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Redis 不只是缓存！Java 打工人必知的 10 个真实工作场景，第 5 个太香了

匿名上传

发布时间:2025-09-11 14:00:02

本文导读

别再只把Redis当缓存！10个Java真实场景揭秘：限流、分布式锁、延时任务、排行榜、消息队列…全是干货。教你用Redis解决订单重复、接口被刷、秒杀超卖等棘手问题，代码清晰，一看就懂。

大家好，我是大华！在很多Java项目里，Redis就是个@Cacheable，缓存个用户、商品，然后就没了。但！Redis的本事远不止这点。我在大厂搬砖的那段时间，用 Spring Boot+Redis 解决过一堆要命的问题。今天我就来分享10个真实又常用的Redis使用场景

1. 限流防崩：别让接口被刷爆

场景公司搞促销，优惠券的接口被黄牛用脚本疯狂刷，每秒几千的请求，服务器差点炸了。正常用户根本抢不到，页面卡成PPT。

问题系统扛不住，资源被耗尽，用户体验非常差。

解决方案 用Redis记录每个用户的请求次数，每分钟最多10次，超过直接拒绝。

用户每请求一次，Redis里的计数器+1。
如果是第一次请求，就给这个计数器设置一个60秒的过期时间。
如果计数超过10，就直接返回“请求太频繁”。

Java代码

public boolean isAllowed(String userId) {
    String key = "rate_limit:" + userId;
    // incr：自增1，如果key不存在，自动创建并设为1
    Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key);
    
    // 如果是第一次请求，设置60秒后自动过期
    if (count == 1) {
        redisTemplate.expire(key, 60, TimeUnit.SECONDS);
    }
    
    // 返回：是否允许（10次以内）
    return count <= 10;
}

黄牛刷不动，系统稳了，用户能正常抢券。

2. 分布式锁：别让订单被重复创建

场景有时候用户手一抖，点了两下支付按钮，结果生成了两条订单！用户投诉、财务对不上账。

问题多个服务实例同时处理同一个订单，数据冲突。

解决方案 用Redis加个锁，确保同一时间只有一个请求能处理这个订单。

每次处理订单前，先尝试在Redis里创建一个key，比如 lock:order_123。
如果创建成功（说明没人锁），就继续处理。
如果创建失败（说明别人锁了），就提示操作太频繁。

Java代码

public boolean tryLock(String orderId) {
    String key = "lock:order:" + orderId;
    // setIfAbsent：只有key不存在时才设置，相当于“抢锁”
    Boolean success = redisTemplate.opsForValue()
        .setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

注意

这个锁10秒后自动过期，防止死锁。
生产环境建议用Redisson，功能更全，比如可重入锁、看门狗自动续期。

3. 延时任务：订单超时自动关闭

场景用户下单不付款，占着库存不放，别人想买也买不了。

传统做法 后台定时任务每分钟扫一遍数据库，查哪些订单超时了，再关闭。又慢又耗数据库资源。

Redis做法 用**ZSET（有序集合）**存订单，按超时时间戳排序。

下单时，把订单ID和超时时间戳（比如当前时间+30分钟）存到ZSET。
后台每隔1秒查一次：哪些订单的超时时间 <= 现在时间？
拿到这些订单，关闭它们，释放库存。

Java代码

// 下单时：把订单加入延时队列
public void addDelayOrder(String orderId) {
    long expireTime = System.currentTimeMillis() + 30 * 60 * 1000; // 30分钟后
    redisTemplate.opsForZSet().add("order_delay", orderId, expireTime);
}

// 后台任务：每秒检查一次
@Scheduled(fixedRate = 1000)
public void checkExpiredOrders() {
    long now = System.currentTimeMillis();
    // 查出所有已超时的订单
    Set<String> expiredOrders = redisTemplate.opsForZSet()
        .rangeByScore("order_delay", 0, now);
    
    if (expiredOrders != null) {
        for (String orderId : expiredOrders) {
            closeOrder(orderId); // 关闭订单逻辑
            redisTemplate.opsForZSet().remove("order_delay", orderId); // 从队列移除
        }
    }
}

比扫库快多了，资源占用少，延迟基本在1秒内。

4. 热点数据统计：实时排行榜

场景搞活动，要实时显示今日下单最多的10个用户。

问题用MySQL实时聚合统计，每次查询都慢，页面卡顿。

Redis做法
用ZSET，每个用户是成员，下单次数是分数。

用户每下一单，就在排行榜里给他的分数+1。
前端请求时，直接从Redis拿TOP10。

Java代码

// 用户下单后，排行榜+1
public void addOrderToRank(String userId) {
    redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("today_rank", userId, 1);
}

