Redis 适用场景

Redis 是一个开源的高性能键值对数据库，它以其内存中数据存储、键过期策略、持久化、事务、丰富的数据类型支持以及原子操作等特性，在许多项目中扮演着关键角色。

1. 缓存

Redis 可以作为应用程序的缓存层，减少数据库的读取压力，提高数据访问速度。

针对Redis作为缓存层的使用场景，我将提供一个简单的Java Spring Boot应用案例，该应用使用Redis缓存来提高数据库查询的效率。

场景描述

假设我们有一个在线书店，用户可以查看书籍的详细信息。每次用户请求书籍详情时，后端需要查询数据库以获取书籍信息。为了提高性能，我们可以使用Redis缓存来存储热门书籍的信息，以减少对数据库的查询次数。

编写业务代码

定义书籍实体类

public class Book {
private String id;
private String title;
private String author;
// 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建书籍服务接口和实现类

public interface BookService {
    Book getBookById(String id);
}
 
@Service
public class BookServiceImpl implements BookService {
    
    @Autowired
    private BookRepository bookRepository;
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Override
    public Book getBookById(String id) {
        // 尝试从Redis缓存中获取书籍
        Book cachedBook = redisTemplate.opsForValue().get(id);
        if (cachedBook != null) {
            return cachedBook;
        }
        
        // 如果缓存中没有，从数据库查询
        Book book = bookRepository.findById(id).orElse(null);
        if (book != null) {
            // 将查询结果放入缓存，设置过期时间为10分钟
            redisTemplate.opsForValue().set(id, book, 10, TimeUnit.MINUTES);
        }
        return book;
    }
}

创建书籍仓库接口

public interface BookRepository extends JpaRepository<Book, String> {
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/books")
public class BookController {
 
    @Autowired
    private BookService bookService;
 
    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Book> getBook(@PathVariable String id) {
        Book book = bookService.getBookById(id);
        if (book != null) {
            return ResponseEntity.ok(book);
        } else {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }
}

详细解释

配置Redis连接：在application.properties中配置了Redis服务器的地址和端口。
定义书籍实体类：这是一个简单的POJO类，代表数据库中的书籍记录。
创建书籍服务：BookService接口定义了获取书籍的方法。BookServiceImpl实现了这个接口，并使用BookRepository从数据库获取数据。同时，它还使用了StringRedisTemplate来操作Redis缓存。
缓存逻辑：在getBookById方法中，首先尝试从Redis缓存中获取书籍信息。如果缓存中存在，直接返回；如果不存在，则从数据库查询，并把结果存入缓存，同时设置10分钟的过期时间。
创建控制器：BookController提供了一个RESTful API端点/books/{id}，用于根据书籍ID获取书籍信息。
通过这种方式，我们可以显著减少对数据库的查询次数，特别是对于热门书籍，从而提高应用的性能和响应速度。

2. 会话存储

在 Web 应用中，Redis 可以用来存储用户的会话信息，如登录状态、购物车内容等。

针对Redis作为会话存储的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来存储用户会话信息。

场景描述

假设我们正在开发一个Web应用程序，用户需要登录以访问某些受保护的资源。为了管理用户会话，我们可以使用Redis来存储会话信息，而不是将它们存储在服务器的内存中或数据库中。

编写业务代码

创建用户实体类

public class User {
    private String username;
    private String password;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建用户存储库接口

@Service
public class InMemoryUserRepository implements UserDetailsService {
 
    private static final Map<String, User> users = new HashMap<>();
 
    static {
        users.put("user", new User("user", "password"));
        // 添加更多用户...
    }
 
    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        User user = users.get(username);
        if (user == null) {
            throw new UsernameNotFoundException("User not found with username: " + username);
        }
        return new org.springframework.security.core.userdetails.User(
                user.getUsername(),
                user.getPassword(),
                new ArrayList<>()
        );
    }
}

配置Spring Security

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class WebSecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Autowired
    private UserDetailsService userDetailsService;
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/admin/**").hasRole("ADMIN")
                .antMatchers("/user/**").hasAnyRole("USER", "ADMIN")
                .antMatchers("/", "/home", "/register").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
            .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .permitAll()
            .and()
            .logout()
                .permitAll();
    }
 
    @Autowired
    public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.userDetailsService(userDetailsService).passwordEncoder(passwordEncoder());
    }
 
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();
    }
}

创建登录和登出控制器

@Controller
public class WebController {
 
    @GetMapping("/login"
    public String login() {
        return "login";
    }
    @GetMapping("/admin"
    public String adminPage() {
        return "admin";
    }
    @GetMapping("/user"
    public String userPage() {
        return "user";
    }
    @PostMapping("/logout"
    public String logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return "redirect:/login?logout";
    }
}

详细解释

配置Redis连接：在application.properties中配置了Redis服务器的地址和端口，并设置了Spring Session的存储类型为Redis。
创建用户实体类：这是一个简单的POJO类，代表用户信息。
用户存储库接口：InMemoryUserRepository实现了UserDetailsService接口，用于Spring Security的认证过程。实际应用中，应连接到数据库来获取用户信息。
配置Spring Security：WebSecurityConfig类配置了Spring Security的认证和授权规则。它还配置了自定义的登录页面和登出逻辑。
创建控制器：WebController提供了访问不同页面的路由和登出逻辑。
登录页面：login.html是用户登录的前端页面。

通过这种方式，Spring Session会自动管理用户的会话信息，并将其存储在Redis中。当用户登录时，会话信息将被存储在Redis中，而不是传统的服务器端HttpSession中。这使得会话信息可以在多个服务器实例之间共享，非常适合于分布式部署的Web应用程序。此外，Redis的高性能也有助于提高应用程序的响应速度。

3. 排行榜和计数器

Redis 支持原子操作，非常适合实现实时排行榜、点赞数、访问计数等功能。

针对Redis作为排行榜和计数器的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来实现一个简单的文章点赞功能，并将点赞数用作排行榜的依据。

场景描述

假设我们正在开发一个博客平台，用户可以对文章进行点赞。我们希望根据文章的点赞数来显示一个实时更新的热门文章排行榜。

编写业务代码

定义文章实体类

public class Article {
    private String id;
    private String title;
    private int likeCount;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建文章服务接口和实现类

