在咖啡店的点单系统中，如果想要快速更新并显示剩余咖啡的制作进度，可以使用Redis作为缓存数据库来实现。Redis支持字符串、列表等多种数据结构，用代码实现

在Python中，我们可以使用`redis`库来实现咖啡店点单系统的缓存。这里是一个简单的示例，假设我们已经安装了`redis`库:

import redis

# 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)  # 可根据实际情况修改地址和端口

# 初始化咖啡制作状态列表
coffee_queue_key = 'coffee_queue'

def add_order(order_id):
    r.rpush(coffee_queue_key, order_id)
    num_in_process = len(r.lrange(coffee_queue_key, 0, 0))  # 获取正在制作的咖啡数量
    update_status(order_id, num_in_process)

def update_status(order_id, num_in_process):
    # 更新指定订单的制作状态，例如设置为"1"表示正在制作
    r.hset('order_info', str(order_id), '1')
    
    # 显示消息
    print(f"订单{order_id}：还有{num_in_process}杯在制作")

def check_status():
    all_orders = r.llen(coffee_queue_key)
    for i in range(all_orders):
        order_id = r.lindex(coffee_queue_key, i)
        status = r.hget('order_info', str(order_id))
        if status == '1':
            num_in_process -= 1
            r.lrem(coffee_queue_key, 0, order_id)  # 移除制作完成的订单
            update_status(order_id, num_in_process)
            # 显示更新后的进度

# 使用示例
add_order(1)  # 添加订单
check_status()  # 检查并更新所有订单的进度

注意，这是一个简化版本，实际项目可能需要考虑错误处理、锁机制等细节，并且可以根据需求调整数据结构。同时，对于高并发环境，还需要考虑Redis的持久化和集群部署。