最近我们的商城系统出现了一个线上问题，用户访问商城首页的时候要差不多20秒，才返回数据，可以说卡爆了。到底怎么回事呢？

上周四晚上，我们有一个正常的迭代版本按照预期的时候上线。本次迭代，我所涉及的功能，很快上线，并且测试通过了。但没法下班，因为项目组其他同事，还有线上问题在紧急处理。

我过去了解了一下情况，用户访问商城首页的时候响应太慢了，要20秒才返回，有用户投诉过来了。进一步了解之后发现，造成这个问题的根本原因是redis服务器挂了。

为什么会挂呢？

是因为一次性往redis中存储的数据太多了，导致内存不足。这个商城系统部署到了阿里云上，当时购买了1G的内存空间。

但由于这次上线，有个新功能，需要在商城首页上，按不同的地区，推荐不同的商品。商品还要按不同的分类做区分。原本商品只有几十万其实不多，但是按地区和分类做区分之后，保存的数据量乘以了几百倍，一下子占用了大量的内存。

redis挂了为什么会导致首页慢呢？

答：因为代码中有业务逻辑，如果从redis中没有获取到数据，或者访问redis失败了，会从数据库中获取。虽说当时是晚上，用户并发量不大，但是直接访问数据库，响应时间一下子下降了很多。

目前的这套方案，先从redis中获取数据，如果失败了，再从数据库中获取。

现在的问题是：redis内存不足，临时解决问题，只能加内存资源了。

因为加内存是最快的，直接加到了4G。如果要改代码，这个功能今天晚上可能没法上线，之前购买的1G的资源确实有点小。

在阿里云上redis加了内存之后，这个问题很快解决了，首页访问速度一下子提升。但这不是问题的本质。

第二天，我们开始复盘问题。

发现之前的方案有点问题：

那么，如何优化呢？

数据结构不合理的问题，可以通过调整数据结构解决，非常容易。

但如果redis挂了该如何处理呢？

其实对于商城首页，最好的方案是做页面静态化处理。

但由于目前商城的用户并发量，还不算很大，而且如果改成页面静态化，前后端的改动都太大了。

因此，这个方案最先被我们否定了。

为了防止后面再次出现商城首页访问慢的问题，可以在应用服务增加本地缓存。

这样不管redis以后能否正常运行，都不影响商城首页的功能。但需要考虑一个事情：应用服务的内存是否够用？

显然如果将所有推荐的商品数据，都保存到应用服务的本地内存中，同样可能会导致应用服务的内存不足的问题。

因此，直接加本地内存是不行的。

使用MongoDB替代Redis保存数据。

• Redis：数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。

• MongoDB：数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

显然MongoDB更适合保存大批量的结构化的文档数据。由于我们之前在做其他功能时，使用过MongoDB，它的性能也是挺不错的。

但如果直接改成从MongoDB中获取数据，商城首页的访问速度可能会有所下降。

上面说到过的加本地缓存，和使用MongoDB都有各自的优缺点。

为什么不把两种方案结合一下呢？在本地缓存中保存热点数据，每隔5分钟更新一次。

用户的请求过来，先从本地缓存中获取推荐商品数据，如果有则直接返回。如果没有，则从MongoDB获取数据。

这样可以解决性能的问题，也可以解决保存大量的数据。

上面的说的本地缓存 + MongoDB，基本可以解决redis挂了的问题。

但如果MongoDB挂了该怎么办呢？这就需要有一套更好的兜底方案。

如果MongoDB挂了，则直接返回Apollo配置中默认数据，默认是北京市东城区的推荐商品数据。该配置由于在Apollo中，我们可以根据实际情况动态调整。

我们都知道Apollo可以配置成集群模式，是高可用的，一般不容易挂掉。但它有一个硬伤，就是如果数据并更了，需要人手动调整数据，没法保证数据的实时性。

如果从MongoDB中获取数据失败了，则直接从数据库中获取数据。

该方案从业务的角度来说，确实没有问题。但万一真的出现这种情况，同样会出现商城首页访问很慢的问题。

如果从MongoDB中获取数据失败了，则直接从redis中获取数据。Redis中只保留热点商品数据。

这也是一种方案，不过要维护两份数据：MongoDB一份，Redis一份。可能会存在数据不一致的问题。

在从数据库获取数据之后，再加一个本地缓存，保存默认的数据，即：北京市东城区的推荐商品数据。

这个本地缓存，只有在第一次访问数据库时写入，并且有效期是24小时。相当于在MongoDB和数据库之间，再加了一层默认的本地缓存。

这样就能解决数据库访问慢的问题。

经过激烈讨论之后，我们最终选择的方案是：本地缓存+MongoDB+本地默认缓存+数据库。

很多技术问题都没有最完美的解决方案，只有最适合的方案。