@Service
public class ArticleService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public void likeArticle(String articleId) {
        // 增加文章的点赞数
        redisTemplate.opsForValue().increment(articleId, 1);
    }
 
    public List<Article> getTopLikedArticles(int topN) {
        // 获取topN个点赞数最多的文章
        Set<String> articleIds = redisTemplate.keys("article:*:likeCount");
        List<Article> topArticles = new ArrayList<>();
        for (String id : articleIds) {
            int likeCount = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(id);
            Article article = new Article();
            article.setId(id.replace("article:", "").replace(":likeCount", ""));
            article.setTitle("文章标题待查询");
            article.setLikeCount(likeCount);
            topArticles.add(article);
        }
        // 根据点赞数排序
        topArticles.sort((a1, a2) -> a2.getLikeCount() - a1.getLikeCount());
        return topArticles.subList(0, topN);
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/articles")
public class ArticleController {
 
    @Autowired
    private ArticleService articleService;
 
    @PostMapping("/{id}/like")
    public ResponseEntity<String> likeArticle(@PathVariable String id) {
        articleService.likeArticle(id);
        return ResponseEntity.ok("点赞成功");
    }
 
    @GetMapping("/top/{topN}")
    public ResponseEntity<List<Article>> getTopLikedArticles(@PathVariable int topN) {
        List<Article> topArticles = articleService.getTopLikedArticles(topN);
        return ResponseEntity.ok(topArticles);
    }
}

详细解释

定义文章实体类：这是一个简单的POJO类，代表文章信息，包括文章ID、标题和点赞数。
创建文章服务：ArticleService提供了两个方法，likeArticle用于增加文章的点赞数，getTopLikedArticles用于获取点赞数最多的前N篇文章。
点赞逻辑：在likeArticle方法中，我们使用StringRedisTemplate的increment操作来原子性地增加文章的点赞数。
获取排行榜逻辑：在getTopLikedArticles方法中，我们首先获取所有文章的点赞数键，然后构建一个包含文章点赞数的列表。接着，我们对这个列表进行排序，以获取点赞数最多的前N篇文章。
创建控制器：ArticleController提供了两个RESTful API端点，/articles/{id}/like用于点赞文章，/articles/top/{topN}用于获取点赞数最多的前N篇文章。

4. 消息队列

Redis 可以作为消息队列系统，用于处理异步任务，例如邮件发送、后台任务处理等。

针对Redis作为消息队列的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis的发布/订阅功能来实现一个简单的任务队列。

场景描述

假设我们有一个电商平台，需要处理用户的订单。为了提高效率，我们希望将订单处理任务异步化，即用户下单后，订单信息将被发送到一个队列中，然后由一个或多个后台服务来异步处理这些订单。

编写业务代码

配置Redis消息队列

创建一个配置类来设置发布者和订阅者使用的通道。

@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.addMessageListener(new MessageListenerImpl(), new PatternTopic("order-channel"));
        return container;
    }
}

2.实现消息监听器

@Component
public class MessageListenerImpl implements MessageListener<String, String> {
 
    @Override
    public void onMessage(Message<String, String> message, byte[] pattern) {
        String orderData = message.getBody();
        processOrder(orderData);
    }
 
    private void processOrder(String orderData) {
        // 处理订单逻辑
        System.out.println("Processing order: " + orderData);
        // 假设订单处理成功
    }
}

3.创建订单服务

@Service
public class OrderService {
 
    @Autowired
    private ReactiveRedisTemplate<String, String> reactiveRedisTemplate;
 
    public Mono<Void> placeOrder(String orderData) {
        return reactiveRedisTemplate.convertAndSend("order-channel", orderData)
                                   .then();
    }
}

4.创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {
 
    @Autowired
    private OrderService orderService;
 
    @PostMapping
    public Mono<ResponseEntity<?>> placeOrder(@RequestBody String orderData) {
        return orderService.placeOrder(orderData)
                          .then(Mono.just(ResponseEntity.ok().build()))
                          .defaultIfEmpty(ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).build());
    }
}

详细解释

配置Redis消息队列：RedisConfig配置类设置了Redis消息监听器容器，它将监听名为order-channel的通道。
实现消息监听器：MessageListenerImpl实现了MessageListener接口，用于接收并处理发送到order-channel的消息。每当有新消息到达时，onMessage方法会被调用，订单数据将被传递到processOrder方法进行处理。
创建订单服务：OrderService服务中定义了placeOrder方法，它使用ReactiveRedisTemplate的convertAndSend方法将订单数据发布到order-channel。
创建控制器：OrderController提供了一个POST端点/orders，用于接收订单数据。当接收到订单请求时，它将调用OrderService的placeOrder方法将订单数据发送到Redis消息队列，并返回相应的响应。

通过这种方式，我们可以将订单处理逻辑异步化，提高系统的整体性能和响应能力。用户下单后，前端可以立即收到响应，而订单处理则在后台异步进行。这种模式适用于需要高吞吐量和快速响应的业务场景。

5. 实时分析

Redis 可以用于实时分析，如用户行为分析、实时统计信息等。

针对Redis作为实时分析使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis的Sorted Set来实现一个简单的用户在线时长统计和分析功能。

场景描述

假设我们正在开发一个在线教育平台，需要统计每个用户的在线时长，并根据这些数据生成实时的在线时长排行榜。

编写业务代码

用户在线时长服务接口和实现类

@Service
public class OnlineDurationService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public void updateUserOnlineDuration(String userId, long duration) {
        // 使用Sorted Set存储用户ID和在线时长
        redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("user:online:duration", userId, duration);
    }
 
    public Set<String> getTopUsersByOnlineDuration(int topN) {
        // 获取在线时长最长的前N个用户
        Set<String> topUsers = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("user:online:duration", 0, topN - 1);
        return topUsers;
    }
}

用户登录和登出逻辑

@Controller
public class UserController {
 
    @Autowired
    private OnlineDurationService onlineDurationService;
 
    @PostMapping("/user/{userId}/login")
    public ResponseEntity<String> userLogin(@PathVariable String userId) {
        // 用户登录逻辑，可以是任何触发登录的事件
        return ResponseEntity.ok("User " + userId + " logged in");
    }
 
    @PostMapping("/user/{userId}/logout")
    public ResponseEntity<String> userLogout(@PathVariable String userId) {
        // 用户登出时记录在线时长
        long duration = // 计算用户在线时长的逻辑
        onlineDurationService.updateUserOnlineDuration(userId, duration);
        return ResponseEntity.ok("User " + userId + " logged out");
    }
}

