使用Redisson的分布式锁和redisTeplete 设计一段监控高并发下用户当天完成阅读任务次数加1 ，达到当天完成任务的最大上限后，在次完成发送邮件提醒

### 回答1：
好的，我们可以这样设计代码来实现监控高并发下用户当天完成阅读任务次数的功能：

1. 使用Redisson的分布式锁来保证在高并发下对用户当天完成阅读任务次数的操作是原子性的。

2. 在redis中设置用户当天完成阅读任务次数的计数器，使用redisTemplate进行操作。

3. 每当用户完成一次阅读任务时，使用Redisson的分布式锁加锁，然后使用redisTemplate对用户当天完成阅读任务次数的计数器进行加1操作。

4. 在加1操作之后，获取用户当天完成阅读任务的最大上限，如果计数器已经达到了最大上限，则发送邮件提醒。

5. 最后，使用Redisson的分布式锁解锁。

这样，就可以在高并发下监控用户当天完成阅读任务次数，并在达到最大上限后发送邮件提醒了。

代码示例如下：

// 使用Redisson的分布式锁
RLock lock = redissonClient.getLock("user:read:task:lock");

try {
    // 加锁
    lock.lock();

    // 使用redisTemplate对用户当天完成阅读任务次数的计数器进行加1操作
    redisTemplate.opsForValue().increment("user:read:task:count", 1);

    // 获取用户当天完成阅读任务的最大上限
    int maxCount = get  

### 回答2：
使用Redisson的分布式锁和redisTeplete，可以设计以下方案来监控高并发下用户当天完成阅读任务次数加1的情况，并在达到当天完成任务的最大上限后发送邮件提醒：

1. 首先，使用Redisson的分布式锁来确保并发情况下的数据一致性。当用户要完成阅读任务时，首先尝试获取一个分布式锁，如果成功获取该锁，则可以进行后续的业务处理。

2. 在Redis中使用一个Hash结构来保存每个用户当天的任务完成次数，以用户ID作为键，完成次数作为值。初始化时，将每个用户的完成次数设置为0。

3. 每当用户完成一次阅读任务时，通过RedisTemplate进行操作，获取用户的完成次数并加1，然后将新的完成次数设置回Redis中。

4. 在获取与设置任务完成次数的过程中，需要保证原子性操作，可以使用redisTemplate中的increment方法来实现。通过该方法，可以确保并发情况下的数据一致性。

5. 在完成任务次数加1后，可以判断用户的完成次数是否达到了当天的最大上限。如果达到上限，则可以发送邮件提醒用户。

6. 在发送邮件提醒之前，需要保证该操作的原子性，可以再次使用Redisson的分布式锁来防止并发情况下的重复发送邮件。

通过以上方案，可以监控高并发下用户当天完成任务次数的变化，并在达到最大上限后发送邮件提醒用户。同时，使用Redisson的分布式锁和redisTemplate可以确保在并发情况下的数据一致性和操作的原子性。  

### 回答3：
使用Redisson的分布式锁和RedisTemplate可以设计如下的监控高并发下用户当天完成阅读任务次数加1的逻辑，并在达到当天完成任务的最大上限后发送邮件提醒：

1. 首先，需要在Redis中创建一个存储用户当天完成任务次数的键值对，键可以是用户的唯一标识，值为当天完成任务的次数。可以使用RedisTemplate的`opsForValue()`方法进行操作。

2. 使用Redisson的分布式锁来保证多个并发请求在修改任务次数的时候是互斥的。首先，通过Redisson的`getLock()`方法获取一个锁对象，然后调用`lock()`方法获取锁，获取锁成功后执行任务次数加1的操作。

3. 在任务次数加1之后，判断当前用户的任务次数是否达到最大上限。如果达到最大上限，使用JavaMail或者其他邮件发送工具发送邮件提醒用户任务已完成；如果未达到最大上限，将更新后的任务次数再次存储到Redis中。

4. 最后，释放分布式锁，调用Redisson的`unlock()`方法来释放锁。

下面是一个示例的代码片段：

public class TaskService {
// RedisTemplate和Redisson配置...

public void incrementTask(String userId, int maxLimit) {
RLock lock = redissonClient.getLock("taskLock");
try {
lock.lock();

// 获取用户今天完成任务的次数
Integer count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(userId);
if (count == null) {
count = 0;
}

// 判断是否到达最大上限
if (count >= maxLimit) {
sendEmail(userId);
return;
}

// 任务次数加1
count++;
redisTemplate.opsForValue().set(userId, count);

} finally {
lock.unlock();
}
}

private void sendEmail(String userId) {
// 发送邮件的逻辑...
}
}

注意：以上代码只是一个示例，实际应用中需要根据具体业务进行适当的修改和优化。此外，对于高并发场景下的用户任务记录，可以考虑使用秒级限流、分布式缓存等其他技术手段来提高性能和可扩展性。