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 我們有個這樣的需求：每天每一個搶購商品只能買一次，并且全場搶購商品總購買次數不允許超過5次。那么，整個商品限購的流程大概如下圖所示：

那么，在每次購買成功商品成功后，發送的MQ大概是這樣的(假設當前這筆訂單有兩件搶購商品)：

這條消息表示860000000000001這個用戶在1581001673012這個時間點(北京時間為2020/02/06 23:07:53)在A045這個商戶分別購買了商品ID為599055114591和599055114592兩樣商品。

那么，當消費這條信息后，更新頻控的幾條關鍵Redis命令如下(上面的需求不是重點，優化下面5條命令才是本文的重點)：

命令1：hset mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114591 1（hash結構，field表示購買的商品ID，value表示購買次數）    
 
命令2：hset mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 599055114592 2        
 
命令3：expire mall:sale:freq:ctrl:860000000000001 3127（設置過期時間）          
 
命令4：set mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3        
 
命令5：expire mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3127（設置過期時間）  

我們首先了解一下執行一條Redis命令耗時由哪幾部分組成：發送命令網絡傳輸時間，命令在Redis服務端隊列中等待的時間，命令執行的時間(Redis中的slowlog只是檢測這一步驟的時間)，結果返回的Redis客戶端的時間。如下圖所示：

上面的業務總計涉及5條Redis命令，每條命令都需要經過這些步驟，可想而知性能真的弱爆了(可能整個執行過程還不需要10ms，但還是弱爆了)。

• 第1次優化

第一次優化非常簡單，稍微有點經驗就能看出來，利用hmset命令將兩條hmset命令合二為一，優化后的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次優化

第二次優化將set和expire命令合二為一，這個一般對Redis有點了解的也知道如何優化：

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次優化

第3次優化需要借助pipeline，簡直就是Redis優化的一大殺器。不過，需要注意的是在RedisCluster中使用pipeline時必須滿足pipeline打包的所有命令key在RedisCluster的同一個slot上。如果打包命令的key不在同一個slot上，就會報錯。所以我們需要分兩批打包：

-- 這兩條命令的key都是一樣的，肯定在同一個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:sale:freq:ctrl:860000000000001兩條命令不在同一個slot上，所以需要單獨執行下面這條命令   
 
setex mall:total:freq:ctrl:860000000000001 3127 3  

經過第3次的優化后，這些命令還是需要2次網絡交互。較勁的我還是不甘心，想要將其優化到只需要一次網絡交互即可，有沒有辦法?當然有!

• 第4次優化

這次優化利用了一個高級特性：hashtag。是啥子意思呢?我們知道，RedisCluster總計有16*1024=16384個slot。那么執行一條Redis命令時，其key對應的是哪個slot呢?是利用這樣一個計算公式得到的：slot = CRC16(key)%16384，示意圖如下：

也就是說，默認情況下，key在哪個slot上，與key有關。那么，我們能否只讓key在哪個slot上與部分key有關呢?當然可以，這就是hashtag特性。用法非常簡單，假設一個key是mall:sale:freq:ctrl:860000000000001，我們只需要用{}將key中我們需要的那部分包括起來即可。例如，我們只想讓其根據用戶IMEI計算即可，那么key是這樣的：mall:sale:freq:ctrl:{860000000000001}。只要key中有{860000000000001}這一部分，就一定落在同一個slot上。

所以，第四次優化以后的命令執行如下所示：

pipeline(        
 
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         
 
)       

優化后，5條Redis命令壓縮到3條Redis命令，并且3條Redis命令只需要發送一次，并且結果也一次就能全部返回。簡直完美!!

• 注意事項

我們在使用hashtag特性時，一定要注意，不能把key的離散性變得非常差。以本文為例，沒有利用hashtag特性之前，key是這樣的：mall:sale:freq:ctrl:860000000000001，很明顯這種key由于與用戶相關，所以離散性非常好。而使用hashtag以后，key是這樣的：mall:sale:freq:ctrl:{860000000000001}，這種key還是與用戶相關，所以離散性依然非常好。我們千萬不要這樣來使用hashtag特性，例如將key設置為：mall:{sale:freq:ctrl}:860000000000001。這樣的話，無論有多少個用戶多少個key，其{}中的內容完全一樣都是sale:freq:ctrl，也就是說，所有的key都會落在同一個slot上，導致整個Redis集群出現嚴重的傾斜問題。