Redisson实战：分布式系统中的五大典型应用场景_redisson分布式锁应用场景-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/hellojava6666/article/details/147454905

引言

在分布式系统架构中，数据一致性、高并发控制和资源协调是开发者面临的核心挑战。Redisson作为基于Redis的Java客户端，不仅提供了丰富的分布式对象和服务，还简化了分布式场景下的编程模型。本文将通过实际代码示例，解析Redisson在真实项目中的五大典型应用场景。

场景一：分布式锁实现秒杀库存控制

背景：电商秒杀活动中，防止超卖是关键。传统的本地锁无法跨JVM生效，需借助分布式锁。

Redisson方案：使用RLock实现可重入锁，支持自动续期和超时释放。

// 获取锁对象
RLock lock = redissonClient.getLock("seckill:lock:" + productId);
try {
    // 尝试加锁，最多等待100ms，锁自动释放时间30s
    if (lock.tryLock(100, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
        // 执行库存扣减逻辑
        int stock = Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if (stock > 0) {
            redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock - 1));
        }
    }
} finally {
    if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
        lock.unlock();
    }
}

优势：

自动续期避免业务未完成锁过期
支持看门狗机制防止死锁
相比原生Redis命令，API更简洁

场景二：多节点共享数据（分布式集合）

背景：跨服务的Session管理需要共享数据，且需保证原子性操作。

Redisson方案：使用RMap实现分布式Map，支持本地缓存和淘汰策略。

RMap<String, UserSession> sessionMap = redissonClient.getMap("global:sessions");

// 添加会话（自动序列化）
sessionMap.put(sessionId, new UserSession(userId, System.currentTimeMillis()));

// 带过期时间的原子操作
sessionMap.expire(30, TimeUnit.MINUTES);

// 遍历所有活跃会话
sessionMap.readAllValues().forEach(session -> 
    System.out.println("活跃用户：" + session.getUserId()));

扩展应用：

全局配置中心
分布式统计计数器
实时排行榜（配合RScoredSortedSet）

场景三：API限流保护系统

背景：防止恶意请求压垮核心接口，需实现每秒最多100次调用。

Redisson方案：采用RRateLimiter实现令牌桶限流。

RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("api:limit:orderCreate");
// 初始化：每秒补充100个令牌，最大累积100个
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 100, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);

if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
    // 处理订单创建逻辑
} else {
    throw new RuntimeException("请求过于频繁");
}

进阶配置：

按用户/IP维度限流
结合Spring AOP实现注解式限流
滑动时间窗口统计

场景四：分布式任务调度

背景：需要跨多个服务节点执行定时任务，且保证单实例运行。

Redisson方案：使用RScheduledExecutorService替代Quartz。

RScheduledExecutorService executor = redissonClient.getExecutorService("taskExecutor");

// 注册每天凌晨执行的报表生成任务
executor.scheduleAtFixedTime(
    () -> generateDailyReport(),
    LocalTime.of(0, 5).toSecondOfDay(),  // 00:05执行
    TimeUnit.DAYS.toSeconds(1),          // 间隔24小时
    TimeUnit.SECONDS
);

// 查看任务状态
Set<ScheduledTask> tasks = executor.getScheduledTasks();

优势：

故障转移自动切换节点
任务状态持久化
支持Cron表达式

场景五：发布订阅实现实时通知

背景：订单状态变更后需实时通知多个子系统（物流、营销等）。

Redisson方案：通过RTopic实现跨服务消息广播。

发布端：

RTopic topic = redissonClient.getTopic("order:statusChanged");
long clientsReceived = topic.publish(new OrderEvent(orderId, "PAID"));

订阅端：

RTopic topic = redissonClient.getTopic("order:statusChanged");
topic.addListener(OrderEvent.class, (channel, msg) -> {
    log.info("收到订单{}状态更新：{}", msg.getOrderId(), msg.getStatus());
    // 触发后续处理逻辑
});

特点：

支持集群模式下的跨节点通信
消息持久化可配置
相比传统MQ更轻量

配置Redisson客户端

Spring Boot集成示例：

# application.yml
spring:
  redis:
    host: redis-cluster.example.com
    port: 6379

@Configuration
public class RedissonConfig {
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
              .addNodeAddress("redis://redis-cluster.example.com:6379")
              .setPassword("your_password")
              .setTimeout(3000);
        return Redisson.create(config);
    }
}