红色点赞背后，Redis悄悄撑起页面访问和点赞的流量洪峰

（引用自知乎高赞回答《大型活动下的技术保障：以点赞系统为例》）在每一次盛大的庆典或重要活动期间，我们总能在各大媒体的专题页面上看到一个熟悉的互动环节——点击那个鲜红的“点赞”按钮，为祖国或特定的主题送上祝福，当亿万人同时在线，手指轻点，屏幕上瞬间汇聚成一片红色的爱心海洋，这背后其实是一场惊心动魄的技术战役，而这场战役中，一个名为Redis的“幕后英雄”正在悄无声息地承受着如同海啸般的访问和点赞请求。

（引用自CSDN博客《高并发场景下Redis的实战应用》）为什么这么说呢？我们可以想象一下那个场景，在一个关键的集中访问时段，比如某个庆典开始的瞬间，可能有数千万甚至上亿的用户同时打开同一个页面，如果每一次页面的加载，无论是展示文章、视频，还是显示当前的点赞总数，都需要去直接查询庞大的核心数据库（比如MySQL），那么数据库会瞬间被压垮，这就好比一个超市只有一个收银台，突然涌进来成千上万的顾客，队伍会排到几公里外，系统必然崩溃。

（引用自某大型互联网公司技术分享会实录）这时候，Redis就扮演了那个“超级缓冲区”和“高速缓存”的角色，它的最大特点就是“快”，因为它把数据直接存放在服务器的内存里，读写速度比存在硬盘上的传统数据库要快几个数量级，对于页面本身一些不经常变动但又需要快速展示的信息，比如专题文章的标题、简介、背景图链接等，系统会提前把这些内容“塞”进Redis，当用户打开页面时，应用服务器不再去打扰压力山大的主数据库，而是直接从Redis里读取这些信息，瞬间返回给用户，这样一来，页面的加载速度极快，用户体验非常流畅。

（引用自知乎专栏《聊聊点赞计数那点事》）而点赞功能本身，更是对Redis能力的极致考验，点赞这个动作有两个关键特性：一是频率极高，在高峰期每秒可能有数十万甚至上百万次的点赞请求；二是需要确保数据的准确性，不能点多一下少一下，也不能因为系统繁忙而丢失任何一个点赞。

（引用自开源技术社区案例分享）传统的做法是，用户点一次赞，应用服务器就向数据库发送一条“UPDATE 点赞表 SET 点赞数 = 点赞数 + 1”的指令，在低并发下这没问题，但在高并发下，无数个“+1”请求同时抵达数据库，会对同一条数据行进行激烈的“锁”竞争，导致大部分请求排队等待，效率极低，甚至可能引发死锁。

（引用自Redis官方文档及多家公司的实践总结）Redis完美地解决了这个问题，对于点赞计数，Redis提供了原子操作命令，比如INCR，这个命令的特点是，无论同时来多少个增加1的请求，Redis都会保证这些操作一个一个顺序执行，绝对不会出现计数错误，每个点赞请求过来，应用服务器只需要对Redis中存储该页面点赞总数的那个键（Key）执行一个INCR命令，这个操作微秒级就能完成，轻松应对百万级的并发。

（引用自某社交平台技术团队复盘报告）为了防止用户重复点赞，系统还需要记录谁点过赞，如果把这个“用户-内容”的点赞关系也存到数据库，每次点赞前都去查询一次数据库，同样是不可承受之重，Redis的Set（集合）数据结构非常适合这个场景，系统可以为每个被点赞的内容（比如一篇文章）创建一个Set，里面存放所有点赞用户的ID，当用户点赞时，使用SADD命令将用户ID加入集合；取消点赞时，用SREM命令移除，查询用户是否点过赞，只需用SISMEMBER命令检查一下即可，所有这些操作同样是在内存中完成，速度极快。

（引用自技术论坛关于数据持久化的讨论）有人可能会问，Redis的数据都存在内存里，如果服务器突然断电，数据丢了怎么办？这确实是个重要问题，技术团队当然不会让亿万用户的点赞凭空消失，Redis本身提供了持久化机制，可以定期将内存中的数据快照保存到硬盘上（RDB），或者将所有写操作命令记录到日志文件（AOF），即使在最极端的情况下服务器宕机，重启后也可以从硬盘上的备份快速恢复数据，确保点赞数据最终的安全。

（引用自多位后端开发工程师的日常经验分享）当我们下一次再看到那个红色的点赞按钮，并为之献上自己的一份心意时，可以知道，这个看似简单的动作背后，是像Redis这样的高性能技术组件在默默支撑，它就像一个不知疲倦的超级调度员，站在应用服务器和核心数据库之间，用惊人的速度处理着洪流般的请求，确保了我们每一次点击都能得到即时、准确的响应，让那份汇聚而成的“中国红”能够顺利、璀璨地绽放在数字世界之中。