当涉及到在工作中使用 Redis 时，下面是一些具体的场景和相应的例子：

1. 缓存加速

• 场景：用户登录信息缓存
• 示例：将用户的登录信息缓存在 Redis 中，包括用户ID、用户名和权限等。当用户进行登录验证时，首先从 Redis 中获取缓存数据，如果存在则直接返回缓存数据，减少对数据库的查询次数。

import redis.clients.jedis.Jedis;public class UserCache {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public String getUserInfo(int userId) {        String userInfo = jedis.get("user:" + userId);        if (userInfo == null) {            // 从数据库获取用户信息            userInfo = db.queryUserInfo(userId);            // 将用户信息存入 Redis，并设置过期时间            jedis.setex("user:" + userId, 3600, userInfo);        }        return userInfo;    }}

• 场景：热门商品缓存
• 示例：将热门商品的详细信息存储在 Redis 中，并设置适当的过期时间。当用户浏览商品页面时，首先尝试从 Redis 获取商品信息，如果缓存不存在，则从数据库中获取，并将结果缓存在 Redis 中，以便下次查询。

public class ProductCache {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public String getProductInfo(int productId) {        String productInfo = jedis.get("product:" + productId);        if (productInfo == null) {            productInfo = db.queryProductInfo(productId);            jedis.setex("product:" + productId, 600, productInfo);        }        return productInfo;    }}

2. 计数器和统计

• 场景：页面访问次数统计
• 示例：使用 Redis 的计数器功能，每次有用户访问页面时，对应页面的访问次数加1。通过 Redis 的 INCR 命令实现原子性操作和高性能的计数功能。

public class PageVisitCounter {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void recordPageVisit(int pageId) {        jedis.incr("page:" + pageId + ":visits");    }}

• 场景：用户点赞数统计
• 示例：将每个用户的点赞数存储在 Redis 的 Hash 数据结构中，用用户 ID 作为字段，点赞数作为值。每次用户进行点赞操作时，更新对应用户的点赞数。

public class LikeCounter {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void likePost(int userId, int postId) {        jedis.hincrBy("post:" + postId + ":likes", String.valueOf(userId), 1);    }}

3. 分布式锁

• 场景：订单库存扣减
• 示例：使用 Redis 实现分布式锁，保证在多个服务同时操作订单库存时的一致性。当多个服务需要扣减某个商品的库存时，先尝试获取 Redis 锁，成功获取锁后执行库存扣减操作，完成后释放锁。

public class StockManager {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void reduceStockWithLock(int productId, int quantity) {        String lockKey = "lock:reduce_stock:" + productId;        String lockValue = "locked";                // 尝试获取分布式锁        String result = jedis.set(lockKey, lockValue, "NX", "EX", 10);        if ("OK".equals(result)) {            // 执行库存扣减操作            // ...            // 释放锁            jedis.del(lockKey);        }    }}

• 场景：避免重复提交
• 示例：在需要防止表单重复提交的场景中，使用 Redis 的分布式锁功能。当用户提交表单时，先尝试获取 Redis 锁，如果成功获取则进行表单处理，处理完成后释放锁，防止重复提交。

public class FormHandler {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void handleFormSubmission(FormData formData) {        String lockKey = "lock:form_submission:" + formData.getUserId();        String lockValue = "locked";        String result = jedis.set(lockKey, lockValue, "NX", "EX", 60);        if ("OK".equals(result)) {            // 处理表单提交            // ...            // 释放锁            jedis.del(lockKey);        }    }}

4. 排行榜

• 场景：文章阅读量排行
• 示例：将每篇文章的阅读量存储在 Redis 的有序集合中，以文章ID作为成员，阅读量作为分数。通过 Redis 的 ZINCRBY 命令更新阅读量，并通过 ZREVRANGE 命令获取阅读量排名靠前的文章。

import redis.clients.jedis.Jedis;import java.util.Set;public class ArticleRanking {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void incrementArticleReadCount(int articleId) {        jedis.zincrby("article_ranking", 1, "article:" + articleId);    }    public Set<String> getTopArticles(int count) {        return jedis.zrevrange("article_ranking", 0, count - 1);    }}

• 场景：游戏玩家积分排行
• 示例：使用 Redis 的有序集合保存玩家的积分信息，以玩家ID作为成员，积分作为分数。通过 ZINCRBY 命令更新玩家积分，使用 ZREVRANGE 命令获取积分排名前几名的玩家。

import redis.clients.jedis.Jedis;import java.util.Set;public class PlayerScoreRanking {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void incrementPlayerScore(int playerId, int score) {        jedis.zincrby("player_score_ranking", score, "player:" + playerId);    }    public Set<String> getTopPlayers(int count) {        return jedis.zrevrange("player_score_ranking", 0, count - 1);    }}

5. 消息队列

• 场景：异步任务处理
• 示例：使用 Redis 的列表结构作为消息队列，生产者将需要处理的任务推入队列，消费者从队列中获取任务进行处理。例如，通过 LPUSH 和 BRPOP 实现异步发送邮件、生成报表等任务。

import redis.clients.jedis.Jedis;public class AsyncTaskQueue {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void enqueueTask(String task) {        jedis.lpush("async_task_queue", task);    }    public String dequeueTask() {        return jedis.brpop(0, "async_task_queue").get(1);    }}

• 场景：事件驱动架构
• 示例：将系统中的事件以消息的形式发布到 Redis 的消息通道，不同的服务订阅感兴趣的事件并进行相应的处理。例如，用户注册成功后，发布注册成功的事件，用户服务和积分服务订阅该事件进行后续处理。

import redis.clients.jedis.Jedis;public class EventPublisher {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void publishEvent(String channel, String event) {        jedis.publish(channel, event);    }}public class EventSubscriber extends JedisPubSub {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public void subscribeToChannel(String channel) {        jedis.subscribe(this, channel);    }    @Override    public void onMessage(String channel, String message) {        // 处理接收到的事件消息        System.out.println("Received event: " + message);    }}

6.限流

场景描述： 防止恶意请求或者突发流量对系统造成影响，可以使用 Redis 实现限流控制。

import redis.clients.jedis.Jedis;public class RequestRateLimiter {    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");    public boolean isAllowed(String ipAddress, int maxRequestsPerMinute) {        String key = "rate_limit:" + ipAddress + ":" + System.currentTimeMillis() / 60000;        long count = jedis.incr(key);        if (count == 1) {            jedis.expire(key, 60); // 设置过期时间为一分钟        }        return count <= maxRequestsPerMinute;    }}

示例： 使用 Redis 的计数器或漏桶算法实现接口访问频率限制、短信验证码发送限制、防火墙规则等，通过监控请求频率并拒绝超出限制的请求。