Redis开始正式用在实时系统里，性能和稳定性都得看实际表现了

Redis开始正式用在实时系统里,性能和稳定性都得看实际表现了，这就像一辆新车，不管宣传得多好，真正上了高速跑长途，才能知道它到底省不省油、耐不耐用。

最早的时候,Redis因为速度极快，常常被用来做缓存，比如存一下用户会话、热点数据，就算偶尔出点问题，数据丢了，一般也不会引起大麻烦，重新从数据库里加载一次就行，但后来，大家发现它又快又轻便，就开始尝试把它用到更关键的“实时系统”里，一个外卖订单的实时状态更新、一个打车软件的司机位置推送、或者一个在线游戏的实时排行榜，这些系统要求毫秒级的响应，而且数据最好不能丢，这时候，Redis就从“临时储物柜”变成了“核心工作台”，它的表现到底行不行，压力就完全不同了。

根据新浪微博早期工程师的分享,他们是最早一批把Redis大规模用在核心实时业务里的，微博的突发热点事件，比如明星离婚，瞬间会有海量用户同时刷新、发布、转发，他们把用户时间线、热点话题列表都放在了Redis里，实际跑下来，性能确实顶住了，但稳定性上的挑战也实实在在暴露出来，内存不够用怎么办？机器突然宕机了，数据怎么恢复？这些都是之前当缓存用时不太需要考虑的，他们不得不投入大量精力，去做数据的持久化策略，设计分片集群方案，甚至为了保障数据不丢失，在一定程度上牺牲了一些速度，这证明，Redis能扛住实时流量，但需要根据业务特点，精心设计和调优。

另一个例子来自GitHub,他们用Redis来托管网站的实时状态信息，在他们的运维博客中提到，在实际运行中，他们遇到过因为Redis实例内存用尽，导致服务短暂不可用的情况，这也说明，在实时系统中，资源监控和预警变得极其重要，不能再像以前那样“差不多就行”，你必须时刻知道它“吃”了多少内存，“跑”得多快，并且提前规划好扩容方案。

国内一些大型电商公司在“双十一”这样的极限场景下，更是把Redis用到了极致，根据阿里云的技术案例，他们的实时订单风控系统、秒杀库存系统，都重度依赖Redis，在这样一点错都不能出的地方，他们并不是简单地把Redis拿来就用，为了确保稳定，他们采用了多副本、跨机房容灾的复杂架构，他们甚至会将Redis与其他数据库混合使用，把最需要速度的环节交给Redis，而把最终需要持久化的数据落到更稳妥的存储中，这种“混合武器”的策略，本身就是基于实际表现做出的权衡：Redis在性能上无可挑剔，但在绝对的数据可靠性和海量数据存储上，可能需要其他帮手。

从这些实际应用来看,Redis在实时系统里的表现，可以说是一份“高分但需要仔细批改的答卷”，它的性能表现通常是卓越的，能轻松满足实时系统对速度的苛刻要求，它的稳定性并不是“开箱即用”的，这份稳定性，很大程度上取决于使用者的经验和设计，你需要像照顾一个天才但有点脆弱的运动员一样，了解它的脾性：它所有的数据都在内存里，所以你必须为它规划好足够且合理的内存空间，并设置好数据持久化到硬盘的机制，防止断电后一切归零，在它处理巨大数据量时，你需要搭建集群，把数据分散到多个实例上，这又带来了集群管理和数据一致性的新问题。

当Redis进入实时系统的核心战场,它的性能和稳定性就不再是一个简单的技术参数，而是一个需要持续投入和观察的工程实践，它证明了自已能够担当大任，但同时也告诉所有开发者，没有万能的银弹，每一个成功的实时系统背后，都是对Redis特性的深刻理解，以及对它进行周密部署和监控的结果，它的实际表现，最终是由使用它的人的水平决定的。