获取在线时长排行榜

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserRankController {
 
    @Autowired
    private OnlineDurationService onlineDurationService;
 
    @GetMapping("/online-duration/top/{topN}")
    public ResponseEntity<Set<String>> getTopUsersByOnlineDuration(@PathVariable int topN) {
        Set<String> topUsers = onlineDurationService.getTopUsersByOnlineDuration(topN);
        return ResponseEntity.ok(topUsers);
    }
}

详细解释

用户在线时长服务：OnlineDurationService服务中定义了两个方法，updateUserOnlineDuration用于更新用户的在线时长，这里使用Redis的Sorted Set数据结构，将用户ID作为成员，在线时长作为分数进行存储。getTopUsersByOnlineDuration方法用于获取在线时长最长的前N个用户。
用户登录和登出逻辑：在UserController中，定义了用户登录和登出的RESTful API。用户登录时，可以执行任何触发登录的逻辑；用户登出时，计算在线时长并通过OnlineDurationService服务更新到Redis中。
获取在线时长排行榜：UserRankController提供了一个GET端点/users/online-duration/top/{topN}，用于获取在线时长最长的前N个用户。

通过这种方式，我们可以利用Redis的Sorted Set来存储和排序用户的在线时长，实现一个高效的实时在线时长统计和分析功能。每当用户登出时，系统都会更新用户的在线时长，并可以快速地根据在线时长对用户进行排名，从而提供一个动态的在线时长排行榜。这对于在线教育平台等需要监控用户活跃度的业务场景非常有用。

6. 分布式锁

在分布式系统中，Redis 可以用于实现分布式锁，确保在多个节点之间共享资源的一致性。

针对Redis作为分布式锁的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redisson作为客户端来实现分布式锁。

场景描述

假设我们有一个高流量的电子商务网站，需要执行一些资源密集型的操作，比如生成日报表。为了防止多个实例同时执行这些操作，我们需要一个分布式锁来确保每次只有一个实例可以执行这些操作。

配置Redisson连接

在src/main/resources/application.properties或application.yml中配置Redisson客户端连接到Redis服务器：

# application.properties
redisson.address=redis://localhost:6379

# application.yml
redisson:
  address: "redis://localhost:6379"

编写业务代码

配置Redisson

创建一个配置类来配置Redisson客户端。

@Configuration
public class RedissonConfig {
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdown")
    public RedissonClient redissonClient() {
        RedissonClientConfig config = new RedissonClientConfig();
        config.useSingleServer().setAddress(redisson.address);
        return Redisson.create(config);
    }
 
    @Value("${redisson.address}")
    private String redissonAddress;
}

使用分布式锁

创建一个服务类来执行需要分布式锁保护的资源密集型操作。

@Service
public class ReportService {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public void generateDailyReport() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("dailyReportLock");
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待3秒，锁的自动过期时间设置为10秒
            if (lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 执行生成日报表的操作
                System.out.println("Generating daily report...");
                // 模拟长时间运行的任务
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
                System.out.println("Daily report generated.");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/reports")
public class ReportController {
 
    @Autowired
    private ReportService reportService;
 
    @GetMapping("/daily")
    public ResponseEntity<String> generateDailyReport() {
        reportService.generateDailyReport();
        return ResponseEntity.ok("Daily report generation triggered.");
    }
}

详细解释

配置Redisson连接：在配置文件中指定Redis服务器的地址，并创建一个RedissonClient Bean。
使用分布式锁：ReportService服务中的generateDailyReport方法使用Redisson的RLock来获取一个名为dailyReportLock的分布式锁。tryLock方法尝试获取锁，并指定最多等待时间和锁的自动过期时间。如果成功获取锁，则执行生成日报表的操作；如果获取锁失败，则方法将立即返回，不会执行任何操作。
创建控制器：ReportController提供了一个GET端点/reports/daily，用于触发生成日报表的操作。

通过这种方式，我们可以确保在分布式系统中，即使有多个实例运行，也只有一个实例可以执行生成日报表的操作，从而避免资源冲突和重复劳动。Redisson客户端简化了Redis分布式锁的使用，使得在Spring Boot应用中实现分布式锁变得简单而高效。

7. 发布/订阅

Redis 提供了发布/订阅模式，可以用于实现消息广播，例如实时通知系统。

针对Redis作为发布/订阅消息队列的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis的发布/订阅功能来实现一个简单的实时消息通知系统。

场景描述

假设我们正在开发一个社交媒体平台，需要实现一个功能，当用户发布新帖子时，他/她的关注者能够实时收到通知。

环境准备

创建一个Spring Boot项目，并添加以下依赖：

Spring Data Redis Reactive (对于响应式编程)
Spring WebFlux (响应式Web框架)

编写业务代码

配置发布/订阅通道

创建一个配置类来定义发布者和订阅者使用的通道。

@Configuration
public class RedisPubSubConfig {
 
    @Bean
    public ReactiveRedisConnectionFactory reactiveRedisConnectionFactory(LettuceClientConfiguration clientConfig) {
        return new LettuceConnectionFactory(clientConfig);
    }
 
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer(ReactiveRedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.addMessageListener(new PostNotificationListener(), new PatternTopic("newPostChannel"));
        return container;
    }
 
    @Bean
    public LettuceClientConfiguration clientConfig() {
        return LettuceClientConfiguration.defaultConfiguration();
    }
 
    @Component
    public class PostNotificationListener implements MessageListener<String, String> {
 
        @Override
        public void onMessage(Message<String, String> message) {
            // 处理接收到的帖子通知
            String postContent = message.getBody();
            System.out.println("New post notification received: " + postContent);
            // 这里可以添加逻辑，比如通知关注者
        }
    }
}

发送新帖子通知

创建一个服务类来发送新帖子的通知。

@Service
public class PostService {
 
    @Autowired
    private ReactiveRedisTemplate<String, String> reactiveRedisTemplate;
 
    public Mono<Void> publishNewPostNotification(String postContent) {
        return reactiveRedisTemplate.convertAndSend("newPostChannel", postContent);
    }
}

3.创建控制器

创建一个控制器来处理新帖子的发布请求。

@RestController
@RequestMapping("/posts")
public class PostController {
 
    @Autowired
    private PostService postService;
 
