[整理] Redis优化案例：合并命令
场景
我们有个这样的需求：每天每一个抢购商品只能买一次，并且全场抢购商品总购买次数不允许超过5次。
那么，整个商品限购的流程大概如下图所示：
那么，在每次购买成功商品成功后，发送的MQ大概是这样的（假设当前这笔订单有两件抢购商品）：
这条消息表示860000000000001这个用户在1581001673012这个时间点（北京时间为2020/02/06 23:07:53）在A045这个商户分别购买了商品ID为599055114591和599055114592两样商品。
分析
那么，当消费这条信息后，更新频控的几条关键Redis命令如下（上面的需求不是重点，优化下面5条命令才是本文的重点）：
我们首先了解一下执行一条Redis命令耗时由哪几部分组成：
发送命令网络传输时间，命令在Redis服务端队列中等待的时间，命令执行的时间（Redis中的slowlog只是检测这一步骤的时间），结果返回的Redis客户端的时间。
如下图所示：
上面的业务总计涉及5条Redis命令，每条命令都需要经过这些步骤，可想而知性能真的弱爆了（可能整个执行过程还不需要10ms，但还是弱爆了）。
优化
第1次优化
第一次优化非常简单，稍微有点经验就能看出来，利用hmset命令将两条hmset命令合二为一，优化后的Redis命令如下：
第2次优化
第二次优化将set和expire命令合二为一，这个一般对Redis有点了解的也知道如何优化：
第3次优化
第3次优化需要借助pipeline，简直就是Redis优化的一大杀器。
不过，需要注意的是在RedisCluster中使用pipeline时必须满足pipeline打包的所有命令key在RedisCluster的同一个slot上。
如果打包命令的key不在同一个slot上，就会报错。所以我们需要分两批打包：
经过第3次的优化后，这些命令还是需要2次网络交互。较劲的我还是不甘心，想要将其优化到只需要一次网络交互即可，有没有办法？
当然有！
第4次优化
这次优化利用了一个高级特性：hashtag
是啥子意思呢？我们知道，RedisCluster总计有16*1024=16384个slot。那么执行一条Redis命令时，其key对应的是哪个slot呢？是利用这样一个计算公式得到的：
slot = CRC16(key)%16384
示意图如下：
也就是说，默认情况下，key在哪个slot上，与key有关。那么，我们能否只让key在哪个slot上与部分key有关呢？
当然可以，这就是hashtag特性。用法非常简单，假设一个key是mall:sale:freq:ctrl:860000000000001，我们只需要用{}将key中我们需要的那部分包括起来即可。
例如，我们只想让其根据用户IMEI计算即可，那么key是这样的：mall:sale:freq:ctrl:{860000000000001}。只要key中有{860000000000001}这一部分，就一定落在同一个slot上。
所以，第四次优化以后的命令执行如下所示：
优化后，5条Redis命令压缩到3条Redis命令，并且3条Redis命令只需要发送一次，并且结果也一次就能全部返回。简直完美！！
注意事项
我们在使用hashtag特性时，一定要注意，不能把key的离散性变得非常差。
以本文为例，没有利用hashtag特性之前，key是这样的：mall:sale:freq:ctrl:860000000000001，很明显这种key由于与用户相关，所以离散性非常好。
而使用hashtag以后，key是这样的：mall:sale:freq:ctrl:{860000000000001}，这种key还是与用户相关，所以离散性依然非常好。
我们千万不要这样来使用hashtag特性，例如将key设置为：mall:{sale:freq:ctrl}:860000000000001。
这样的话，无论有多少个用户多少个key，其{}中的内容完全一样都是sale:freq:ctrl，也就是说，所有的key都会落在同一个slot上，导致整个Redis集群出现严重的倾斜问题。
