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本文主要总结目前开源项目中Redis的使用场景，提供在项目中使用Redis来实现功能的思路，主要是提供实现思路，如果读者想要深入学习的话，可以去B站搜索对应课程学习。
苍穹外卖（缓存）
利用Redis缓存高频数据以适应高并发环境和构造锁来缓解优惠券秒杀等问题,并通过乐观锁解决商品超卖问题；
在我们餐饮项目里，系统显示餐厅的营业状态，营业状态分为营业中 和打烊中，若当前餐厅处于营业状态，自动接收任何订单，客户可在小程序进行下单操作；若当前餐厅处于打烊状态，不接受任何订单，客户便无法在小程序进行下单操作。虽然，可以通过一张表来存储营业状态数据，但整个表中只有一个字段，所以意义不大；最后，我们选择基于Redis的字符串来进行存储店铺的营业状态，用SHOP_STATUS来作为key，1/0作为value进行存储，其中，我们约定1表示营业，0表示打烊。
在我们餐饮项目中，有这样一个场景，用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得，如果用户端访问量比较大，数据库访问压力随之增大，这会造成系统响应慢、用户体验差等缺陷。最终，我们通过Redis来缓存菜品数据，减少数据库查询操作，从而来提高系统处理并发的能力。当第一次查询某个分类的商品时，会从数据库中进行查询，同时将查询的结果存储到Redis中，在后续的访问中，若查询相同分类的菜品时，直接从Redis缓存中查询，不再查询数据库。同时，当在后台修改商品数据时，为了保证Redis缓存中的数据和数据库中的数据时刻保持一致，当修改后，需要清空对应的缓存数据。用户再次访问时，还是先从数据库中查询，同时再把查询的结果存储到Redis中，这样，就能保证缓存和数据库的数据保持一致。
黑马头条（消息队列）
通过整合Redis技术实现了延迟任务的功能，并解决了未来数据定时刷新和分布式锁解决集群下方法抢占的难题；
在项目的开发过程中，有这样一个场景：对于文章发布的时间，有立即发布和定时发布两种场景，对于定时发布，这里需要通过延迟任务精准发布文章。对于延迟任务来说，没有固定的开始时间，它常常是由一个事件触发的，而在这个事件触发之后的一段时间内触发另一个事件，任务可以立即执行，也可以延迟。要实现这一功能，我们通常有两种方式，第一种是基于RabbitMQ实现延迟任务，它是通过TTL（消息存活时间）+死信队列来实现的，即当消息成为Dead message后，可以重新发送另一个交换机里进行处理，这种方式具体实现流程如下所示：
而另一种方式是基于Redis来实现，这一实现原理是基于Redis的zset数据类型的去重有序（分数排序）的特点来达到延迟效果的，这一实现的主要流程是：
当我们发布定时任务后，首先需要将定时任务写入到数据库中；然后我们对任务的执行时间进行判断，如果执行时间小于或者等于当前时间的话，那么我们认为这条任务需要在当前时间处理，直接将该任务加入到当前消费队列当中去（也就是Redis的list数据类型），然后直接安排消费即可；相反，当任务的执行大于当前时间的话，我们会将当前任务写入到未来数据队列当中去（也就是Redis的zset数据类型）；
其次，为了将Redis未来数据队列当中的数据定时刷新到当前消费队列中（也就是从Redis的zset转到list的过程），在Redis的管道中我们采取Pipeline请求模型定时地从Redis客户端到Redis 服务端传送数据，以此来达到将未来数据定时刷新的目的；
再次，在通过Redis技术实现了延迟任务的功能的过程中，如果有多个端口的服务都去执行refresh定时任务方法，简单来说就是有多个线程对共享数据进行变更，这样会导致数据不一致的情况出现，这就需要使用到分布式锁来解决这一问题。在Java中的常见的分布式锁有以下三种：
在本项目中，我们采取的是redis的分布式锁，底层是基于setnx来实现的，setnx命令即SET if Not Exists，它在指定的key不存在时，为key设置指定的值。在执行未来数据定时刷新的方法时，先通过refresh()方法获取锁，只有持有锁的线程才能够对共享变量进行操作；而获取锁失败的线程会不断重试直到达到阈值进入阻塞状态。