    @PostMapping
    public Mono<ResponseEntity<?>> createPost(@RequestBody String postContent) {
        return postService.publishNewPostNotification(postContent)
                         .then(Mono.just(ResponseEntity.ok().build()))
                         .defaultIfEmpty(ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).build());
    }
}

详细解释

配置发布/订阅通道：RedisPubSubConfig配置类设置了ReactiveRedisConnectionFactory和RedisMessageListenerContainer。PostNotificationListener实现了MessageListener接口，用于接收并处理新帖子的通知。
发送新帖子通知：PostService服务中的publishNewPostNotification方法使用ReactiveRedisTemplate的convertAndSend方法将新帖子的内容发布到newPostChannel通道。
创建控制器：PostController提供了一个POST端点/posts，用于接收新帖子的内容。当接收到新帖子的请求时，它将调用PostService的publishNewPostNotification方法将新帖子的内容发送到Redis通道，并返回相应的响应。

通过这种方式，我们可以利用Redis的发布/订阅功能来实现一个高效的实时消息通知系统。每当有新帖子发布时，Redis会将通知消息发布到newPostChannel通道，所有订阅了该通道的监听器（如PostNotificationListener）都会收到消息并进行处理，比如通知帖子作者的关注者。这种模式适用于需要实时通信和通知的业务场景，如社交媒体、实时聊天应用等。

8. 限流

Redis 可以用于实现限流功能，防止系统过载，如 API 调用频率限制。

针对Redis作为限流功能的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来实现API的限流。

场景描述

假设我们正在开发一个公共API服务，该服务需要对外部请求进行限流，以防止滥用和过载。我们希望对每个IP地址每分钟的请求次数进行限制。

编写业务代码

创建限流注解

定义一个自定义注解，用于标识需要限流的API。

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    int limit() default 10; // 默认每分钟请求次数限制
    long timeout() default 60; // 默认时间窗口为60秒
}

创建限流拦截器

实现一个拦截器来检查请求频率。

public class RateLimiterInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    private final RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
    private final String rateLimitKeyPrefix = "rate_limit:";
 
    public RateLimiterInterceptor(RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        String ip = request.getRemoteAddr();
        String methodName = ((MethodSignature) (handler)).getMethod().getName();
        String rateLimitKey = rateLimitKeyPrefix + methodName + ":" + ip;
 
        int currentCount = redisTemplate.opsForValue().increment(rateLimitKey);
        if (currentCount > 1) {
            // 如果当前计数大于1，则说明请求已超过限制
            response.sendError(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS, "Too many requests, please try again later.");
            return false;
        }
 
        // 设置过期时间
        redisTemplate.expire(rateLimitKey, RateLimit.class.cast(((MethodSignature) handler).getMethod().getAnnotation(RateLimit.class)).timeout(), TimeUnit.SECONDS);
        return true;
    }
}

3.配置拦截器

配置拦截器以应用于所有控制器。

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Autowired
    private RateLimiterInterceptor rateLimiterInterceptor;
 
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(rateLimiterInterceptor);
    }
}

4.应用限流注解

在需要限流的API上应用自定义的RateLimit注解。

@RestController
public class ApiController {
 
    @RateLimit(limit = 5, timeout = 60) // 每分钟最多5个请求
    @GetMapping("/api/resource")
    public ResponseEntity<String> getLimitedResource() {
        return ResponseEntity.ok("Access to limited resource");
    }
}

详细解释

创建限流注解：定义了一个RateLimit注解，它包含限制的请求次数和时间窗口。
创建限流拦截器：RateLimiterInterceptor实现了HandlerInterceptor接口，用于在请求处理之前检查请求频率。它使用RedisTemplate来递增每个IP地址的请求计数，并设置计数的过期时间。
配置拦截器：WebConfig类实现了WebMvcConfigurer接口，用于注册RateLimiterInterceptor拦截器，使其应用于所有的控制器方法。
应用限流注解：在ApiController中的getLimitedResource方法上应用了RateLimit注解，指定了每分钟最多5个请求的限制。

通过这种方式，我们可以利用Redis的原子递增操作和键过期特性来实现API的限流。每次请求都会检查当前IP的请求计数，如果超过限制，则返回429错误码（Too Many Requests）。这有助于保护API免受滥用，并确保服务的稳定性和可用性。

9. 数据过期

Redis 支持设置数据的过期时间，自动清理过期数据，适用于临时数据存储。

针对Redis作为数据过期自动清理的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来存储临时数据，比如用户会话信息，并设置过期时间以自动清理这些数据。

场景描述

假设我们正在开发一个Web应用，用户登录后生成的会话信息需要在用户登出或一定时间后自动清除。我们可以使用Redis来存储这些会话信息，并利用它的过期时间特性来自动清理这些会话。

环境准备

创建一个Spring Boot项目，并添加以下依赖：

Spring Boot Starter Data Redis
Spring Session Data Redis

配置Redis连接和Spring Session

在src/main/resources/application.properties中配置Redis服务器的连接信息以及Spring Session的存储类型：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
spring.session.store-type=redis

编写业务代码

配置Spring Session Redis

创建配置类以启用Spring Session的Redis支持：

@Configuration
@EnableRedisHttpSession
public class SessionConfig {
    // 配置类不需要额外代码，@EnableRedisHttpSession将自动配置所需的Bean
}

用户登录和登出逻辑

创建一个控制器来处理用户登录和登出，并存储会话信息：

@Controller
public class SessionController {
 
    // 用户登录后，Spring Session会自动存储会话信息到Redis
    @PostMapping("/login")
    public String login(SessionStatus sessionStatus, String username) {
        sessionStatus.setAttribute("username", username);
        return "loginSuccess";
    }
 
    // 用户登出时，清除会话信息
    @PostMapping("/logout")
    public String logout(SessionStatus sessionStatus) {
        sessionStatus.invalidate();
        return "logoutSuccess";
    }
}

设置会话超时

创建一个配置类来设置会话的超时时间：

@Configuration
public class SessionTimeoutConfig {
 
    @Bean
    public ConfigurableServletWebServerFactory<?> webServerFactory() {
        TomcatServletWebServerFactory factory = new TomcatServletWebServerFactory();
        factory.setSessionTimeout(30); // 设置会话超时时间（以分钟为单位）
        return factory;
    }
}

