前言

如果一個 Node 應用有多臺服務器或多個進程在跑，每個進程都擁有自己的內存空間，各個進程之間的數據共享就顯得非常重要。

使用數據庫是一個解決數據共享的方案，但一些臨時性、高并發的數據并不太適合直接寫入數據庫，比如 session。

引入 Redis 可以解決數據共享的問題，也因為 Redis 是基于內存存儲的特點，有著非常高的性能，可以大大降低數據庫讀寫的壓力，提升應用的整體性能。

Redis 還可以用來：緩存復雜的數據庫查詢結果，做自增長統計，暫存用戶操作狀態等功能。

最近負責的node項目在高并發的情況下性能表現非常的差，rt基本會在7 80ms甚至100ms以上，由于對外提供了dubbo接口，所以經常導致上游應用和自己的dubbo線程池耗盡，所以花了一點時間排查了一番，才發現原來自己的node功力還有很長的路要走啊~之后node的文章可能會越來越多~

最蠢的方式

先來看看我最早是怎么用的呢：

for(let i = 0; i < params.length; i++) { redisKey = getKey(params.id); let value = await redis.exec('get', redisKey);}

這就是我最原始的調用方法，就是在for循環里不斷的去await結果的請求，這樣的結果就是每一個請求都需要等待上一個請求完成再去執行，只要在高流量的時候有一部分請求rt很高，就會引起雪崩的反應。

使用Promise.all優化請求

經過了一陣谷歌之后，我發現可以通過Promise.all的形式來進行請求鏈路的優化：

for(let i = 0; i < params.length; i++) {redisKey = getKey(params.id); arr.push(redis.exec('get', redisKey))}await Promise.all(arr);

上面的第一種方式被我司的node大神嚴重吐槽了10分鐘，然后告訴我，使用Promise.all的方式可以很有效的優化這種連續的網絡請求，我趕緊將代碼改完并上線。

自信滿滿的上線之后，迎來的確實現實無情的打擊，在高流量的時刻，報警依然不斷，我一邊和領導說“沒事，我再看看”，心里一邊想著辭職報告該怎么寫。

redis的正確使用姿勢

在繼續經過了一系列的谷歌之后，我才發現原來的是對redis的理解太淺了，針對于業務上的需求，我不假思索的只知道使用最簡單的set和get，而redis對于set和get這樣的命令是一條命令一個tcp請求，在業務場景上確實不太合理，于是我使用谷歌告訴我的pipeline機制去改造現有的get請求：

let batch = await RedisClient.getClient().batch();for(let i = 0; i < params.length; i++) { batch.get(redisKey);}batch.exec();

對于pipeline機制大家可以看這篇文章。在使用pipeline之后，便秘一下就通暢了，再也沒有報警過，終于可以不用辭職了。