Redis能不能真做到在线实时点赞，这事儿其实没那么简单也不全靠它

（引用来源：知乎专栏文章《技术琐话》）

Redis能不能真做到在线实时点赞，这事儿其实没那么简单也不全靠它，很多人一提到高并发的场景，比如微博的点赞、淘宝商品页面的“想要”或者短视频的点赞，第一个想到的技术就是Redis，这没错，因为Redis把数据放在内存里，读写速度飞快，理论上每秒处理几十万次请求都不在话下，确实是应对这种海量瞬时请求的利器，但如果你以为仅仅靠部署一个Redis就能高枕无忧，那可能就把问题想得太简单了，一个成熟可靠的在线点赞系统，背后是一套组合拳，Redis只是其中冲锋陷阵的“先锋官”，而不是包打天下的“万能神”。

（引用来源：某技术博客对微博点赞架构的复盘）

点赞这个动作看似简单，就是给一个数字加1，但它背后涉及的数据关系可不止一个键值对那么简单，你点了一个赞，系统需要记录至少两件事：第一，这个帖子总的点赞数要+1；第二，要记录下“你已经赞过了”这个状态，防止你重复点赞，并且要能显示那个已点赞的红色爱心，如果用Redis，我们可能会用两个数据结构：一个简单的String类型来存储帖子的总点赞数，用一个Set或Hash来存储所有点赞用户的ID，这听起来很完美，对吧？但问题马上就来了。

（引用来源：开源社区关于Redis持久化机制的讨论）

第一个现实问题是，Redis虽然快，但它是基于内存的，内存是有限的，而且比硬盘贵得多，一个热门帖子可能被点赞上百万次，如果每个点赞用户的ID都存下来，这个Set会非常庞大，对内存是巨大的消耗，更关键的是，内存的数据是“易失”的，虽然Redis有持久化机制（比如RDB快照和AOF日志），但总存在极短时间窗口内数据丢失的风险，想象一下，一个明星官宣结婚，瞬间几百万点赞，如果这时服务器突然宕机，虽然可能只丢失几秒钟的数据，但那也是几万个赞啊！用户可不会答应,完全依赖Redis在内存中存储最终的点赞结果是有风险的。

（引用来源：某大厂技术团队分享的异步处理架构设计）

这就引出了第二个关键点：光靠Redis扛不住持久化和数据安全的需求，在实际架构中，Redis的角色通常是作为一个超高速的“缓存”和“计数器”，真正的流程往往是这样的：你的点赞请求发过来，系统首先快速在Redis里完成“计数”和“记录用户状态”这两个动作，然后立刻给你返回“点赞成功”的响应，让你立刻看到点赞数变化和红心点亮，这个操作并没有结束，系统会把这个点赞事件（用户A点赞了帖子B”）作为一个消息，放入一个消息队列（比如Kafka或RocketMQ）中，后面有一个相对慢速但非常可靠的服务，会慢慢地从消息队列里取出这些点赞消息，然后分批、有序地写入到最终的“真相源”——也就是MySQL这类关系型数据库里进行永久保存,这个过程是异步的。

（引用来源：技术社区关于数据一致性和最终一致性的案例分析）

这种架构带来了几个巨大的好处：前端用户体验极快，因为最耗时的数据库写入操作被挪到后台异步执行了，它解决了数据可靠性的问题，数据库里的数据是最终的、安全的，它起到了“削峰填谷”的作用，如果瞬间有百万点赞涌来，Redis和消息队列先扛住洪峰，后台的数据库处理服务可以按照自己的能力慢慢消化，避免了数据库被直接冲垮，这也会带来数据“最终一致性”的问题，你可能在点赞后立刻刷新页面，发现点赞数偶尔会回跳一下，这就是因为读取数据时，可能读到了还未同步到最新状态的数据库从库，或者后台服务还没来得及把所有的点赞都写入数据库，但对于点赞这种对绝对实时性要求不是百分百苛刻的场景,这种短暂的不一致通常是可接受的。

（引用来源：对知乎、B站等平台点赞功能的实际观察）

系统还要考虑很多边界情况，恶意用户的刷赞行为如何防止？这可能需要引入风控系统，对异常频繁的点赞请求进行识别和拦截，再比如，热Key问题：如果一个超级大V发了条动态，所有请求都集中访问Redis中存储这条动态点赞数的那个Key，可能会打爆Redis的单台服务器，这时候就需要采用将热点数据进一步分散的策略，还有，如果Redis整个集群都挂了怎么办？系统需要有降级方案，比如直接拦截点赞操作，或者将请求临时记录到本地文件或直接写入数据库（虽然慢，但保证了功能不完全失效）。

回到最初的问题，Redis能不能真做到在线实时点赞？答案是：它能，但又不是它一个人的功劳，它完美地承担了“第一道防线”和“高速缓冲区”的核心角色，确保了系统的瞬时高并发能力，但要想让点赞功能做到既快又稳又安全，必须结合消息队列、传统关系数据库、风控策略等一系列组件，形成一个协同工作的完整架构，这就像一个精密的团队，Redis是那个反应最快的短跑冠军，负责冲刺，而其他成员则负责确保冲刺的成果能被稳稳地记录下来，并处理后续所有复杂的事务，说“全靠Redis”显然是小看了现代分布式系统设计的复杂性。