4次优化，我把 Redis 性能 “压榨” 到极致！

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本文来源：阿飞的博客

我们有个这样的需求：每天每一个抢购商品只能买一次，并且全场抢购商品总购买次数不允许超过5次。

那么，整个商品限购的流程大概如下图所示：

那么，在每次购买成功商品成功后，发送的MQ大概是这样的（假设当前这笔订单有两件抢购商品）：

[{
    "orderId": "2020020622000001",
    "orderTime": "1581001673012",
    "productId": "599055114591",
    "userId": "860000000000001",
    "merchantCode": 




    
"A045"
}, {
    "orderId": "2020020622000001",
    "orderTime": "1581001673012",
    "productId": "599055114592",
    "userId": "860000000000001",
    "merchantCode": "A045"
}]

这条消息表示860000000000001这个用户在1581001673012这个时间点（北京时间为2020/02/06 23:07:53）在A045这个商户分别购买了商品ID为599055114591和599055114592两样商品。

那么，当消费这条信息后，更新频控的几条关键Redis命令如下（上面的需求不是重点， 优化下面5条命令才是本文的重点 ）：

命令1：hset mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114591 1（




    
hash结构，field表示购买的商品ID，value表示购买次数）
命令2：hset mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114592 2
命令3：expire mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 3127（设置过期时间）

命令4：set mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3
命令5：expire mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3127（设置过期时间）

我们首先了解一下执行一条Redis命令耗时由哪几部分组成：

发送命令网络传输时间，命令在Redis服务端队列中等待的时间，命令执行的时间（Redis中的slowlog只是检测这一步骤的时间），结果返回的Redis客户端的时间。

如下图所示：

上面的业务总计涉及5条Redis命令，每条命令都需要经过这些步骤，可想而知性能真的弱爆了（可能整个执行过程还不需要10ms，但还是弱爆了）。

• 第1次优化

第一次优化非常简单，稍微有点经验就能看出来，利用hmset命令将两条hmset命令合二为一，优化后的Redis命令如下：

hmset mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114591 1 599055114592 2
expire mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 3127

set mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3
expire mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3127

• 第2次优化

第二次优化将set和expire命令合二为一，这个一般对Redis有点了解的也知道如何优化：

hmset mall:




    
sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114591 1 599055114592 2
expire mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 3127

setex mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3127 3

• 第3次优化

第3次优化需要借助pipeline，简直就是Redis优化的一大杀器。

不过，需要注意的是在 RedisCluster中使用pipeline时必须满足pipeline打包的所有命令key在RedisCluster的同一个slot上 。

如果打包命令的key不在同一个slot上，就会报错。所以我们需要分两批打包：

-- 这两条命令的key都是一样的，肯定在同一个slot上
pipeline(
hmset mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114591 1 599055114592 2
expire mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 3127
)

-- mall:total:freq:ctrl:860000000000001和mall: