双十一如火如荼，云数据库Redis版也圆满完成了双十一的保障工作。

背景介绍

目前云数据库Redis版提供了标准单副本、标准双副本和集群版本。

标准单副本和标准双副本Redis具有很高的兼容性，并且支持Lua脚本及地理位置计算。集群版本具有大容量、高性能的特性，能够突破Redis单线程的单机性能极限。

云数据库Redis版默认双机热备并提供了备份恢复支持，同时阿里云Redis源码团队持续对Redis进行优化升级，提供了强大的安全防护能力。本文将选取双十一的一些业务场景简化之后进行介绍，实际业务场景会比本文复杂。

微淘社区之亿级关系链存储

微淘社区承载了亿级淘宝用户的社交关系链，每个用户都有自己的关注列表，每个商家有自己的粉丝信息，整个微淘社区承载的关系链如下图所示。

如果选用传统的关系型数据库模型表达如上的关系信息，会使业务设计繁杂，并且不能获得良好的性能体验。微淘社区使用Redis集群缓存存储社区的关注链，简化了关注信息的存储，并保证了双十一业务丝滑一般的体验。微淘社区使用了Hashes存储用户之间的关注信息，存储结构如下，并提供了以下两种的查询接口：

用户A是否和用户B产生过关注关系

用户A的主动关系列表

天猫直播之评论商品游标分页

双十一用户在观看无线端直播的时候，需要对直播对应的评论进行刷新动作，主要有以下三种模式：

增量下拉：从指定位置向上获取指定个数（增量）的评论。

下拉刷新：获取最新的指定个数的评论。

增量上拉：从指定位置向下获取指定个数（增量）的评论。

无线直播系统使用Redis优化该场景的业务，保证了直播评论接口的成功率，并能够保证5万以上的TPS和毫秒级的response time请求。直播系统对于每个直播会写入两份数据，分别为索引和评论数据，索引数据为SortedSet的数据结构用于对评论的排序，而评论数据使用Hashes进行存储，在获取评论的时候通过索引拿到需要的索引id之后通过Hashes的读取来获得评论的列表。评论的写入过程如下：

用户在刷新列表之后后台需要获取对应的评论信息，获取的流程如下：

获取当前索引位置

获取索引列表

获取评论数据