最后，数据库中的数据也需要同步到Redis里面去，我们当时定义了一个重新加载数据的方法，这个方法会每五分钟从数据库中加载即将执行的任务到Redis缓存当中去，在这个过程中，我们需要考虑到数据库和Redis的一致性的问题，所以在每次执行这一操作之前，我们都需要先清理Redis的缓存，以此来达到Redis缓存中的数据都是最新的并且是不重复的数据。
总结来说就是，第一，当用户提交文章之后，系统根据是否有id来判断该操作是发布还是保存操作，如果是草稿，系统直接保存到数据库中并返回成功，而如果是发布操作的话，系统会将文章信息保存到数据库中，并且将审核任务添加到Redis延迟队列中等待被消费；第二，将任务添加到延迟队列中后，根据任务的发布时间来决定任务啥时候被消费，当然，如果任务失败，也是需要记录日志并提供重试机制的；第三，设置定时任务进行消费，我们定义了一个任务每个1秒从延迟队列中拉取任务，如果拉取到了任务，我们进行反序列化任务参数，并获取文章id，再调用审核服务对文章进行审核，如果任务拉取失败的话，也是需要记录日志的，并且将任务重新返回队列或记录到失败队列里去，避免数据丢失的情况；第四，就是文章审核，这一模块需要对文章的文本内容和图片分别进行审核，我们需要根据审核结果更新文章状态，并且审核通过的文章也是需要同步到APP端展示给用户查看的，如果审核失败的话，需要记录失败原因，并且更新文章状态为"审核失败"，方便用户查看文章状态。
乐尚代驾（缓存+GEO+Redisson）
利用Redis缓存机制存储用户信息，有效降低数据库负载,并通过GEO实现对附近司机的快速定位与订单推送；
在代驾这个项目里，我们考虑到在高并发环境下，如果大量的请求直接访问数据库的话，会对数据库造成一定的压力，甚至导致系统崩溃；为了提高系统处理并发的能力，在该项目中，我们利用redis来缓存一些高频数据，这样前端发起请求的时候，会先去redis里面查询数据，如果查询到了数据会直接返回数据，redis缓存中没有数据才会去查询数据库，也就是说部分高频请求不会到达数据库，这在一定提高了系统的并发能力。
其次，在该系统的开发中，我们用到了redis给我们提供的GEO功能，它主要有两个命令，一个是GEOADD+城市+经纬度，用来缓存一个地点的经纬度信息；另一个是GEORADIUS+城市+经纬度+半径，用来查询以该经纬度为中心，半径以内的其他位置信息。在该项目里，司机开启接单服务后，小程序会实时上传经纬度信息到GEO缓存，如果乘客下单，我们就需要查找附近适合接单的司机，如果有对应司机，那就给司机发送新订单消息。我们就是基于这种方式来实现对附近司机的快速定位与订单推送的。
利用Redisson提供分布式锁解决方案，有效避免司机抢单的竞争条件，确保订单分配的公平性和准确性；
在代驾项目中，我们有一个场景，就是乘客发送订单后，半径范围内的司机都可以看到这个订单，但是只能有一个司机接单，这就涉及到了一个典型的超卖问题了。在单体项目中，我们一般会使用synchronized对象锁来解决超卖问题，但是对于分布式项目来说，synchronized无法保证在分布式不同的节点上只能有一个节点获得对象锁；所以在代驾项目中我们选择了采取分布式锁来解决超卖问题。我们首先考虑的是使用redis的setnx命令来实现这一效果，由于redis的单线程的，用了命令之后，只能有一个客户端对某一个key设置值，在没有过期或删除key的时候其他客户端是不能设置这个key的。
但是，redis的setnx指令不好控制分布式锁的时长，所以我们选择了redis的一个框架redisson来实现分布式锁，redisson的话它的底层也是基于setnx和lua脚本的，其中lua脚本用来保证了分布式锁的原子性；另外，redisson这个框架给我们提供了一个WatchDog，也就是看门狗机制，一个线程获取锁之后，这个看门狗线程会持续给持有锁的线程续期，默认是每隔10秒续期一次，这一就能控制Redis实现分布式锁有效时长了。
在上面的三个项目中的应用中，其中黑马头条中基于Redis的消息队列来实现延迟任务的思路较为复杂，如读者想深入了解，我另开帖子分析了，请到Redis类目中查找。