Redis*4 生产环境使用场景

4.1 redis 锁（如分布式事务锁实现）

分布式事务主要解决的就是同一时间只有一个线程在修改共享资源。所以redis的setnx 加上时间设置完全可以实现分布式事务的问题。(注意控制锁的颗粒度：如 共享资源 绑定的是uid 还是requestId )

代码实现:

# 主要逻辑根据实际业务需求
public class RedisLock {

    private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class);

    private CacheService cacheService;

    /**
     * 加锁
     *
     * @param key
     * @param value 当前时间+超时时间
     * @return
     */
    public boolean lock(String key, String value) {
        if (cacheService.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            return true;
        }
        String currentValue = cacheService.opsForValue().get(key);
        //如果锁过期  解决死锁
        if (StringUtils.isNotBlank(currentValue) && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
            //获取上一个锁的时间，锁过期后，GETSET将原来的锁替换成新锁
            String oldValue = cacheService.opsForValue().getAndSet(key, value);
            if (StringUtils.isNotBlank(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    /**
     * 解锁
     *
     * @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分布式锁】解锁异常, {}", e);
        }
    }

    public void setCacheService(CacheService cacheService) {
        this.cacheService = cacheService;
    }

注意：

1、操作完成后需要将锁释放。

2、出现异常要及时将锁释放。（如果颗粒度比较大，不释放锁别人都得不到操作权限）。

3、注意颗粒度的选择，绑定的是uid还是requestId。权限过大会影响别的线程操作使用。权限过小容易损耗性能。

4.2 redis的队列（生产/消费模式）

实际场景 ：

发红包 ---->将红包散列成小红包---->放入队列 。

抢红包时 ---->检查用户权限---->检查红包库存---> 从队列中弹出小红包。

（Redis的单线程操作，完全可以控制红包的小并发问题）。如果要更大并发可以直接将请求放入

MQ 进行异步处理。

4.3 redis session服务器（存储用户信息）

常见的session服务器,实现分布式的基础，实现session共享，实现跨服务，减轻服务端的压力。

4.4 redis 做数据排行榜（热数据分离）

常见需求TOP10/TOP100排行榜。实现原理可以使用Redis中的有序集合SortSet 完美的实现动态排行榜。（或者可以把热数据直接放入Redis，如：实时美元的汇率，波动不定的价格等）。

4.5、保持变动频率较高的数据，如：计数器（网站访问量），点赞/收藏 等。

4.6、redis的订阅发布模式SUB/PUB。如：网站站内信/实时公告。当然也会有更好的别的中间件替代，这里只是举例子。

订阅--->订阅成功--->监听 。 发布消息message1 。此时订阅该channel的client端都可以接收到消息。