Redis 不止缓存：从分布式锁到排行榜的全面探索

好的，以下是关于《Redis除了缓存，还能做什么》文章的内容，聚焦于其中三个重要应用场景进行详细讲解。

Redis 除了缓存，还能做什么？

Redis以其高性能的缓存功能而闻名，但这只是它广泛应用的一部分。凭借丰富的数据结构和强大的扩展能力，Redis在诸多场景中提供了优雅的解决方案。以下重点介绍 Redis 在 分布式锁、限流和 排行榜 三个重要应用场景中的功能和实现方式。

1. 分布式锁：保障资源安全访问

在分布式系统中，多个进程或线程可能需要同时访问共享资源，比如数据库表或文件。为了避免竞争条件导致的数据不一致问题，分布式锁成为一种重要工具，而 Redis 是实现分布式锁的绝佳选择。

实现原理

Redis 分布式锁主要基于 SETNX（Set if Not Exists）命令来实现，以下是一个典型流程：

使用一个唯一的键表示锁，如 lock:resource。
值可以是一个随机生成的字符串，用于标识持有锁的客户端。
使用 SET key value NX PX ttl 命令设置键的过期时间（TTL），确保锁不会因异常情况而永久占用。
当操作完成后，客户端释放锁，删除该键。

实际应用

分布式锁广泛用于保证资源的互斥访问，例如：

电商系统中的库存扣减。
任务调度系统中的任务分配。
分布式数据库事务中的一致性控制。

优势与注意事项

高性能：Redis 作为内存数据库，锁的操作速度极快。
简单实现：只需少量代码即可实现分布式锁。
注意问题：需小心锁的超时配置，避免误释放或锁未及时续约导致的资源冲突。

2. 限流：防止系统过载

限流是一种用于控制系统流量的机制，通常用于防止高并发请求对系统的冲击。Redis 凭借其高效的读写性能和 Lua 脚本的支持，成为实现限流功能的首选。

实现方法

Redis 实现限流的常用方案包括固定时间窗口和滑动窗口两种：

固定时间窗口：基于计数器记录时间窗口内的请求次数，超出限制则拒绝后续请求。
滑动时间窗口：利用 Redis 的有序集合（Sorted Set），记录每次请求的时间戳，通过查询特定时间段内的请求数实现更精确的限流。

示例代码

以下是一个 Lua 脚本限流的简单实现：

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('get', key) or '0')

if current + 1 > limit then
    return 0
else
    redis.call('INCRBY', key, 1)
    redis.call('EXPIRE', key, ARGV[2])
    return 1
end

应用场景

API 网关：限制单个用户或 IP 的请求速率。
登录系统：限制用户登录尝试次数，防止暴力破解。
秒杀活动：控制高并发抢购场景的请求数量。

3. 排行榜：高效处理排序需求

在社交媒体、电商和游戏等领域，排行榜是一个常见需求。Redis 的有序集合（Sorted Set）因其支持按分数排序和范围查询的特性，成为实现排行榜功能的理想选择。

实现机制

有序集合的每个成员都关联一个分数（score），Redis 会根据分数对集合中的成员进行排序。以下是几个核心操作：

新增或更新成员：ZADD key score member
获取排行榜范围：ZRANGE key start stop WITHSCORES
获取指定成员排名：ZRANK key member

实际案例

游戏排行榜：记录玩家的分数或成就，实时更新排名。
电商销量榜：展示热销商品或热门店铺排名。
社交应用：显示用户的点赞数或互动数排行。

关键特点

实时性：分数更新后，排名实时调整，无需额外计算。
高性能：操作时间复杂度低，适合处理大规模数据。

总结

Redis 除了缓存功能外，在分布式锁、限流和排行榜等领域也有出色的表现。它不仅简化了复杂系统的实现，还以高性能和灵活性满足了各类业务场景需求。对于开发者而言，Redis 是一把强大的工具，远不止“缓存”这么简单。