Redis的相关知识点和需要注意的问题我们都已经梳理过了，关键还是需要运用到实际的工作中才能达到学以致用，下面我们将整理一个实际应用的场景，并且集合Redis来实现其需求。
目前公司有十万员工，分成500个部门，公司为员工制定了每日9点前和18点后网上签到的制度，签到之后可以及时查看自身签到状态，主管可以及时收到下属员工的签到状态，一整天未签到的员工自动补充旷工
以上为场景；请用java+redis+队列+mysql实现此功能
分析该需求，首先10w的员工签到，这个涉及到高并发的场景，并且主管还需要及时收到下属员工的签到状态，这个需要异步通知的功能，并且一整天未签到的员工自动补充旷工，这个需要一个定时任务来实现
综上所述我们为了实现其功能最少需要高并发签到，异步通知以及定时任务这三个技能，明白了其所需要使用到的技术，下面我们来一个个的剖析，并且实现这样的功能。
高并发来实现签到功能
为了实现高并发，题目中已经给出了我们需要使用redis来实现，这个没得选，但是我们还是需要分析下是单机版还是Redis集群来实现这样的功能。
单机还是集群？
10w员工，按照二八定律分析来说大概同时有2w的签到，也就是写请求（二八定律真乃神定律，在现实生活中随处可见），单机版本的Redis大概能支持10w左右的QPS（这个数值有波动，主要跟服务器的性能有关系，内存读写速度快的，这个数值还会更大点），所以我们这个单机版的Redis就能实现这样的功能，如果是员工是100w的话，我们就需要搭建Redis服务集群，最好还是能做到读写分离，这样还能做到横向扩容。
数据结构很重要！！
一个适用的数据结构能优化代码逻辑，并且减少操作时间复杂度，优化服务响应速率，提升客户使用度，所以数据结构十分的重要。
- 首先确定使用redis的数据类型
学过Java的朋友应该都知道Java中的Map的理想操作时间复杂度是O(1),也就是说对于内存来说，访问任何地址的时间是一样的，即时间极短，相当于可以同时访问到所有地址，那么这里redis的hash数据类型和Java的Map是类似的，所以我们选用hash类型来实现所有员工在Redis中的数据存储
- 继续优化hash的数据结构
看到这里有的朋友可能会考虑，将10w的员工的信息都存放在Redis中，就需要10w个key(map)，No,No,不是这样的！为什么不这样，我们来分析下。
还是跟Map的类型有关,如果10w个map存储在redis中，需要消耗一定的内存，并且数据越大，内存查询的速度也就越慢，所以我们的着眼点应该是按照部门来分别存储，这样查询的时候也可以根据部门来减少查询到次数，所以我们第一层的数据结构应该是以部门ID+常量+签到日期为key的map，这样做的好处有两个：
- 每个人都是归属部门的，所以先根据部门来缩小查找的范围，减少查询遍历的次数：500+2000=2500,也就是说我们定位一个人最大遍历2500次就够了，而如果是直接查询个人的话，最大可能遍历10w次。
- Redis中存放500个map比存放10w个map来的小的多，减少了redis的数据存储内存的消耗
接着，我们再来分析下value的存储什么？
我们的需求是员工进行签到，所以我们的value值中必须要包含是否签到的相关信息，这里我们还可以扩展下，需求要求是上班前和下班后都进行签到，需要区分签到的类型，所以我们还可以添加一个常量来进行签到类型区分，其次是谁签到的，说到这里，我想这个数据结构已经很清晰了。
是的还是使用hash结构来存放人员的信息，其中key值最好是人员的id，而value值可以是签到的状态
- 数据结构的确定
至此，经过我们的分析，我们确定了Redis中签到的数据结构,使用Java的数据结构来表达：
// 外围的Key是String类型： 主要存放部门的id+常量+签到日期
// 外围的Value是Map类型：主要存放该部门的人员的信息
// 里层的Key是String类型： 主要存放人员的ID
// 里层的key也是String类型（这里也可以修改为List类型）： 主要存放签到的状态
Map<String,Map<String,String>>
业务流程的实现
- 初始化数据
既然签到的map数据结构已经确定了，那么我们该怎么来使用这个数据结构来实现我们的业务呢？
