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Redis实战案例：构建高性能分布式系统

文章结构如下：

1. 使用Redis实现会话管理
2. Redis实战案例：分布式锁
3. 使用Redis实现缓存系统
4. Redis在排行榜系统中的应用
5. 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：

• 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

• 使用Redis 6.0+支持多线程IO提升吞吐量