redis分布式锁

179. Redis 是什么？都有哪些使用场景？ Redis 是一个使用 C 语言开发的高速缓存数据库。 Redis 使用场景： 记录帖子点赞数、点击数、评论数； 缓存近期热帖； 缓存文章详情信息； 记录用户会话信息。 数据缓存功能 分布式锁的功能 支持数据持久化 支持事务 支持消息队列 存储方式不同：memcache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；Redis 有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。 数据支持类型：memcache 对数据类型支持相对简单；Redis 有复杂的数据类型。 使用底层模型不同：它们之间底层实现方式，以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 自己构建了 vm 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。 value 值大小不同：Redis 最大可以达到 512mb；memcache 只有 1mb。 180. Redis 有哪些功能？ 181. Redis 和 memcache 有什么区别？ 182. Redis 为什么是单线程的？ 因为 cpu 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 cpu 又不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。 关于 Redis 的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。

3 月，跳不动了？>>> 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 　　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 　　1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 　　2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 　　3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 　　4.跨机房cache同步问题。 　　众多NoSQL百花齐放，如何选择 　 　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实 际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几 种问题 　　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 　　2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 　　3

redis 缓存雪崩 redis 缓存穿透 redis 缓存击穿 redis缓存机制 redis分布式锁 redis数据类型 redis主从模式 redis缓存架构问题 DB读写分离架构问题 来源： https://www.cnblogs.com/weigy/p/12556864.html

引言 在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如 生成订单30分钟未支付，则自动取消 生成订单60秒后,给用户发短信 对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是 延时任务 。那么这里就会产生一个问题，这个 延时任务 和 定时任务 的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有 定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期 定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务 下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析 方案分析 (1)数据库轮询 思路 该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行update或delete等操作 实现 博主当年早期是用 quartz 来实现的(实习那会的事)，简单介绍一下 maven项目引入一个依赖如下所示 <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency> 调用Demo类MyJob如下所示 package com.rjzheng.delay1; import org.quartz.JobBuilder;

上一篇 写了使用RabbitMQ来实现延迟任务的实现，其实实现延迟任务的方式有很多，各有利弊，有单机和分布式的。在这里做一个总结，在遇到这类问题的时候希望给大家一个参考和思路。 延迟任务有别于定式任务，定式任务往往是固定周期的，有明确的触发时间。而延迟任务一般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。延迟任务相关的业务场景如下： 场景一：物联网系统经常会遇到向终端下发命令，如果命令一段时间没有应答，就需要设置成超时。 场景二：订单下单之后30分钟后，如果用户没有付钱，则系统自动取消订单。 下面我们来探讨一些方案，其实这些方案没有好坏之分，和系统架构一样，只有最适合。对于数据量较小的情况下，任意一种方案都可行，考虑的是简单明了和开发速度，尽量避免把系统搞复杂了。而对于数据量较大的情况下，就需要有一些选择，并不是所有的方案都适合了。 1. 数据库轮询 这是比较常见的一种方式，所有的订单或者所有的命令一般都会存储在数据库中。我们会起一个线程去扫数据库或者一个数据库定时Job，找到那些超时的数据，直接更新状态，或者拿出来执行一些操作。这种方式很简单，不会引入其他的技术，开发周期短。 如果数据量比较大，千万级甚至更多，插入频率很高的话，上面的方式在性能上会出现一些问题，查找和更新对会占用很多时间，轮询频率高的话甚至会影响数据入库

原文: 3.【Redis系列】Redis的高级应用-分布式锁 在进行分布式应用逻辑开发时，经常会遇到并发问题。 比如我们在修改一个用户的信息，首先需要获取用户信息，再内存中修改后，再存回去。这个过程如果有其他线程同时操作，着就会产生并发问题，因为读取和存储都不是原子性的。我们需要通过分布式锁限制程序的并发执行。 1.分布式锁 分布式锁本质上就是在Redis里面占一个车位，当有新的车辆过来时，发现已经有一辆车停在车位上，只能是放弃或者稍后再来。 我们用命令模拟下： > setnx lock:qqsir true OK ...do something ... >del lock:qqsir 但是这样有一个问题，如果中间的逻辑出现问题，导致没有执行del，这样就会陷入死锁，锁永远不能被释放。 改进1: 我们可以对key设置一个过期时间，这样即使后面逻辑报错，时间到期后也可以将锁是释放掉 > setnx lock:qqsir true OK >expire lock:qqsir 5 ...do something ... >del lock:qqsir 以上的逻辑其实还是存在问题，假设setnx和expire之间突然断电，没有执行，这样锁还是无法释放。这个问题的根本原因就是setnx和expire的操作不是原子性的。 为了解决这个问题，开源社区出现了一堆分布式锁的library

