redis 分布式
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) 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）
redis queue
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。
redis session
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。
每日一图
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