为了满足预约时短时高并发的场景，如何使用 Redis 做数据缓存和分布式锁，Rabbitmq 实现异步处理和数据削 峰

为了满足预约时短时高并发的场景，可以使用Redis做数据缓存和分布式锁，RabbitMQ实现异步处理和数据削峰。具体实现步骤如下：

1. 数据缓存

在高并发场景下，使用Redis做数据缓存可以有效减轻数据库的访问压力。将热点数据存放在Redis中，可以减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。

2. 分布式锁

在多线程并发访问同一资源时，需要使用分布式锁来保证数据的一致性和正确性。Redis可以通过SETNX指令实现分布式锁，代码示例如下：

SETNX key value

如果返回值为1，则表示获取到锁；如果返回值为0，则表示锁已被占用。

3. 异步处理

在高并发场景下，使用RabbitMQ实现异步处理可以有效削峰，将请求分散到不同的处理节点上，降低系统负载。将请求放入RabbitMQ消息队列中，异步处理请求，处理完成后再将结果返回给客户端。

4. 数据削峰

在高并发场景下，使用RabbitMQ实现数据削峰可以有效控制系统的访问压力。将请求放入RabbitMQ消息队列中，根据系统的处理能力和负载情况，控制消息队列中的消息数量，避免系统负载过高。

综上所述，使用Redis做数据缓存和分布式锁，RabbitMQ实现异步处理和数据削峰，可以有效应对预约时短时高并发的场景，提高系统的性能和稳定性。