一、Redis 中的发布/订阅功能 发布/ 订阅系统 是 Web 系统中比较常用的一个功能。简单点说就是 发布者发布消息，订阅者接受消息 ，这有点类似于我们的报纸/ 杂志社之类的： (借用前边的一张图) 图片引用自：「消息队列」看过来! - https://www.wmyskxz.com/2019/07/16/xiao-xi-dui-lie-kan-guo-lai/ 从我们 前面(下方相关阅读) 学习的知识来看，我们虽然可以使用一个 list 列表结构结合 lpush 和 rpop 来实现消息队列的功能，但是似乎很难实现实现 消息多播 的功能： 为了支持消息多播， Redis 不能再依赖于那 5 种基础的数据结构了，它单独使用了一个模块来支持消息多播，这个模块就是 PubSub ，也就是 PublisherSubscriber (发布者/ 订阅者模式) 。 PubSub 简介 我们从 上面的图 中可以看到，基于 list 结构的消息队列，是一种 Publisher 与 Consumer 点对点的强关联关系， Redis 为了消除这样的强关联，引入了另一种概念： 频道 (channel) ： 当 Publisher 往 channel 中发布消息时，关注了指定 channel 的 Consumer 就能够同时受到消息。但这里的 问题 是，消费者订阅一个频道是必须 明确指定频道名称 的

1 、 Redis 是什么？？？？ 是一个由 C 语言开发的一个开源的（遵从 BSD 协议）高性能键值对的内存数据库，可以用做数据库、缓存、消息中间件等。 Ps ： BSD 开源协议 是一个给予 使用 者很大自由的协议。基本上使用者可以 " 为所欲为 ", 可以自由的 使用 ，修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。 性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发 10W QPS 。单进程单线程，是线程安全的，采用 IO 多路复用机制。丰富的数据类型，支持字符串（ strings ）、散列（ hashes ）、列表（ lists ）、集合（ sets ）、有序集合（ sorted sets ）等。支持数据持久化。可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载。主从复制，哨兵，高可用。可以用作分布式锁。可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。 2、 五种数据类型 String 是 Redis 最基本的类型，可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 Key 对应一个 Value 。 Value 不仅是 String ，也可以是数字。 String 类型是二进制安全的，意思是 Redis 的 String 类型可以包含任何数据，比如 jpg 图片或者序列化的对象。 String 类型的值最大能存储 512M 。 Hash 是一个键值（ key-value

为什么要用事务 Redis的单个命令是原子性的（比如get set mget mset），如果涉及到多个命令的时候，需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列，就需要用到事务。 例如我们之前说的用setnx实现分布式锁，我们先set，然后设置对key设置expire，防止del发生异常的时候锁不会被释放，业务处理完了以后再del，这三个动作我们就希望它们作为一组命令执行。 Redis的事务有两个特点： 按进入队列的顺序执行。 不会受到其他客户端的请求的影响。 Redis的事务涉及到四个命令： 命令 说明 multi 开启事务 exec 执行事务 discard 取消事务 watch 监视 事务用法 案例：张三（zhangsan）和李四（lisi）各有100元，张三需向李四转账50元。张三账户余额减少50元，李四的账户余额增加50元。 127.0.0.1:6379> set zhangsan 100 OK 127.0.0.1:6379> set lisi 100 OK 127.0.0.1:6379> multi OK 127.0.0.1:6379> decrby zhangsan 50 QUEUED 127.0.0.1:6379> incrby lisi 50 QUEUED 127.0.0.1:6379> exec 1) (integer) 50 2) (integer) 150

1 redis特点 　　内存数据库，读写速度快，被应用于缓存。 　　数据类型丰富，支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。 　　丰富的特性：缓存，消息，过期，自动删除 2 数据类型： 　　hash： k-v集合，适用于存储对象。 由于组合式的压缩，内存利用率更高。 　　字符串：一个键最大能存 512MB 　　列表：按照插入顺序排序。 　　　　 异步队列： rpush为生产消息， lpop为消费消息。但是消费者下线时，生产消息会丢失。 　　set集合： string类型的无序集合，通过哈希表实现，增删查的复杂度是 O( 1)。 　　zset：有序集合，且不重复。 3 存储结构： 　　redis通讯协议 RESP格式的命令文本存储。是 redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议。特点：实现简单、快速解析、可读性好。 4 redis做缓存的原因 　　高性能： 　　a 假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。b 将该用户访问的数据存在缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。c 如果数据库中的对应数据改变的之后， 同步改变缓存中相应的数据即可 ！ 　　高并发： 　　直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的