Redis带来的那些意想不到的改变，真没想到redis还能这么用

Redis带来的那些意想不到的改变，真没想到redis还能这么用

很多人最开始接触Redis,就觉得它是个“快”的内存缓存，用来存点会话、热点数据，但玩着玩着，发现这家伙简直是个“瑞士军刀”，能干的事儿多得离谱，完全颠覆了最初的想象。

当成实时排行榜，游戏里用得风生水起 最早让我惊掉下巴的，是发现它居然能直接做排行榜，以前觉得这玩意儿得专门设计数据库结构，频繁计算，结果Redis一个有序集合（Sorted Set）全搞定，玩家的分数就是分值，自动排好序，查全球排名、查你前后几名的人，都是毫秒级响应，像微信步数排行榜、直播间的送礼榜单、游戏里的战力榜，底层很多直接用Redis搞定的，知乎上有个高赞回答就提到，当年看《王者荣耀》的技术分享，他们实时排行榜的核心就是Redis，这才恍然大悟，原来身边天天看的东西是这么来的。

消息队列？好像也能凑合顶一下 Redis的列表（List）结构，有个BLPOP/BRPOP命令，能阻塞着等消息，这特性就被很多人盯上了，拿它当个轻量级的消息队列用，虽然没专业消息队列（比如RabbitMQ、Kafka）那么功能强大可靠，但架不住它简单、快啊！在业务量不是天量、允许偶尔丢点消息的场景里，比如发个系统通知、同步个不那么关键的状态，直接用Redis就上了，省得再部署维护一套复杂系统，Github上很多小项目、初创公司的早期阶段，都能看到这种用法，堪称“穷人的消息队列”。

地理位置“附近的人”，居然也归它管？ 这个更绝，Redis 3.2版本之后，居然直接内置了GEO功能，你把带经纬度的地理位置信息存进去，它就能直接查“我附近5公里内所有的人”、“离我最近的10个加油站”，原理底层还是用有序集合巧妙实现的，想想以前要实现“附近的人”，得在数据库里算球面距离，麻烦得要死，现在几条Redis命令就出结果，很多社交软件、外卖软件找附近商家、共享单车找附近的车，早期或快速原型阶段，都用这个功能顶上去的，速度快得飞起，记得有个技术博客讲“陌陌”早期技术选型，就重点提过Redis的GEO功能帮了大忙。

限流和秒杀的“守门员” 对付像秒杀这种瞬间超高并发的场景，Redis成了关键“闸口”，利用它单线程执行命令和原子性的特点，可以轻松实现精确的限流，比如用INCR命令，一个用户一秒内只能请求一次，超过就拒绝；或者用令牌桶算法控制总流量，在秒杀时，先把商品库存预存在Redis里，用户抢购时直接执行DECR扣减，减到0就卖完，防止超卖，因为所有请求都在内存里操作，速度极快，能顶住最初的海量冲击，把大部分无效请求直接挡在外面，保护后面脆弱的数据库，很多电商大厂的秒杀方案分享里，Redis都是绝对的主角。

实时统计和计数，简单到不像话 各种需要实时累加、快速查询的数据，用Redis做起来太顺手了，比如文章阅读量（每刷新一次就INCR一下）、网站当天的独立访客数（用HyperLogLog结构，占用空间极小）、用户动态的点赞数、转发数，这些数据如果频繁去改数据库，数据库根本受不了，用Redis先扛着，再定时同步到数据库，是通用做法，它的丰富数据结构，比如哈希（Hash）存对象、集合（Set）存标签/好友关系，用起来非常灵活。

会话共享和分布式锁的“老本行”升级 这俩算是经典用法，但深入下去也有意想不到的玩法，分布式会话让用户在集群里随便访问哪台服务器，登录状态都在，这已经是Web应用的标配，而分布式锁，用Redis的SETNX命令实现，是保证分布式系统数据一致性的重要工具，但后来人们发现实现一个靠谱的分布式锁并不简单，于是社区出现了Redlock这样的算法讨论，引发了大规模的技术辩论（比如Redis作者和分布式系统专家Martin Kleppmann的著名论战），这反过来又推动了大家对分布式系统共识问题的理解，没想到一个锁能引出这么深的学问。

甚至还能做轻量级数据库和时间序列存储 对于一些对持久化要求不那么高、但需要极高性能的临时数据存储，有人直接把Redis当主数据库用，利用它的RDB或AOF持久化机制，更让人想不到的是，在物联网（IoT）领域，Redis因为其高性能和丰富数据结构，常被用来做时间序列数据的存储和初步分析，比如存储设备上传的实时温度、压力数据点，然后快速查询最近一小时的曲线，虽然有更专业的时序数据库，但Redis在简单场景下又是一把“快刀”。

说到底,Redis这些“意想不到”的用法，都源于它设计上的几个精髓：纯内存操作带来的极致速度、丰富灵活的数据结构、以及原子操作保证的线程安全，它就像编程世界里的“乐高积木”，开发者们根据自己奇思妙想，把这些简单的原语组合起来，竟然能搭建出如此多样和强大的应用场景，远远超出了最初“缓存”的定位，这也许就是优秀开源工具的魔力：它给你的是工具，但创造的价值，取决于使用者的想象力。