public boolean acquireLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    return "OK".equals(result);
}

public boolean releaseLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
    String script =
        "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
        "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
        "else return 0 end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
    return "1".equals(result.toString());
}

注意事项：

在获取锁时要设置过期时间，避免锁的意外未释放导致死锁。
使用 Lua 脚本保证释放锁的操作是原子性的。

2.2 使用 Lua 脚本保证库存扣减的原子性

在高并发场景下，直接使用多个 Redis 命令处理库存扣减可能导致并发冲突。使用 Lua 脚本可以将多个操作封装为一个原子操作，确保数据的一致性。

实现方式：

public String deductStock(Jedis jedis, String stockKey, int amount) {
    String script = 
        "if (redis.call('get', KEYS[1]) >= ARGV[1]) then " +
        "return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) " +
        "else return -1 end";
    
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(stockKey), Collections.singletonList(String.valueOf(amount)));
    return result.toString();
}

解释：

脚本首先检查库存是否足够，如果足够，则扣减库存，并返回扣减后的值。
由于 Lua 脚本是原子执行的，可以避免并发问题。

2.3 限流与熔断机制

通过 Redis 实现限流与熔断机制，防止恶意请求或流量洪峰冲击系统，确保系统稳定性。

实现方式：

使用 Redis 的计数器来记录每个用户的请求次数，并设置一个阈值，当超过阈值时拒绝服务。

public boolean isAllowed(Jedis jedis, String userId, int maxRequests, int intervalInSeconds) {
    String key = "req:" + userId;
    long requests = jedis.incr(key);
    if (requests == 1) {
        jedis.expire(key, intervalInSeconds);
    }
    return requests <= maxRequests;
}

说明：

incr() 方法增加请求计数器，如果计数器值超过了最大请求数，则拒绝请求。
expire() 方法设置计数器的生存时间，达到时间后自动重置。

2.4 数据的双写一致性

在秒杀场景下，库存扣减需要同步到数据库。为保证数据的一致性，通常采用以下两种方式：

先扣减 Redis 再异步写数据库：将扣减后的库存写入 Redis 中，并通过异步任务将数据同步到数据库。需要确保异步任务的可靠性。
双写模式：同时更新 Redis 和数据库，使用分布式事务或可靠消息保证双写的一致性。可以借助消息队列来实现异步确保一致性。

2.5 使用多级缓存

通过多级缓存机制，将 Redis 作为一级缓存，数据库作为最终一致性的数据源，结合本地缓存进一步减轻 Redis 的压力，保证在极端情况下的可用性。

在电商秒杀系统中，Redis 发挥着至关重要的作用，通过缓存、分布式锁、限流、库存扣减等机制，有效支撑高并发场景下的数据一致性和系统稳定性。通过合理设计分布式锁、使用 Lua 脚本保证原子性操作、限流与熔断机制、以及多级缓存策略，可以确保秒杀系统在高并发条件下的高效、稳定运行。在 Java 应用中，利用 Redis 客户端（如 Jedis 或 Lettuce）可以轻松实现这些功能，并结合实际业务需求进行优化。