redis

Redis Lua 脚本——把多条命令打包成一个原子操作先看一个最简单的场景：点赞。问题在哪？isMember 返回 false 后、add 执行之前，另一个线程也判断了同一个 key，也是 false，于是也 add——同样的操作执行了两次。

Redis与MySQL双写一致性：从问题根源到工程落地在高并发系统中，Redis 作为缓存层几乎是标配。但只要同时使用了 Redis 和 MySQL，就必然面临一个问题：两份数据如何保持一致？

Redis：不只是缓存那么简单（十五）专栏：Redis 修行录个人主页：手握风云目录一、Redis 事务1.1. 基础概念1.2. 与 MySQL 事务核心区别

名字还没想好☜

用 Redis + Redisson 实现分布式锁:从踩坑到生产可用单机部署时,一个 synchronized 就能锁住临界区。但服务一旦扩到多实例,JVM 级别的锁就完全失效了——两个实例各自持有自己的锁,谁也拦不住谁,超卖、重复下单立刻就来了。这时候就需要一把所有实例都认的「分布式锁」。

linux安装docker和redis和rabbitmq和nginx和rocketmq和kafka

AI人工智能+电脑小能手

【大白话说Java面试题第172题】【07_Redis篇】第8题：`setnx` 做分布式锁存在的问题📌 PDF：大白话说Java面试题 — 07_Redis篇📚 回答：1.1 问题描述早期实现中，SETNX 和 EXPIRE 是两个独立命令：

吴声子夜歌

Redis 6.x——整合SpringBoot微服务是一种架构风格，是一种使用一套微小服务来开发单个应用的方法。每个服务运行在自己的进程中，通过轻量的通信机制联系，经常是基于HTTP资源的API。这些服务基于业务能力构建，能够通过自动化部署方式独立部署。微服务，简单地说就是将一个大服务（项目）划分为多个子服务（项目）。典型微服务架构如图所示。

Rain的Java大神实战圈

每日排行榜功能如何设计基于这些，我习惯从存储、缓存、计算、更新四个维度来设计。👇💡 核心理念：写的时候异步累加分数到 Redis，查的时候直接读 Sorted Set，客户端可以再缓存一小会儿。

一次Redis超时引发的“冤案“你有没有遇到过这种情况：应用报 Redis 超时，你吭哧吭哧去查 Redis 监控、GC 日志、慢查询——结果 Redis 一切正常。再查网络、查连接数、查防火墙——也都好好的。问题在哪？不知道，反正"不是我的问题"。

吴声子夜歌

Redis 6.x——监控指标INFO命令会返回Redis服务器的状态信息和统计数据，使用INFO命令可以监控Redis的工作状态。可以通过以下可选参数（可选参数不区分大小写），选择查看特定分段的Redis服务器信息，比如INFO server，INFO clients等。

Redis 分片集群与哈希槽笔记Redis 分片集群通常指 Redis Cluster。它的主要作用是：将数据分散到多个 Redis 主节点上。

Redis：它不只是缓存，还是高并发系统的工具箱学习 Redis 之前,你先要了解一个知识点之前文章中有讲过,内存和硬盘的读写速度差异极大,这边再画个图理解一下

【Redis八股|第8篇】Redis 分布式锁原理与 Redisson 使用前面我们学习了 Redis 的数据类型、缓存问题、过期策略、内存淘汰和持久化。这一篇进入 Redis 在项目实战中非常常见的场景：分布式锁。

Redis - 基本操作Redis在内存中存储数据的中间件，用于作为数据库，数据缓存。主要应用于分布式系统中（因为单机系统可以将数据通过变量保存到内存中，而分布式系统中多个服务器无法直接共享内存中的变量，只能通过网络来同步数据）

Redis 高可用的最后一公里：Cluster 分片、Gossip 与故障转移全流程主从复制加哨兵机制解决了读写分离和故障转移，但解决不了单机容量瓶颈。本文从"为什么需要 Cluster"切入，按照"数据怎么分片 → 客户端怎么路由 → 怎么不停机扩容 → 节点怎么通信 → 怎么故障转移 → 多 key 怎么处理"的思路，系统讲清楚 Redis Cluster 的核心机制，最后回答为什么槽的数量是 16384。

吴声子夜歌

Reids 6.x——集群环境部署主从复制也叫主从模式，当用户向Master写入数据时，Master通过Redis同步机制将数据文件发送至Slave，Slave也会通过Redis同步机制将数据文件发送至Master以确保数据一致，从而实现Redis的主从复制。如果Master和Slave之间的连接中断，Slave可以自动重连Master，但是连接成功后，将自动执行一次完全同步。

Celery+Redis 分布式异步任务队列工程落地业务逻辑传统接口同步执行模式下，所有逻辑跟随用户请求串行执行，线上长期暴露四类核心故障：引入Celery+Redis分布式队列后，将耗时、延时、周期性逻辑从主业务请求链路剥离，实现解耦、削峰、分布式调度、统一任务管理。

AI人工智能+电脑小能手

【大白话说Java面试题第169题】【07_Redis篇】第5题：如何保证缓存一致性？📌 PDF：大白话说Java面试题 — 07_Redis篇📚 回答：1.1 为什么缓存和数据库会不一致？缓存作为数据库的"副本"，任何双写操作（同时写缓存和数据库）都天然存在时间窗口。在这个窗口内，如果发生并发读写，就会出现数据不一致。

Redis的hash类及主要指令什么时候会从 ziplist/listpack 转成 hashtable？这两个阈值都可以在配置文件中改，默认值一般够用。简单来说就是：数据少的时候用紧凑结构省内存，数据多了自动切到哈希表保证速度。

redis|spring-boot redis geo|附近定位功能Redis GEO是从3.2版本开始提供的地理空间,能存储地点的经纬度坐标，并进行高效的位置计算和查询，适合用来实现“附近的人”、“查找附近商家”基于位置的服务（LBS）