Redis不只是缓存:5个让你拍案叫绝的骚操作
mhr18 2025-07-24 19:56 9 浏览 0 评论
开发高并发系统的人都懂，数据库扛不住压力的时候有多崩溃。
最近技术圈又在讨论Redis的那些神奇用法，看完才发现这玩意儿真不只是个缓存工具。
分布式锁那个例子确实实用，不过很多人没注意到锁续期的问题。
实际项目中如果业务执行时间不确定，得用类似Redisson的看门狗机制自动续期。
特斯拉去年就踩过坑，系统升级时因为锁超时导致订单重复扣款，后来加了心跳检测才解决。
说到消息队列，Stream结构确实比List靠谱。
但小红书的技术分享里提到过消费者组重平衡的麻烦，他们自己写了动态分区管理脚本。
现在更狠的玩法是配合Kafka做二级队列，热数据走Redis保证实时性，冷数据转存Kafka持久化。
GEO功能在滴滴的应用比美团更复杂。
他们用GEOADD存司机位置时还绑定了司机状态，结合ZRANGEBYSCORE做多维度筛选。
最绝的是动态围栏功能，乘客上车后自动缩小定位范围，这个实时计算全靠Redis撑着。
限流这块GitHub的方案够经典，不过滑动窗口在突发流量下有漏洞。
微博工程师改良过方案，用Lua脚本实现令牌桶和漏桶双算法，去年双十一扛住了每秒80万次验证码请求。
这种组合拳比单一策略靠谱得多。
时序数据库这块最新战报是蔚来汽车在用。
他们给每辆车部署了EdgeRedis节点，车辆传感器数据先本地写入RedisTimeSeries，再异步同步到云端。
这个边缘计算架构省了80%的传输带宽，事故发生时还能断网续存数据。
对了，去年双十一还有个骚操作。
某电商把购物车数据存在RedisGears里，用AI模型实时预测库存。
用户加购瞬间就触发补货逻辑，愣是把预售订单压降了30%。
Redis现在连全文搜索都能搞。
RediSearch模块比ElasticSearch轻量得多，知乎就用它处理站内实时搜索，百万级数据查询只要15毫秒。
看这些案例就明白，用好Redis关键在吃透数据结构。
ZSet能玩出滑动窗口，HyperLogLog做UV统计误差不到1%，比直接查数据库省十倍资源。
技术选型别光盯着那些专用中间件，把Redis摸透了能省好多事。
不过也别乱用，上次见人用Redis存文件流结果内存炸了。
工具再神也得看场景，这点阿里云发的Redis实践白皮书里写得特明白。
最近面试问Redis都卷到源码层了，但多数业务场景其实用不到那么深。
把五种基础数据结构玩明白，组合起来能解决90%的高并发问题。
工具嘛，够用就好。
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