Redis实战案例
Redis实战案例:构建高性能分布式系统
文章结构如下:
- 使用Redis实现会话管理
- Redis实战案例:分布式锁
- 使用Redis实现缓存系统
- Redis在排行榜系统中的应用
- Redis在分布式系统中的应用(服务发现、配置中心等)
一、使用Redis实现会话管理
场景痛点
传统Session存储在单体架构中面临:
-
水平扩展困难
-
服务器重启导致会话丢失
-
跨服务会话共享问题
Redis解决方案
// Spring Boot配置
@Configuration
@EnableRedisHttpSession // 开启Redis Session存储
public class SessionConfig {@Beanpublic RedisConnectionFactory connectionFactory() {return new LettuceConnectionFactory("redis-server", 6379);}
}// 登录控制器
@RestController
public class LoginController {@PostMapping("/login")public String login(@RequestParam String username, HttpSession session) {// 会话信息存入Redissession.setAttribute("user", username); return "登录成功";}@GetMapping("/profile")public String profile(HttpSession session) {// 从Redis获取会话String user = (String) session.getAttribute("user");return "当前用户: " + user;}
}
核心优势:
会话数据TTL自动过期(默认30分钟)
支持千万级并发会话存储
服务重启不影响用户登录状态
二、Redis实现分布式缓存系统
缓存穿透解决方案
@Service
public class ProductService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;// 空值缓存+布隆过滤器防穿透public Product getProduct(Long id) {String key = "product:" + id;// 1. 查缓存Product product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (product != null) {return product;}// 2. 布隆过滤器判断是否存在if (!bloomFilter.mightContain(id)) {return null; // 不存在直接返回}// 3. 查数据库product = productDao.findById(id);if (product == null) {// 缓存空值防止穿透redisTemplate.opsForValue().set(key, "NULL", 5, TimeUnit.MINUTES);return null;}// 4. 写入缓存redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 1, TimeUnit.HOURS);return product;}
}
缓存雪崩预防:
// 差异化过期时间
public void cacheProducts(List<Product> products) {Random random = new Random();for (Product p : products) {// 基础1小时 + 随机30分钟int expire = 60 + random.nextInt(30); redisTemplate.opsForValue().set("product:" + p.getId(), p,expire, TimeUnit.MINUTES);}
}
三、Redis在排行榜系统中的应用
实时游戏积分榜实现
@Service
public class RankingService {private static final String RANK_KEY = "game:leaderboard";// 更新玩家分数public void updateScore(String playerId, int score) {redisTemplate.opsForZSet().add(RANK_KEY, playerId, score);}// 获取TOP10玩家public List<Player> getTop10() {Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> set = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(RANK_KEY, 0, 9);return set.stream().map(tuple -> new Player((String) tuple.getValue(), tuple.getScore())).collect(Collectors.toList());}// 获取玩家排名public Long getPlayerRank(String playerId) {// ZREVRANK获取从高到低排名return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(RANK_KEY, playerId);}
}// 玩家对象
@Data
@AllArgsConstructor
class Player {private String playerId;private Double score;
}
功能扩展:
// 获取分段榜单(第11-20名)
redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(RANK_KEY, 10, 19);// 实时刷新榜单(每5秒)
@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void refreshLeaderboard() {// 自动清理7天前的数据long cutoff = System.currentTimeMillis() - (7 * 86400000);redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(RANK_KEY, 0, cutoff);
}
四、分布式系统中的应用
1. 分布式锁实现
public class DistributedLock {private static final String LOCK_PREFIX = "lock:";public boolean tryLock(String lockKey, long expireSeconds) {String lockName = LOCK_PREFIX + lockKey;// SETNX+EXPIRE原子操作return redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) conn -> {Boolean acquired = conn.set(lockName.getBytes(), "locked".getBytes(),Expiration.seconds(expireSeconds),RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT);return acquired != null && acquired;});}public void unlock(String lockKey) {// 使用Lua脚本保证原子删除String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +"return redis.call('del', KEYS[1]) " +"else return 0 end";redisTemplate.execute(script, Collections.singletonList(LOCK_PREFIX + lockKey), "locked");}
}
2. 服务发现与心跳检测
// 服务注册
@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void registerService() {String key = "services:" + serviceName;// 记录服务节点+时间戳redisTemplate.opsForZSet().add(key, instanceId, System.currentTimeMillis());
}// 健康检查
@Scheduled(fixedRate = 10000)
public void checkServices() {String key = "services:" + serviceName;// 清理30秒未上报的节点double min = System.currentTimeMillis() - 30000;redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, min);
}
五、实时消息系统
发布/订阅模型
@Configuration
public class RedisPubSubConfig {@Beanpublic RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory factory) {RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();container.setConnectionFactory(factory);container.addMessageListener(messageListener(), new ChannelTopic("order:created"));return container;}@Beanpublic MessageListener messageListener() {return (message, pattern) -> {String orderMsg = new String(message.getBody());System.out.println("收到新订单: " + orderMsg);// 处理业务逻辑...};}
}// 订单服务发布消息
@Service
public class OrderService {public void createOrder(Order order) {orderDao.save(order);redisTemplate.convertAndSend("order:created", order.toString());}
}
六、高级实战案例:秒杀系统
@Service
public class SeckillService {private static final String STOCK_KEY = "seckill:stock:";private static final String USER_LIMIT_KEY = "seckill:user:";public boolean trySeckill(Long itemId, String userId) {// 1. 校验用户购买资格String userKey = USER_LIMIT_KEY + itemId;if (redisTemplate.opsForValue().increment(userKey, 1) > 1) {return false; // 限购1件}redisTemplate.expire(userKey, 1, TimeUnit.HOURS);// 2. 原子扣减库存String stockKey = STOCK_KEY + itemId;Long stock = redisTemplate.opsForValue().decrement(stockKey);if (stock == null || stock < 0) {redisTemplate.opsForValue().increment(stockKey); // 库存回滚return false;}// 3. 发送MQ创建订单kafkaTemplate.send("seckill_orders", userId + ":" + itemId);return true;}
}
优化点:
库存预热:活动前加载库存到Redis
Lua脚本:合并操作为原子指令
限流策略:Redis-Cell模块实现令牌桶
总结:Redis最佳实践
场景 | 核心数据结构 | 关键优化点 |
---|---|---|
会话管理 | String | 合理设置TTL |
分布式缓存 | String/Hash | 空值缓存+布隆过滤器 |
排行榜 | ZSet | 分段查询+定期清理 |
分布式锁 | String | Lua脚本保证原子性 |
服务发现 | ZSet | 心跳检测+自动清理 |
秒杀系统 | String+Hash | 库存预热+Lua原子操作 |
重要提醒:
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生产环境务必启用持久化:
AOF
+RDB
混合模式 -
集群部署至少3主3从,保证高可用
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使用
Redis 6.0+
支持多线程IO提升吞吐量