这里提供一个方案，我们可以提前将部门的map的数据给初始化，有两个原因：
- 部门和人员的数据一般变动不大，所以可以先初始化，节省时间，到时直接从Redis中取就可以了
- 避免签到的时候才来生成部门签到map，主要是为了避免签到高并发时，造成数据覆盖现象，导致签到数据不正确
这里的部门签到map（暂时这么称呼），其有效期应该设置为永远，避免数据失效！
- 签到
用户登录系统后，我们会在redis中生成用户的基本信息，这里主要是用户的人员ID和所在部门的ID。
- 用户签到的时候，将个人信息写入到redis,主要是为了用户查看其基本信息，包括签到的状态信息
- 根据员工ID和部门ID到部门签到map中获取人员的相关信息，并且更新签到状态。这里最好添加锁，防止被其他员工取到产生竞态，等部门签到map中的个人签到状态更新成功之后，释放锁，并且更新redis中个人信息中的签到状态
- 将签到相关信息放入队列中
上述的签到流程操作，可以及时的让用户查看到自己的签到情况，即使高并发的情况下也不影响系统的响应流畅度
- 通知主管
用户签到之后，就将签到的信息发送到队列，通过队列来异步通知主管，这里可以使用RabbitMQ来实现消息的发送通知，主要是考虑RabbitMQ的消息的安全和消息消费失败后，可以使用死信队列来实现重发，确保消息的准确和安全性。
- 定时数据持久化
开启一个定时任务，将部门签到map提取出来，然后循环遍历，将人员签到的信息持久化到数据库，对于持久化失败的数据，可以写入到日志中，展示给相关人员查看。将一整天都未签到的人员置为旷工。
数据持久化后，可以删除当天的部门签到map，同时初始化明天需要用到的部门签到map
可以是用流程图展示如下：
[图片上传失败...(image-7d95d9-1561206189155)]
至此，我们的整个业务流程就很清晰了，对应的代码实现也就很容易了
总结
在对人员签到的分析设计已经结束了，不过我们就其中的几个问题需要讨论下
为了实现上述的功能，redis中最小的key值是多少？
我们上面设计中 redis中的key是500个？ 那能不能再次缩小呢？ 其实是可以的，就是在外面再加一层map，这样保存到redis中就一个key键值了，如果这样设计的话，那其实没有什么意义，还是需要查找到对应的部门，再查找到人员，这样反而增加了一步查询，还不如不加，而且如果只有一个key值的话，那么用户签到的时候需要加锁，就将这个key添加了锁，这样话并发量就不是很大了，所有的用户都要等该用户签到完成后再进行其拿到，从业务角度来看就是将10w员工的签到串行了，我们上面设计的500个key，对不不同部门的人员签到是不影响的，从业务角度来说，不同部门是可以同时签到的，而且不影响数据，提高了效率。
为什么需要吧签到的信息发到员工的信息里，还要保存到部门签到map中？
我们上面的设计中 redis的部门签到map中已经存放了人员的签到信息，为什么还要在个人信息中存放签到信息呢？ 主要是为了需求中用户可以随时查看自己的签到状态。
这里有的朋友可能就疑问了，部门签到map中不是已经存在了么，这里主要是为了人员查看的效率考虑的，如果存放在部门签到map中，那么每次查看一次都需要从部门签到map中提取出来个人信息才能查看，这样会影响查看效率。
如果基于redis实现加锁和释放锁功能，如何考虑其中的锁释放问题？
加锁的功能其实也可以由redis来实现，我们可以在签到时，对这个部门ID+加锁常量+签到日期，在redis中新增一个key，如果同部门的其他用户也来签到时，先查看是否存在部门ID+加锁常量+签到日期的key，如果存在则循环等待一段时间再请求，相当于给当前签到用户添加了锁，等这个用户签到成功后，再删除这个key。
上面就是简单的加锁的功能，这样需要考虑释放锁的问题，如果加锁成功了，程序在处理业务时程序异常，没有正常的释放锁，这样就会造成其他的人员获取不到锁，无法进行业务操作，解决这个问题，我们首先需要考虑不管业务是否成功，我们都需要释放锁，这样至少不会对其他的人员签到造成影响。
那么该如何实现这样能，其实redis能很简单的实现，就是给这个key添加失效时间，这样只要到失效时间，这个key就会被删除，也就相当于释放了锁。