详细解释

配置Redis连接和Spring Session：在application.properties中配置了Redis服务器的地址和端口，并指定Spring Session使用Redis作为存储。
配置Spring Session Redis：SessionConfig类通过@EnableRedisHttpSession注解启用了Spring Session的Redis支持。Spring Session将自动管理HTTP Session，并将其存储在Redis中。
用户登录和登出逻辑：SessionController控制器提供了登录和登出的处理逻辑。在用户登录时，会将用户名存储到会话中。在用户登出时，会话将被无效化，Spring Session会自动从Redis中清除会话信息。
设置会话超时：SessionTimeoutConfig配置类设置了会话的超时时间。Tomcat的TomcatServletWebServerFactory用于设置会话超时时间，这个时间之后，即使用户没有显式登出，会话也会被自动清除。

通过这种方式，我们可以确保用户的会话信息在一定时间后自动从Redis中清除，无需手动干预。这不仅有助于释放Redis存储空间，还可以提高应用的安全性，防止旧会话被滥用。此外，Spring Session的自动管理简化了会话管理的复杂性，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。

10. 全页缓存

Redis 可以缓存整个页面的输出，减少数据库查询和页面渲染时间。

针对Redis作为全页缓存的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来缓存整个页面的HTML内容。

场景描述

假设我们正在开发一个新闻网站，该网站的首页包含多个新闻文章的摘要信息。由于首页访问频率很高，我们希望将整个首页的内容缓存起来，以减少数据库的查询次数和页面渲染时间。

编写业务代码

创建新闻文章服务

@Service
public class NewsService {
 
    // 假设有一个方法来获取新闻列表
    public List<Article> getNewsList() {
        // 这里是获取新闻列表的逻辑
        return Collections.emptyList();
    }
}

配置Redis缓存

创建一个配置类来设置Spring Cache和Redis缓存。

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
 
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(connectionFactory);
        // 设置缓存过期时间（例如5分钟）
        cacheManager.setDefaultExpiration(300);
        return cacheManager;
    }
}

3.创建控制器和视图

创建一个控制器来返回首页，并使用Redis缓存整个页面。

@Controller
public class NewsController {
 
    @Autowired
    private NewsService newsService;
 
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;
 
    @GetMapping("/")
    @Cacheable(value = "homePage", condition = "#root.caches[0].name == 'homePage'")
    public String homePage(Model model) {
        // 尝试从缓存中获取页面
        model.addAttribute("newsList", newsService.getNewsList());
        return "home";
    }
}

4.创建Thymeleaf模板

创建一个Thymeleaf模板home.html来渲染首页。

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <title>首页</title>
</head>
<body>
    <h1>新闻首页</h1>
    <div th:each="article : ${newsList}">
        <h2 th:text="${article.title}"></h2>
        <p th:text="${article.summary}"></p>
    </div>
</body>
</html>

详细解释

创建新闻文章服务：NewsService服务包含获取新闻列表的逻辑。
配置Redis缓存：CacheConfig配置类通过@EnableCaching注解启用了Spring的缓存支持，并配置了一个RedisCacheManager Bean来管理Redis缓存。
创建控制器和视图：NewsController控制器中的homePage方法使用@Cacheable注解来指定缓存的名称（这里是homePage）。当这个方法被调用时，Spring会检查指定的缓存中是否存在该页面的缓存。如果存在，就直接返回缓存的内容；如果不存在，就执行方法并将结果存储到缓存中。
创建Thymeleaf模板：home.html是一个Thymeleaf模板，用于渲染新闻列表。

通过这种方式，我们可以利用Redis来缓存整个页面的内容。首页的访问非常频繁，通过缓存可以显著减少数据库的查询次数和页面渲染时间，提高网站的响应速度和性能。此外，Spring的缓存抽象和Thymeleaf模板使得实现全页缓存变得简单而高效。

11. 社交功能

在社交网络应用中，Redis 可以用于存储好友关系、用户状态更新等。

针对Redis作为社交功能存储的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来存储用户的社交关系信息，如好友列表和用户状态更新。

场景描述

假设我们正在开发一个社交网络平台，用户可以添加好友，并且可以发布状态更新。我们需要存储每个用户的好友列表以及状态更新的时间线。

编写业务代码

定义用户和状态更新实体类

public class User {
    private String id;
    private String name;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}
 
public class StatusUpdate {
    private String userId;
    private String content;
    private Instant timestamp;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建社交服务

@Service
public class SocialService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public void addFriend(String userOneId, String userTwoId) {
        // 使用集合存储用户的好友列表
        redisTemplate.opsForSet().add("friends:" + userOneId, userTwoId);
        redisTemplate.opsForSet().add("friends:" + userTwoId, userOneId);
    }
 
    public Set<String> getFriends(String userId) {
        // 获取用户的好友列表
        return redisTemplate.opsForSet().members("friends:" + userId);
    }
 
    public void postStatusUpdate(String userId, String content) {
        // 使用列表存储用户的状态更新时间线
        StatusUpdate statusUpdate = new StatusUpdate(userId, content, Instant.now());
        redisTemplate.opsForList().rightPush("timeline:" + userId, statusUpdate);
    }
 
    public List<StatusUpdate> getStatusUpdates(String userId) {
        // 获取用户的状态更新时间线
        return redisTemplate.opsForList().range("timeline:" + userId, 0, -1);
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/social")
public class SocialController {
 
    @Autowired
    private SocialService socialService;
 
    @PostMapping("/addFriend")
    public ResponseEntity<String> addFriend(@RequestParam String userOneId, @RequestParam String userTwoId) {
        socialService.addFriend(userOneId, userTwoId);
        return ResponseEntity.ok("Friends added successfully");
    }
 
    @GetMapping("/friends/{userId}")
    public ResponseEntity<Set<String>> getFriends(@PathVariable String userId) {
        Set<String> friends = socialService.getFriends(userId);
        return ResponseEntity.ok(friends);
    }
 
    @PostMapping("/status")
    public ResponseEntity<String> postStatusUpdate(@RequestParam String userId, @RequestParam String content) {
        socialService.postStatusUpdate(userId, content);
        return ResponseEntity.ok("Status updated successfully");
    }
 
