Redis 不只是缓存，还有这些隐藏技能你可能没发现，真挺惊喜的

综合自多位资深开发者的技术博客分享及Redis官方文档的社区解读）

很多人第一次接触Redis，都是在项目里用它来存个用户会话（Session），或者给数据库减负，做个缓存层，速度快嘛，大家都这么用，但你要是觉得Redis就是个简单的缓存工具，那可真有点小看它了，它肚子里藏了不少“宝藏”功能，用好了能让你的程序设计变得特别巧妙,甚至解决一些头疼的难题。

第一个隐藏技能：做个轻量级的消息队列。

你可能听说过Kafka、RabbitMQ这些专业的消息队列，它们功能强大，但有时候也显得有点“重”，对于一些简单的场景，比如一个订单下了单，需要发个邮件或者短信通知用户，这种任务不要求百分百可靠，偶尔丢失一两个也能接受，但希望处理得快，这时候，Redis的List（列表）结构就能派上大用场。

它的操作很简单：一方用LPUSH命令把任务消息（用户ID：123，订单号：ABC”）从左边推进一个List里，另一方用BRPOP命令在右边一直守着，有消息就立刻取出来处理，这个BRPOP是阻塞的，没消息的时候它就等着，不会白浪费CPU资源，这样一来，一个简单的生产者和消费者模型就搭好了，轻松实现了应用解耦和异步处理，有开发者在博客里分享说，他们用这个机制处理后台日志收集，效果非常好,简单又高效。

第二个隐藏技能：实现一个“点赞”、“收藏”的绝佳方案。

现在哪个App没个点赞、收藏、关注的功能？这些功能有个共同点：一个用户只能对同一个内容操作一次（比如你不能点两次赞），而且需要快速判断用户是否已经操作过，这简直就是为Redis的Set（集合）结构量身定做的。

Set的最大特点就是里面的元素都是唯一的，自动去重，你可以为每一篇文章创建一个Set，键名比如叫article:1001:likes，当用户ID为888的用户点赞时，只需要执行SADD article:1001:likes 888，如果用户取消点赞，就用SREM移除，你想检查这个用户是否点过赞？一个SISMEMBER命令瞬间返回结果，更厉害的是，你想知道这篇文章总共有多少赞？SCARD命令一下就看出来了，还能轻松找出两个明星的共同粉丝（求两个Set的交集），或者推荐可能认识的人（求差集），这些操作都是毫秒级的,比用关系型数据库频繁读写要快太多了。

第三个隐藏技能：实时排行榜，轻松搞定。

排行榜需求太常见了，游戏里的玩家积分、视频的热播榜、商品的销量榜，Redis里有一个叫Sorted Set（有序集合）的数据结构,它简直就是为排行榜而生的。

它就像一个带分数的Set，每个成员都对应一个分数（score），你可以用ZADD命令添加成员和分数，比如ZADD player_ranking 1000 "Alice"，当Alice的分数变化时，再次ZADD更新就行，它会自动覆盖旧值并重新排序，查看排名前10的玩家？ZREVRANGE player_ranking 0 9 WITHSCORES命令直接搞定，你想知道Alice的准确排名？ZREVRANK命令告诉你她是第几名，有游戏开发者提到，他们用这个功能做全区全服实时战力榜，玩家每次战力提升，排名立刻更新,体验非常流畅。

第四个隐藏技能：限流与计数器，保护你的系统。

你肯定不想自己的网站被恶意刷接口，或者瞬间涌入的流量把服务器搞垮，Redis凭借其超快的读写速度,是做限流的理想选择。

一个经典的简单限流方法是：用INCR命令对一个键进行递增操作，键名为rate_limit:ip_address:20240527（IP地址+日期），每次有请求来，就对这键INCR一下，然后给这个键设置一个过期时间（比如一分钟），每次操作后检查一下返回值，如果超过了你设定的阈值（比如一分钟60次），就直接拒绝请求，这样就能非常有效地防止刷票、爬虫或者DDoS攻击，虽然这方法有点粗糙，但实现起来非常简单，对于很多场景已经够用了，更复杂的漏桶、令牌桶算法也都可以基于Redis实现。

第五个隐藏技能：存储“状态”信息，管理分布式系统。

在分布式系统里，经常需要一些简单的共享状态，比如一个全局的开关配置、一个分布式锁、或者一个轻量级的服务注册中心。

举个例子，用Redis实现一个分布式锁，多个服务实例要同时操作一个共享资源时，为了避免冲突，需要先“抢”一把锁，Redis的SET命令有一个NX参数，意思是“只有当键不存在时才设置”，这个特性正好可以用来抢锁，抢到锁的服务可以设置一个键值对，并给它一个短暂的过期时间，然后去操作资源，操作完后自己删除这个键释放锁，其他服务再来抢时，发现键已存在，就说明锁被别人占着，只能等待或放弃，这个功能虽然细节上要注意很多（比如过期时间设多久，如何避免误删别人的锁），但思路非常清晰,是分布式系统中一个非常基础且重要的模式。

所以你看，Redis的这些“隐藏技能”让它远远超出了一个缓存的范畴，它更像是一把瑞士军刀，提供了多种精巧的数据结构和原子操作，让我们能用非常简洁的方式解决分布式系统中的很多常见问题，下次当你遇到需要快速去重、排序、计数或者协调多服务的场景时，不妨先想想：“这个问题，能不能用Redis优雅地解决呢？”很多时候,惊喜就在其中。