// 获取TOP10
public Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> getTop10() {
    return redisTemplate.opsForZSet()
        .reverseRangeWithScores("today_rank", 0, 9);
}

排行榜秒刷新，运营小姐姐天天夸我。

5. 消息队列：异步处理，太香了！

场景
用户注册后要发邮件、发短信、打标签、推数据到数仓……如果全在注册流程里同步做，页面会卡顿！

问题
核心流程被非核心任务拖慢，用户体验差。

Redis做法
用List当简易消息队列。

注册成功后，把“用户注册成功”这个事件扔进Redis的List里。
另外起一个后台线程，不断从List里取事件，异步处理发短信等。

Java代码

// 注册成功后，发消息
public void onUserRegistered(String userId) {
    redisTemplate.opsForList().leftPush("user_event_queue", "register:" + userId);
}

// 后台Worker：异步处理
@Scheduled(fixedRate = 100)
public void processEvents() {
    // rightPop：从List右边取一条消息，最多等1秒
    String event = redisTemplate.opsForList()
        .rightPop("user_event_queue", 1, TimeUnit.SECONDS);
    
    if (event != null) {
        handleEvent(event); // 异步处理发短信、打标签等
    }
}

注册秒完成，用户体验起飞。消息还能持久化，不怕丢。

PS：第5个真的太香了，简单、快、稳，小公司完全够用。

6. 全局唯一ID生成

场景
分布式系统，多个服务都要生成订单号，怕重复。

MySQL自增？ 不行，跨库不好搞。

Redis做法
用INCR命令，每次调用自动+1，返回唯一数字。

Java代码

public String generateOrderId() {
    // 每次调用，自动+1
    Long id = redisTemplate.opsForValue().increment("order_id_seq");
    // 生成类似：ORDER_20240512123456_1001
    return "ORDER_" + System.currentTimeMillis() + "_" + id;
}

优点：简单粗暴，全局唯一，性能好。

7. 用户在线状态

场景
做IM或社交功能，要显示“张三在线”。

传统做法
数据库存状态，频繁更新，IO爆炸。

Redis做法
用户上线，Redis里存个key，30秒过期。客户端每20秒发个心跳，刷新这个key。

原理
Redis自动过期机制，不用手动删。key存在就是在线，没了就是离线。

Java代码

// 用户上线或心跳
public void updateOnlineStatus(String userId) {
    redisTemplate.opsForValue()
        .set("online:" + userId, "1", 30, TimeUnit.SECONDS);
}

// 判断是否在线
public boolean isOnline(String userId) {
    return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey("online:" + userId));
}

几百万人在线，Redis内存才占几G，查状态毫秒级。

8. 防重提交：别让用户重复点赞

场景
用户狂点“点赞”，数据库写入多条，统计全乱了。

Redis做法
用SET记录用户对内容的操作。

用户点赞时，先检查 like:user123:article456 这个key是否存在。
如果存在，说明点过，拒绝。
如果不存在，就创建key，设置1小时过期。

Java代码

public boolean like(String userId, String articleId) {
    String key = "like:" + userId + ":" + articleId;
    Boolean exists = redisTemplate.hasKey(key);
    if (Boolean.TRUE.equals(exists)) {
        return false; // 已点赞
    }
    // 设置1小时过期
    redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", 1, TimeUnit.HOURS);
    return true;
}

点赞去重，数据干净，再也不用半夜修数据了。

9. 临时会话存储

场景
用户登录后，把token和用户信息存哪？

存数据库？ 慢！
存Cookie？ 不安全！

Redis做法
登录成功后，把用户信息存到Redis，key是token，设置2小时过期。

Java代码

// 登录成功
public String login(User user) {
    String token = UUID.randomUUID().toString();
    String userJson = JSON.toJSONString(user);
    redisTemplate.opsForValue()
        .set("session:" + token, userJson, 2, TimeUnit.HOURS);
    return token;
}

// 拦截器验证
public User getUserFromToken(String token) {
    String userJson = redisTemplate.opsForValue().get("session:" + token);
    return userJson != null ? JSON.parseObject(userJson, User.class) : null;
}

优点：快、安全、可集中管理（比如主动踢下线）。

10. 秒杀库存预减

场景
做秒杀，库存100件，怕超卖。

难点
MySQL扣库存并发高，容易出错。

Redis做法
提前把库存load到Redis。

用DECR命令原子性地减库存。
如果返回值 >=0，说明还有库存，可以下单。
如果返回负数，库存不足。

Java代码

public boolean seckill(String goodsId, String userId) {
    String key = "seckill:stock:" + goodsId;
    // 原子性减1，返回减后的值
    Long left = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);
    if (left >= 0) {
        // 库存够，创建订单
        createOrder(goodsId, userId);
        return true;
    }
    return false;
}