还停留在玩具阶段啊，生产环境的 Redis 可不是这么简单！我来问你几个问题。
第一问：怎么防止数据丢失？
你支支吾吾：做…… 做备份？
没想到，旁边的阿坤突然鸡叫起来：可以利用 Redis 提供的 2 种持久化方案！
1）RDB 快照：定期把内存数据完整保存到硬盘，像拍照一样，恢复快但可能丢失最新数据。
2）AOF 日志：把每个写操作都记录下来，像记日记，数据更安全但恢复较慢（需要重新执行所有写操作）。
第二问：Redis 服务器挂了怎么办？
你挠头：重启？
鱼皮摇头：用户等得起吗？
阿坤又鸡叫起来：要部署 主从集群，主节点负责写数据，从节点实时同步主节点的数据。这样即使主节点挂了，从节点立刻顶上，用户毫无感知。
第三问：主节点挂了，谁来决定哪个从节点升级？
你无言以对，但是那阿坤竟从容不迫：用 哨兵机制，哨兵就像监工，可以实时监控 Redis 集群健康状态。发现主节点挂了，自动选择一个从节点升级为新主节点，实现自动故障转移。
第四问：数据量太大，单台 Redis 存不下怎么办？
你眼前一亮，终于等到自己会的问题了，抢答道：删除数据！
阿坤用看流浪狗的眼神看了你一眼，回答道：首先 Redis 自身有多种淘汰策略，会自动删除不常用的数据。
还可以搭建 分片集群，把数据按照某种规则分散到多台 Redis 上，每台只存一部分。Redis 使用 哈希槽 机制来分配数据，既能存储更多数据，又能承受更高并发。
鱼皮拍了拍阿坤的肩膀：小伙子年轻有为啊！
你羞愧地抬不起头：我以为自己已经掌握了 Redis，原来只是学了个皮毛……
鱼皮：这些都是 Redis 在生产环境必须考虑的问题，大厂的 Redis 集群动辄几十上百个节点，就是为了保证 高可用、高性能、高可扩展性。小阿巴，你还要好好跟阿坤学习啊。
第五阶段：深入底层原理
被鱼皮连环拷问后，你主动找到阿坤：我想深入学习 Redis，不能只停留在会用的层面，请问你是怎么学习底层原理的呀？
阿坤有些惊讶：咦？你不背八股文的么？去
你震惊了：现在的校招生，竟然恐怖如斯！
鱼皮：阿坤你别逗他了，其实我们可以带着问题学习。比如你知道 Redis 为什么这么快 吗？
你想了想：因为数据存在内存里？
鱼皮：这只是表面原因。深层次的原因有很多：
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高效的数据结构：Redis 底层使用了动态字符串、跳表、压缩列表等经过优化的数据结构
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单线程模型：避免了多线程的上下文切换开销
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IO 多路复用：一个线程就能同时处理成千上万个连接
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内存管理：有完善的内存淘汰策略，比如 LRU 算法
你惊讶：单线程还能这么快？
鱼皮：对！这就是 Redis 设计的巧妙之处。从这些问题出发，去阅读相关的文章，或者直接像阿坤说的刷一刷 Redis 面试题，就能快速学会很多核心知识点。
如果想系统学习，可以看看《Redis 设计与实现》这本书，讲得很透彻；甚至可以看看 Redis 的开源代码。
要记住，学习底层原理不是为了炫技，而是为了更好地使用 Redis，遇到问题时能够快速定位和解决。
你：好的，我这就去学！
结尾
若干年后，你已经成为了公司的 Redis 专家。
不仅能熟练使用 Redis 解决各种业务问题，搭个 Redis 集群架构也是手拿把掐的。
你也像鱼皮当时一样，耐心地给新人分享学习 Redis 的经验，让他们谨记鱼皮的教诲 “Redis 是实战型技术，一定要多动手实践”。
再次遇到鱼皮是在一条昏暗的小巷，此时的他年过 35，灰头土脸。你什么都没说，只是给他点了个赞，投了 2 个币，不打扰，是你的温柔。