    @GetMapping("/timeline/{userId}")
    public ResponseEntity<List<StatusUpdate>> getStatusUpdates(@PathVariable String userId) {
        List<StatusUpdate> updates = socialService.getStatusUpdates(userId);
        return ResponseEntity.ok(updates);
    }
}

详细解释

定义用户和状态更新实体类：User类代表用户信息，StatusUpdate类代表用户的状态更新信息。
创建社交服务：SocialService服务提供了添加好友、获取好友列表、发布状态更新和获取状态更新时间线的方法。好友列表使用Redis的Set数据结构存储，确保好友关系是无序且不重复的。状态更新时间线使用List数据结构存储，新的状态更新会被添加到列表的尾部。
创建控制器：SocialController控制器提供了四个RESTful API端点，分别用于添加好友、获取好友列表、发布状态更新和获取状态更新时间线。

通过这种方式，我们可以利用Redis的高性能和数据结构特性来实现社交网络平台中的社交功能。Redis的Set和List数据结构非常适合存储和管理好友关系和状态更新时间线，能够提供快速的读写性能，满足社交网络平台的需求。

12. 实时推荐系统

Redis 可以用于存储用户的行为数据和偏好，实现实时推荐。

针对Redis作为实时推荐系统存储的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来存储用户行为数据和偏好，以及提供一个简单的推荐功能。

场景描述

假设我们正在开发一个电子商务平台，我们希望根据用户的浏览和购买历史来推荐商品。我们将使用Redis来存储用户的这些行为数据，并根据这些数据生成推荐。

编写业务代码

创建商品和用户实体类

public class Product {
    private String id;
    private String name;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}
 
public class User {
    private String id;
    private String username;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建推荐服务

@Service
public class RecommendationService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public void recordView(String userId, String productId) {
        // 记录用户查看的商品
        redisTemplate.opsForList().leftPush("user:" + userId + ":views", productId);
    }
 
    public List<String> recommendProducts(String userId) {
        // 简单推荐算法：返回用户查看次数最多的商品
        Set<String> viewedProducts = redisTemplate.opsForSet().members("user:" + userId + ":views");
        Map<String, Long> productViewCounts = new HashMap<>();
        viewedProducts.forEach(productId -> {
            long count = redisTemplate.opsForValue().decrement("user:" + userId + ":views:" + productId);
            productViewCounts.put(productId, count);
        });
 
        return productViewCounts.entrySet().stream()
                .sorted(Map.Entry.<String, Long>comparingByValue().reversed())
                .map(Map.Entry::getKey)
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/recommendations")
public class RecommendationController {
 
    @Autowired
    private RecommendationService recommendationService;
 
    @PostMapping("/view")
    public ResponseEntity<String> recordProductView(@RequestParam String userId, @RequestParam String productId) {
        recommendationService.recordView(userId, productId);
        return ResponseEntity.ok("View recorded");
    }
 
    @GetMapping("/products")
    public ResponseEntity<List<String>> getRecommendations(@RequestParam String userId) {
        List<String> recommendedProducts = recommendationService.recommendProducts(userId);
        return ResponseEntity.ok(recommendedProducts);
    }
}

详细解释

创建商品和用户实体类：Product类代表商品信息，User类代表用户信息。
创建推荐服务：
- recordView方法用于记录用户查看的商品。这里使用Redis的List来存储用户的浏览历史，每次用户查看商品时，商品ID被推入到对应用户的List中。
- recommendProducts方法提供了一个简单的推荐算法。首先，获取用户的浏览历史中的所有商品ID，然后统计每个商品的浏览次数（这里简化处理，每次查看减少商品ID对应的计数器）。最后，根据浏览次数对商品进行排序，并返回用户浏览次数最多的商品列表。
创建控制器：
- recordProductView端点用于记录用户查看商品的行为。
- getRecommendations端点用于获取推荐商品列表。

通过这种方式，我们可以利用Redis的高性能和简单的数据结构来快速记录用户行为并生成推荐。虽然这里的推荐算法非常简单，但它展示了如何使用Redis来实现实时推荐系统的基础功能。在实际应用中，推荐算法可能会更复杂，涉及机器学习模型和更丰富的用户行为数据。

13. 地理位置信息

Redis 支持 Geospatial 索引，可以用于实现地理位置相关的查询和推荐。

针对Redis作为地理位置信息存储的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis的Geospatial索引来实现基于地理位置的推荐功能。

场景描述

假设我们正在开发一款基于位置的社交应用，用户可以查看附近的其他用户或地点。我们需要存储用户的地理位置，并能够查询给定位置附近的用户。

编写业务代码

创建用户实体类

public class User {
    private String id;
    private String name;
    private double longitude;
    private double latitude;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建地理位置服务

@Service
public class GeoLocationService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, User> redisTemplate;
 
    public void addLocation(String userId, double longitude, double latitude) {
        User user = new User(userId, "username", longitude, latitude);
        // 使用Geospatial索引存储用户位置
        redisTemplate.opsForGeo().add("userLocations", new GeoLocation(user.getLongitude(), user.getLatitude()), userId);
    }
 
    public List<User> getUsersNearby(double longitude, double latitude, double radius) {
        // 查询给定位置附近的用户
        List<GeoWithin> nearbyUsersGeo = redisTemplate.opsForGeo().radius("userLocations",
                new Circle(new GeoCoordinate(latitude, longitude), radius),
                RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs());
        
        List<User> nearbyUsers = new ArrayList<>();
        for (GeoWithin geoWithin : nearbyUsersGeo) {
            nearbyUsers.add(redisTemplate.opsForValue().get(geoWithin.getMember()));
        }
        return nearbyUsers;
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private GeoLocationService geoLocationService;
 
    @PostMapping("/addLocation")
    public ResponseEntity<String> addLocation(@RequestParam String userId,
                                               @RequestParam double longitude,
                                               @RequestParam double latitude) {
        geoLocationService.addLocation(userId, longitude, latitude);
        return ResponseEntity.ok("User location added");
    }
 
    @GetMapping("/nearby")
    public ResponseEntity<List<User>> getUsersNearby(@RequestParam double longitude,
                                                      @RequestParam double latitude,
                                                      @RequestParam double radius) {
        List<User> nearbyUsers = geoLocationService.getUsersNearby(longitude, latitude, radius);
        return ResponseEntity.ok(nearbyUsers);
    }
}

