Redis缓存不仅仅是存储，看看它怎么玩出新花样和场景应用

（引用来源：阿里云开发者社区、Redis官方博客、多位资深技术博主的实践经验分享）

Redis缓存不仅仅是存储，看看它怎么玩出新花样和场景应用

一提到Redis，很多人第一反应就是“缓存”，没错，用它来存储频繁读取的数据，减轻数据库压力，是Redis最经典、最普遍的用法，但如果你认为Redis只是个简单的缓存工具，那就大大低估了它的能力，它更像是一把多功能的瑞士军刀,在不同的场景下能玩出各种令人惊喜的花样。

充当“交通警察”，防止资源被挤爆

在高并发场景下，比如秒杀商品、抢购门票，如果没有控制，瞬间会有海量请求涌向数据库，导致系统崩溃，Redis的单线程特性和极高的速度，让它成为绝佳的“交通警察”。

（引用来源：多位电商平台架构师案例分享）具体做法是，利用Redis的原子操作（例如DECR命令），在秒杀开始前，先把商品库存数量设置到Redis中，每个用户请求过来时，都先让Redis对这个库存数进行减一操作，这个操作是原子的，意味着同一时刻只有一个请求能成功减库存，如果减完后库存大于等于0，说明抢购成功，后续再完成下单流程；如果减成了负数，则直接返回“已售罄”，这样，绝大部分的并发判断压力都由Redis承担了，数据库只处理真正有效的订单，从而保证了系统的稳定性,这比在应用层或者数据库层用锁要高效和简单得多。

充当“消息驿站”，实现服务间松耦合

在现代的微服务架构中，服务之间经常需要通信，如果服务A直接调用服务B，那么服务B一旦故障或繁忙，就会直接影响服务A，这时，Redis的“发布/订阅”模式就可以作为一个简单的消息队列来使用。

（引用来源：Redis官方文档对Pub/Sub模式的介绍）可以把Redis想象成一个公告板，服务A不需要知道服务B在哪里，它只需要把一条消息“发布”到Redis的某个特定频道上，而服务B则可以提前“订阅”这个频道，一旦有消息发布到这个频道，Redis就会自动将消息推送给所有订阅了该频道的服务B，这样，服务A和服务B就解耦了，它们不需要同时在线，也不需要知道彼此的存在，只需要共同信任Redis这个“消息驿站”即可，虽然它不如专业的消息队列软件（如Kafka、RabbitMQ）功能强大，但对于一些实时性要求高、消息量不是天量的简单场景,非常轻量和高效。

充当“排行榜神器”，实时更新一目了然

无论是游戏里的玩家积分榜，还是视频网站的热播榜，都需要实时更新和展示，如果用数据库来做，频繁的排序和查询会是巨大的负担,Redis天生就适合干这个。

（引用来源：技术博客中关于游戏排行榜的实现方案）Redis提供了一种叫“有序集合”的数据结构，你可以把每个用户ID作为成员，把他的积分（比如游戏得分、视频播放量）作为分数存进去，神奇的是，Redis会自动根据分数为所有成员排序，当你需要获取前十名时，一个命令就能瞬间拿到结果，当某个用户的积分发生变化时，只需要更新一下他的分数，排序会自动调整，这种效率是传统数据库难以比拟的,可以轻松支撑百万甚至千万量级的实时排行榜。

充当“用户行为记录本”，实现精准控制

很多业务场景需要对用户行为进行限制，防止用户频繁发送短信验证码、限制同一IP地址的登录尝试次数、记录用户最近的浏览记录等，Redis的“键值过期”特性在这里大显身手。

（引用来源：常见业务安全风控方案）限制用户一小时内只能获取三次短信验证码，可以在用户请求发送短信时，以用户手机号为键，在Redis中记录一个值（比如计数1），并设置这个键一小时后自动过期，每次请求时，先检查这个键的值，如果小于3，就允许发送并将计数加1；如果已达到3次，则拒绝发送，Redis自动过期的机制省去了我们手动清理数据的麻烦，使得这类控制逻辑变得非常简洁和可靠，同样，用户最近浏览的10个商品，也可以用列表结构存储，并控制列表长度，轻松实现“浏览历史”功能。

充当“分布式锁的协调员”，保证数据一致性

在分布式系统中，多个服务实例可能需要同时操作同一份数据（比如修改同一个用户的账户余额），为了避免数据错乱，需要一种机制来保证在同一时间只有一个实例能进行操作,这就是分布式锁。

（引用来源：Redis官方推荐的分布式锁实现方案RedLock）Redis因其高性能和原子操作，常被用来实现简单的分布式锁，核心思想是：一个服务实例在操作数据前，先尝试在Redis中创建一个特定的键值对，如果创建成功（说明之前没有锁），就获得了锁，可以执行业务操作，操作完成后主动删除这个键（释放锁），如果创建失败（键已存在），说明锁已被其他实例持有，就需要等待或放弃，通过给这个键设置一个合理的过期时间，可以避免因为服务崩溃而导致锁永远无法释放的问题，虽然实现一个绝对可靠的分布式锁很复杂,但Redis为大多数常见场景提供了一个非常实用的基础方案。

Redis早已超越了简单的缓存范畴，它的多种数据结构和原子操作，使其在并发控制、异步消息、实时计算、行为追踪和系统协调等领域都能发挥关键作用，理解这些“新花样”，能帮助我们在设计系统时多一种灵活、高效的解决方案，让Redis真正成为我们手中解决实际问题的“神兵利器”。