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Redis总结

发表于2026-04-09|更新于2026-04-09|后端
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文章作者: 褚成志
文章链接: https://www.chucz.asia/2026/04/09/Redis%E6%80%BB%E7%BB%93/
总结Redis
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Redis知识点汇总
Redis快速回忆核心数据结构 字符串小于1M,成倍扩容,大于1M,就每次扩容1M,最大512M。 哈希 购物车 列表 集合 有序集合 位图 Bitmap虽然基于String类型,但是可以直接操作位 一个字节8位表示一个用户是数据 使用的时候把握住偏移量即可 集成springboot 一般都会自定义,JDK的序列化方式存的数据不能直接查看 核心原理持久化机制持久化命令bgsave 是异步的 save 是同步的 RDB AOF 混合模式 快照的时候,增量的数据使用AOF的方式 分布式锁演进过程本地锁和分布式锁减库存的时候多线程 无法释放锁的情况处理出现异常的话,就无法释放锁 服务器断了,下面的锁还是无法释放 设置超时时间,但是不能不是原子性操作 合并为原子性操作,但是自己的锁可能被别人释放,因为别人的锁可能过期没了 自己的锁被别人删除怎么办解决办法一:值相同的时候才可以删除掉 解决办法二:给锁续命,防止线程还在执行的时候锁就失效 redission 看门狗机制 **看门狗作用:**每隔十...
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Redis实现分布式锁以及Redis客户端比较
若锁存在,且唯一标识匹配:则先将锁重入计数减1local counter = redis.call(‘hincrby’, KEYS[1], ARGV[3], -1);if (counter > 0) then – 锁重入计数减1后还大于0:表明当前线程持有的锁还有重入,不能进行锁删除操作,但可以友好地帮忙设置下过期时期 redis.call(‘pexpire’, KEYS[1], ARGV[2]); return 0;else – 锁重入计数已为0:间接表明锁已释放了。直接删除掉锁,并广播解锁消息,去唤醒那些争抢过锁但还处于阻塞中的线程 redis.call(‘del’, KEYS[1]); redis.call(‘publish’, KEYS[2], ARGV[1]); return 1;end; return nil; 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455...
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Redis快速回忆核心数据结构 字符串小于1M,成倍扩容,大于1M,就每次扩容1M,最大512M。 哈希 购物车 列表 集合 有序集合 位图 Bitmap虽然基于String类型,但是可以直接操作位 一个字节8位表示一个用户是数据 使用的时候把握住偏移量即可 集成springboot 一般都会自定义,JDK的序列化方式存的数据不能直接查看 核心原理持久化机制持久化命令bgsave 是异步的 save 是同步的 RDB AOF 混合模式 快照的时候,增量的数据使用AOF的方式 分布式锁演进过程本地锁和分布式锁减库存的时候多线程 无法释放锁的情况处理出现异常的话,就无法释放锁 服务器断了,下面的锁还是无法释放 设置超时时间,但是不能不是原子性操作 合并为原子性操作,但是自己的锁可能被别人释放,因为别人的锁可能过期没了 自己的锁被别人删除怎么办解决办法一:值相同的时候才可以删除掉 解决办法二:给锁续命,防止线程还在执行的时候锁就失效 redission 看门狗机制 **看门狗作用:**每隔十...
2026-04-09
大数据概述
大数据( Big Data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 主要解决海量数据的额存储和分析计算 特点:大量,高速,多样,低价值密度, 应用场景:物流仓储,分析用户零售,智慧旅游,广告推荐,保险预测,人工智能 大数据生态 1)Sqoop:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 2)Flume:Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据; 3)Kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;  4)Storm:Storm用于“连续计算”,对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。 5)Spark:Spark是当前最流...
2026-04-09
布隆过滤器
布隆过滤器布隆过滤器由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。当我们在写入数据库数据时,在布隆过滤器里做个标记,这样下次查询数据是否在数据库时,只需要查询布隆过滤器,如果查询到数据没有被标记,说明不在数据库中。 第一步,使用 N 个哈希函数分别对数据做哈希计算,得到 N 个哈希值; 第二步,将第一步得到的 N 个哈希值对位图数组的长度取模,得到每个哈希值在位图数组的对应位置。 第三步,将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为 1; 查询的时****候只要有一个为 0,就认为数据 x 不在数据库中。 没有的一定没有,有的也可能没有 黑名单,爬虫去重 只有加入和查询,不要求删除, 极大减少内存, 但是必须允许一定程度的失误率,会误杀好人,但是不会漏杀坏人 布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你** “某样东西****一定不存在或者可能存在****”。** 如果存在那就是可能存在(hash的碰撞) 如果不存在那就一定不存在 相比于传统的...
2026-04-09
Redis监控
视图预览阿里云 Redis 标准版指标展示,包括CPU 使用率,内存使用率,磁盘读写,网络流量,每秒访问次数等 版本支持操作系统支持:Linux 前置条件 服务器 <安装 Datakit> 服务器 <安装 Func 携带版> 阿里云 RAM 访问控制账号授权 RAM 访问控制 登录 RAM 控制台 https://ram.console.aliyun.com/users 新建用户:人员管理 - 用户 - 创建用户 保存或下载 AccessKey ID 和 AccessKey Secret 的 CSV 文件 (配置文件会用到) 用户授权 (只读访问所有阿里云资源的权限) 安装配置说明: 示例 Linux 版本为:CentOS Linux release 7.8.2003 (Core) 通过一台服务器采集所有阿里云 Redis 标准版数据 部署实施脚本市场 登录 Func,地址 http://ip:8088 开启脚本市场,管理 - 实验性功能 - 开启脚本市场模块 **依次添加 **三个脚本集 观测云集成 (核心包) 观测云...
2026-04-09
必先利其器,常用工具分享
Chrome 插件效率Workspaces网页有用但是要关闭浏览器了,想下次打开恢复现场,这个插件很合适。 借助工作空间的概念,可以不同窗口放置不同类型的内容。 GitHub加速 Octotree - GitHub code treegithub 目录 JSON-handlejson 格式化工具 Markdown Nice在线微信公众号 Markdown 排版工具 OneTab助长拖延症,不推荐使用,使用 Workspaces 就够了。 沙拉查词-聚合词典划词翻译 稀土掘金启动页 百度搜索 快捷打开 baidu.com 浏览器增强AdBlock — 最佳广告拦截工具Better History历史记录管理,比自带的更好用 暂停标签 (Tab Suspender)打开很多页面的时候电脑占用内存紧张 这个插件会将固定时间内没有浏览的网页暂停,避免消耗太多内存。 Clear Cache快捷清除浏览器缓存 EditThisCookie编辑cookie 图片助手(ImageAssistant) 批量图片下载 Neater Bookmarks方便的书签管理 Tampermonkey...
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分布式锁最佳实践
在单体的应用开发场景中涉及并发同步的时候,大家往往采用 Synchronized(同步)或者同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。在分布式集群工作的开发场景中,就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题,这种跨机器的锁就是分布式锁。 超卖问题复现现象存在如下的几张表: 商品表 订单表 订单item表 :::danger 商品的库存为1,但是并发高的时候有多笔订单。 ::: 错误案例一:数据库 update 相互覆盖直接在内存中判断是否有库存,计算扣减之后的值更新数据库,并发的情况下会导致相互覆盖发生: 123456789101112131415161718192021222324252627@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public Long createOrder() throws Exception { Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId); ...
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