瓶颈解放双手，Redis来解决本地缓存瓶颈（redis解决本地缓存）

瓶颈解放双手，Redis来解决本地缓存瓶颈

在Web应用程序中，缓存通常被用来缓解数据库服务器的压力，加快数据读取速度，提高应用程序的响应速度。本地缓存是最常见的缓存方式，常采用HashMap等数据结构进行数据存储，但是在高并发业务场景下，本地缓存会出现瓶颈，如何解决本地缓存瓶颈问题呢？

Redis是一款高性能、持久化、支持多种数据结构的缓存服务器，具有高并发读写、键值操作快、支持分布式等优势。引入Redis作为分布式内存缓存可以解决本地缓存的瓶颈问题。

Redis作为缓存，支持的数据结构很多，包括String、Hash、List、Set、Sorted Set等。其中最为常用的数据结构是String和Hash。String可以存储字符串、整数和浮点数等类型，而Hash可以存储键值对型数据结构。

下面结合一些例子，介绍如何使用Redis解决本地缓存瓶颈问题。

我们可以看一个常见的场景，比如我们需要缓存某个商品的信息，以便下次快速获取商品信息。使用本地缓存的代码如下：

private static Map productMap = new HashMap();
public Product getProduct(int productId) {
    Product product = productMap.get(productId);
    if (product != null) {
        return product;
    }
    product = loadProductFromDb(productId);
    if (product != null) {
        productMap.put(productId, product);
    }
    return product;
}

以上代码中，我们使用HashMap进行缓存，如果本地缓存中不存在该商品信息，则从数据库中加载信息，并将其放入缓存中。这种方式在单机低并发的情况下可以工作，但是在高并发业务场景下更加频繁的访问会产生性能瓶颈。

使用Redis进行缓存的代码如下：

private static JedisPool jedisPool = new JedisPool("localhost");
public Product getProduct(int productId) {
    Jedis jedis = null;
    try {
        jedis = jedisPool.getResource();
        String key = "product:" + productId;
        String cache = jedis.get(key);
        if (cache != null) {
            return JSON.parseObject(cache, Product.class);
        }
        Product product = loadProductFromDb(productId);
        if (product != null) {
            String productJson = JSON.toJSONString(product);
            jedis.set(key, productJson);
            jedis.expire(key, 60 * 60);
            return product;
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
    return null;
}