秒杀高并发排队神器，当年做电商秒杀，数据库行锁直接被打到 奄奄一息。Redis 一出马，线程乖乖排队，老板再也不用担心超卖。

一、分布式锁

秒杀高并发排队神器，

当年做电商秒杀，数据库行锁直接被打到奄奄一息。

Redis 一出马，线程乖乖排队，老板再也不用担心超卖。

// Maven 依赖 org.redisson redisson 3.23.4Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");RedissonClient redisson = Redisson.create(config);RLock lock = redisson.getLock("stock:1001");try { // **30 秒内抢锁，锁 30 秒后自动释放** if (lock.tryLock(30, 30, TimeUnit.SECONDS)) { updateStockInDB(); // 真正的减库存逻辑 }} finally { if (lock.isHeldByCurrentThread()) { lock.unlock(); // **一定记得手动释放** }}

注解

1.tryLock带时间参数，防止死锁。

2.finally释放锁，避免“占着茅坑不拉屎”。

3. 集群场景用RedLock，主节点挂了也能继续嗨。

二、计数器：2 万 QPS 的救火队长

直播在线人数用数据库UPDATE？

直接 200 QPS 就跪。

Redis 的INCR让在线人数像坐火箭一样飙升。

Jedis jedis = new Jedis("redis://127.0.0.1:6379");String key = "rate_limit:user:" + userId + ":minute";long count = jedis.incr(key);if (count == 1) { jedis.expire(key, 60); // **首次创建，设 60 秒过期**}if (count > 100) { throw new RuntimeException("手速太快，歇会儿！");}

注解

1.incr原子自增，天然抗并发。

2.expire只在第一次设置，避免每次请求都刷新 TTL。

3. 100 次/分钟阈值可配置，灵活限流。

三、排行榜：ZSET 的凡尔赛舞台

年度博主排行？数据库跑 3 小时，ZSET 5 分钟搞定。

关键是还能实时更新！。

// 点赞一次，分数 +1redisTemplate.opsForZSet() .incrementScore("blog:like:rank", "user:1001", 1);// 取前 10Set> top10 = redisTemplate.opsForZSet() .reverseRangeWithScores("blog:like:rank", 0, 9);// 查个人排名Long rank = redisTemplate.opsForZSet() .reverseRank("blog:like:rank", "user:1001");

注解

1.incrementScore原子操作，并发点赞不丢分。

2.reverseRangeWithScores一次取出成员和分数，减少网络往返。

3.reverseRank查排行 O(log n)，再多人也不怕。

四、轻量消息队列：异步快递员

订单高峰 10 倍流量？

把订单先丢 Redis List，后台慢慢消费，爆仓不存在的。

// 生产者jedis.lpush("order_queue", JSON.toJSONString(order));// 消费者while (true) { List msg = jedis.brpop(0, "order_queue"); if (msg != null) { try { processOrder(msg.get(1)); } catch (Exception e) { // 失败丢到重试队列 jedis.lpush("order_retry_queue", msg.get(1)); } }}

注解

1.brpop阻塞读取，CPU 不空转。

2. 失败消息进入retry 队列，可配合延时策略。

3.List 队列简单可靠，但没有 ACK，需自己实现重试。

五、会话共享：分布式登录管家

用户在 A 机器登录，跳到 B 机器就掉线？

用 Redis 做统一 Session 仓库，妈妈再也不用担心我踢用户下线。

# application.ymlspring: session: store-type: redis timeout: 30m redis: host: 127.0.0.1 port: 6379

注解

1.spring-session-data-redis一行配置搞定。

2.SessionID 随机的 UUID + 签名，防伪造。

3. 每次登录重新生成 SessionID，旧 Session 秒失效。

六、地理位置：附近门店秒查

“附近 5 公里有啥好吃的？”

Redis GEO 一出手，5 倍速出结果。

// 添加门店坐标redisTemplate.opsForGeo() .add("shop:locations", new Point(116.4074, 39.9042), "shop:1001");// 查 5 公里内，由近到远GeoResults> results = redisTemplate.opsForGeo() .radius("shop:locations", new Circle(new Point(116.4074, 39.9042), Metrics.KILOMETERS.toMeters(5)), GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs() .includeDistance() .sortAscending());results.getContent().forEach(r -> System.out.println(r.getContent().getName() + " 离你 " + r.getDistance().getValue() + " 米"));

注解

1.GEOADD一次可插多条，批量效率高。

2.GEORADIUS默认 O(N)，但 Redis 用geohash + 跳表，N<10W 稳稳的。

3. 距离单位支持m/km/ft/mi，国际化项目无压力。

七、野路子合集：老码农私货

7.1 滑动窗口限流

String key = "rate_limit:user:" + userId;long now = System.currentTimeMillis();// 清理 60 秒前记录redisTemplate.opsForZSet() .removeRangeByScore(key, 0, now - 60000);// 记录当前时间戳redisTemplate.opsForZSet().add(key, String.valueOf(now), now);// 统计窗口内请求数Long cnt = redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);if (cnt > 50) throw new RuntimeException("刷太快，小黑屋见！");

注解

1.ZSET 按时间排序，天然滑动窗口。

2.removeRangeByScore批量清理，O(log n)。

3.zCard计数，内存占用极低。

7.2 乐观锁抢购

jedis.watch("stock:1001");int stock = Integer.parseInt(jedis.get("stock:1001"));if (stock > 0) { Transaction tx = jedis.multi(); tx.decr("stock:1001"); List