详细解释

创建用户实体类：User类代表用户信息，包括用户的ID、名称、经度和纬度。
创建地理位置服务：
- addLocation方法用于将用户的地理位置信息存储到Redis的Geospatial索引中。这里使用RedisTemplate的opsForGeo方法来添加位置信息。
- getUsersNearby方法用于查询给定位置附近的用户。使用radius方法来查找指定半径内的用户，然后从Redis中获取这些用户的详细信息。
创建控制器：
- addLocation端点允许用户添加其地理位置信息。
- getUsersNearby端点允许查询指定位置和半径内的附近用户。

通过这种方式，我们可以利用Redis的Geospatial索引来存储和查询地理位置信息。这对于需要基于地理位置提供服务的应用非常有用，如社交网络、共享出行、本地服务推荐等。Redis的Geospatial索引提供了高效的邻近查询功能，可以快速找到指定范围内的用户或其他地理位置相关的实体。

14. 时间序列数据

Redis 可以存储时间序列数据，用于监控和分析。

针对Redis作为时间序列数据存储的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来存储和查询时间序列数据。

场景描述

假设我们正在开发一个监控系统，需要记录服务器的CPU使用率随时间变化的数据。我们将使用Redis的时间序列数据结构来存储这些监控数据，并能够查询任意时间范围内的CPU使用率。

编写业务代码

创建监控数据实体类

public class CpuUsageData {
    private Instant timestamp;
    private double cpuUsage;
 
    // 省略构造函数、getter和 setter 方法
}

创建监控服务

@Service
public class MonitoringService {
 
    @Autowired
    private LettuceConnectionFactory connectionFactory;
 
    public void logCpuUsage(String serverId, double cpuUsage) {
        // 记录CPU使用率数据
        CpuUsageData data = new CpuUsageData(Instant.now(), cpuUsage);
        // 使用Lettuce客户端的命令执行器来与RedisTimeSeries模块交互
        StatefulRedisConnection<String, CpuUsageData> connection = connectionFactory.connect();
        try {
            RedisTimeSeriesCommands<String, CpuUsageData> ts = connection.sync();
            ts.add(serverId, data.getTimestamp().toEpochMilli() / 1000, data);
        } finally {
            connection.close();
        }
    }
 
    public List<CpuUsageData> getCpuUsageHistory(String serverId, Instant start, Instant end) {
        // 查询指定时间范围内的CPU使用率历史数据
        List<CpuUsageData> history = new ArrayList<>();
        StatefulRedisConnection<String, CpuUsageData> connection = connectionFactory.connect();
        try {
            RedisTimeSeriesCommands<String, CpuUsageData> ts = connection.sync();
            Range range = Range.create(start.toEpochMilli() / 1000, end.toEpochMilli() / 1000);
            Cursor<CpuUsageData> cursor = ts.rangeRead(serverId, range);
            while (cursor.hasNext()) {
                history.add(cursor.next().getValue());
            }
        } finally {
            connection.close();
        }
        return history;
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/monitoring")
public class MonitoringController {
 
    @Autowired
    private MonitoringService monitoringService;
 
    @PostMapping("/logCpuUsage")
    public ResponseEntity<String> logCpuUsage(@RequestParam String serverId, @RequestParam double cpuUsage) {
        monitoringService.logCpuUsage(serverId, cpuUsage);
        return ResponseEntity.ok("CPU usage logged");
    }
 
    @GetMapping("/cpuUsageHistory")
    public ResponseEntity<List<CpuUsageData>> getCpuUsageHistory(@RequestParam String serverId,
                                                                 @RequestParam Instant start,
                                                                 @RequestParam Instant end) {
        List<CpuUsageData> history = monitoringService.getCpuUsageHistory(serverId, start, end);
        return ResponseEntity.ok(history);
    }
}

详细解释

创建监控数据实体类：CpuUsageData类代表CPU使用率数据，包括时间戳和CPU使用率。
创建监控服务：
- logCpuUsage方法用于记录服务器的CPU使用率。使用Lettuce客户端的同步命令执行器与RedisTimeSeries模块交互，将数据添加到时间序列中。
- getCpuUsageHistory方法用于查询指定时间范围内的CPU使用率历史数据。使用rangeRead方法从时间序列中读取数据。
创建控制器：
- logCpuUsage端点允许记录服务器的CPU使用率。
- getCpuUsageHistory端点允许查询指定时间范围内的CPU使用率历史数据。

通过这种方式，我们可以利用Redis的RedisTimeSeries模块来存储和查询时间序列数据。这对于需要监控和分析随时间变化的数据的应用非常有用，如服务器监控、网站访问量分析等。RedisTimeSeries提供了高效的时间序列数据存储和查询功能，可以快速插入和检索大量时间戳数据。

15. 任务调度

Redis 可以用于任务调度，例如定时任务的执行。

针对Redis作为任务调度的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis的延迟队列特性来实现任务调度。

场景描述

假设我们正在开发一个定时任务管理系统，需要安排一些任务在将来的某个时间点执行。我们将使用Redis的schedule命令来安排任务的执行。

编写业务代码

创建任务调度服务

@Service
public class TaskSchedulingService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Runnable> redisTemplate;
 
    public void scheduleTask(Runnable task, long delay, TimeUnit timeUnit) {
        // 将任务和延迟时间存储到Redis中
        redisTemplate.opsForValue().set(
            "task:" + task.hashCode(), 
            task, 
            timeUnit.toSeconds(delay), 
            timeUnit
        );
        // 使用schedule命令安排任务在未来执行
        String scheduleCommand = String.format(
            "SCHEDULE %d %s", 
            System.currentTimeMillis() + timeUnit.toMillis(delay), 
            "task:" + task.hashCode()
        );
        redisTemplate.execute((RedisConnection connection) -> {
            connection.schedule(scheduleCommand);
            return null;
        });
    }
}

创建具体的任务

public class SampleTask implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Task is running: " + LocalDateTime.now());
        // 执行任务逻辑
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/tasks")
public class TaskController {
 
    @Autowired
    private TaskSchedulingService taskSchedulingService;
 
    @PostMapping("/schedule")
    public ResponseEntity<String> scheduleTask(@RequestParam long delay, @RequestParam TimeUnit timeUnit) {
        taskSchedulingService.scheduleTask(new SampleTask(), delay, timeUnit);
        return ResponseEntity.ok("Task scheduled for execution at " + LocalDateTime.now().plusNanos(timeUnit.toNanos(delay)));
    }
}

