Redis*4 生產環境使用場景

redis 分佈式

4.1 redis 鎖（如分佈式事務鎖實現）

分佈式事務主要解決的就是同一時間只有一個線程在修改共享資源。所以redis的setnx 加上時間設置完全可以實現分佈式事務的問題。(注意控制鎖的顆粒度：如 共享資源 綁定的是uid 還是requestId )

代碼實現:

# 主要邏輯根據實際業務需求public class RedisLock {    private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class);    private CacheService cacheService;    /**     * 加鎖     *     * @param key     * @param value 當前時間+超時時間     * @return     */    public boolean lock(String key, String value) {        if (cacheService.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {            return true;        }        String currentValue = cacheService.opsForValue().get(key);        //如果鎖過期  解決死鎖        if (StringUtils.isNotBlank(currentValue) && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {            //獲取上一個鎖的時間，鎖過期後，GETSET將原來的鎖替換成新鎖            String oldValue = cacheService.opsForValue().getAndSet(key, value);            if (StringUtils.isNotBlank(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {                return true;            }        }        return false;    }    /**     * 解鎖     *     * @param key     * @param value     */    public void unlock(String key, String value) {        try {            String currentValue = cacheService.opsForValue().get(key);            if (StringUtils.isNotBlank(currentValue) && currentValue.equals(value)) {                cacheService.opsForValue().getOperations().delete(key);            }        } catch (Exception e) {            LOGGER.error("【redis分佈式鎖】解鎖異常, {}", e);        }    }    public void setCacheService(CacheService cacheService) {        this.cacheService = cacheService;    }

注意：

1、操作完成後需要將鎖釋放。

2、出現異常要及時將鎖釋放。（如果顆粒度比較大，不釋放鎖別人都得不到操作權限）。

3、注意顆粒度的選擇，綁定的是uid還是requestId。權限過大會影響別的線程操作使用。權限過小容易損耗性能。

4.2 redis的隊列（生產/消費模式）

redis queue

實際場景 ：

發紅包 ---->將紅包散列成小紅包---->放入隊列 。

搶紅包時 ---->檢查用戶權限---->檢查紅包庫存---> 從隊列中彈出小紅包。

（Redis的單線程操作，完全可以控制紅包的小併發問題）。如果要更大併發可以直接將請求放入

MQ 進行異步處理。

4.3 redis session服務器（存儲用戶信息）

常見的session服務器,實現分佈式的基礎，實現session共享，實現跨服務，減輕服務端的壓力。

redis session

4.4 redis 做數據排行榜（熱數據分離）

常見需求TOP10/TOP100排行榜。實現原理可以使用Redis中的有序集合SortSet 完美的實現動態排行榜。（或者可以把熱數據直接放入Redis，如：實時美元的匯率，波動不定的價格等）。

4.5、保持變動頻率較高的數據，如：計數器（網站訪問量），點贊/收藏 等。

4.6、redis的訂閱發佈模式SUB/PUB。如：網站站內信/實時公告。當然也會有更好的別的中間件替代，這裡只是舉例子。

訂閱--->訂閱成功--->監聽 。 發佈消息message1 。此時訂閱該channel的client端都可以接收到消息。

每日一圖

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