详细解释

创建任务调度服务：scheduleTask方法用于安排一个Runnable任务在未来的某个时间点执行。首先，任务被存储到Redis中，并设置相应的延迟时间。然后，使用Redis的schedule命令安排任务在未来执行。
创建具体的任务：SampleTask类实现了Runnable接口，定义了任务的具体执行逻辑。
创建控制器：scheduleTask端点允许用户安排任务在未来执行。用户需要提供延迟时间和时间单位。

通过这种方式，我们可以利用Redis的schedule命令来安排任务的执行。这对于需要执行定时任务的应用非常有用，如定时数据备份、定时发送通知等。通过Redis的延迟队列特性，我们可以简化任务调度的复杂性，并且能够灵活地安排任务在未来的任意时间点执行。

16. 数据共享

在微服务架构中，Redis 可以作为服务间共享数据的媒介。

针对Redis作为数据共享的使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Redis来实现微服务架构中的服务间数据共享。

场景描述

假设我们有一个电商平台，它由多个微服务组成，比如用户服务、产品服务和订单服务。这些服务需要共享购物车数据，以确保用户在平台上的购物体验是连贯的。我们将使用Redis来存储和共享购物车数据。

编写业务代码

创建购物车项实体类

public class CartItem {
    private String productId;
    private int quantity;
    // 省略构造函数、getter和setter方法
}

创建购物车服务

@Service
public class CartService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public void addToCart(String cartId, String productId, int quantity) {
        // 将购物车项存储到Redis的Hash结构中
        redisTemplate.opsForHash().put("cart:" + cartId, productId, quantity);
    }
 
    public Map<String, Integer> getCart(String cartId) {
        // 从Redis获取购物车内容
        return redisTemplate.opsForHash().entries("cart:" + cartId);
    }
}

创建控制器

@RestController
@RequestMapping("/cart")
public class CartController {
 
    @Autowired
    private CartService cartService;
 
    @PostMapping("/{cartId}/items")
    public ResponseEntity<String> addToCart(@PathVariable String cartId,
                                             @RequestParam String productId,
                                             @RequestParam int quantity) {
        cartService.addToCart(cartId, productId, quantity);
        return ResponseEntity.ok("Item added to cart");
    }
 
    @GetMapping("/{cartId}")
    public ResponseEntity<Map<String, Integer>> getCart(@PathVariable String cartId) {
        Map<String, Integer> cart = cartService.getCart(cartId);
        return ResponseEntity.ok(cart);
    }
}

详细解释

创建购物车项实体类：CartItem类代表购物车中的商品项，包含商品ID和数量。
创建购物车服务：
- addToCart方法用于将商品项添加到用户的购物车中。使用Redis的Hash结构来存储购物车数据，其中cart:加上cartId作为Hash的键，productId作为字段名，quantity作为字段值。
- getCart方法用于从Redis获取用户的购物车内容。
创建控制器：
- addToCart端点允许用户将商品添加到购物车中。
- getCart端点允许用户获取其购物车的内容。

通过这种方式，我们可以利用Redis的高性能和数据共享能力来实现微服务架构中的服务间数据共享。购物车数据被存储在Redis中，可以被不同的微服务实例访问和修改，确保了数据的一致性和实时性。这对于需要高度协同工作的分布式系统非常有用，如电商平台、在线协作工具等。

17. 持久化

虽然 Redis 是内存数据库，但它也支持数据持久化，可以在系统故障后恢复数据。

针对Redis作为任务调度使用场景，下面是一个Java Spring Boot应用的案例，其中使用Spring的@Scheduled注解与Redisson结合来实现任务调度。

场景描述

假设我们有一个自动化的营销平台，需要定期（例如每天凌晨1点）执行一些任务，比如发送时事通讯邮件给订阅用户。我们将使用Spring的定时任务功能结合Redisson来确保分布式环境下任务的准时和准确执行。

编写业务代码

创建任务执行服务

@Configuration
public class RedissonConfig {
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdown")
    public RedissonClient redissonClient() {
        RedissonClientConfig config = new RedissonClientConfig();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://" + spring.redis.host + ":" + spring.redis.port);
        return Redisson.create(config);
    }
 
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String redisHost;
 
    @Value("${spring.redis.port}")
    private int redisPort;
}

配置Redisson

创建一个配置类来配置Redisson客户端。

@Configuration
public class ScheduledConfig {
 
    @Bean
    public RedissonScheduledExecutorService redissonScheduledExecutorService(RedissonClient redissonClient) {
        return redissonClient.getExecutorService("myScheduler");
    }
}

创建定时任务配置

使用Redisson的RedissonScheduledExecutorService来创建一个分布式的调度器。

@Configuration
public class ScheduledConfig {
 
    @Bean
    public RedissonScheduledExecutorService redissonScheduledExecutorService(RedissonClient redissonClient) {
        return redissonClient.getExecutorService("myScheduler");
    }
}

创建定时任务

使用Spring的@Scheduled注解和Redisson的调度器来执行定时任务。

@Component
public class ScheduledTasks {
 
    @Autowired
    private ScheduledTaskService taskService;
 
    @Autowired
    private RedissonScheduledExecutorService scheduler;
 
    @Scheduled(cron = "0 0 1 * * ?") // 每天凌晨1点执行
    public void scheduledTask() {
        scheduler.schedule(() -> taskService.executeTask(), 0, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

详细解释

创建任务执行服务：ScheduledTaskService服务包含实际要执行的任务逻辑。
配置Redisson：RedissonConfig配置类设置了Redisson客户端，用于后续创建分布式调度器。
创建定时任务配置：ScheduledConfig配置类创建了一个RedissonScheduledExecutorService Bean，它将被用作分布式任务调度器。
创建定时任务：ScheduledTasks组件包含一个用@Scheduled注解的方法，该方法根据指定的cron表达式触发。当触发时，它使用Redisson的调度器来安排任务的执行。

通过这种方式，我们可以利用Spring的定时任务功能和Redisson的分布式调度器来实现任务调度。这确保了即使在分布式系统中，任务也能准时和准确地执行，避免了任务执行的冲突和重复。这对于需要定时执行的任务，如发送时事通讯、数据备份、报告生成等场景非常有用。