Redisson Github: https://github.com/redisson/redisson
昨晚，我带她逛超市，听到有两个人在我们背后小声嘀咕：“看咱前面，想不到这么丑都有人要。”
相比于 Jedis、Lettuce 等基于 redis 命令封装的客户端，Redisson 提供的功能更加高端和抽象，逼格高！
写这篇的时候，相信有很多朋友还在用Jedis作为Redis的客户端，我不禁有很多问号，Jedis还香吗？如果你早些年说它香我信，但是都2020年了，它真的不那么香了。那为什么还继续使用它呢？大部分原因或多或少是因为遗留代码没人敢大动，就这样吧；二是新项目没人主导使用其它实现做替换。祖传代码不轻易大动，这个真理必须相信，且坚持相信；至于没人主导拍板做技术替换，可能是习惯了Jedis的用法，也可能是没人了解其它技术实现，当然还有其它原因，有兴趣分享的朋友可以在评论区聊一聊。咳咳，扯远了，来聊我们今天的话题-Redisson实战用法。
所以本文会先介绍什么是 RedLock，当大家对 RedLock 有一个基本的了解。然后再看 Redisson 中是如何实现 RedLock 的。
在与 知识星球 的球友交流中，最近有很多小伙伴在面大厂， 经常遇到下面的问题：3大redis客户端：Jedis、Redisson、Lettuce ，如何选型？
最近碰到的一个问题，Java代码中写了一个定时器，分布式部署的时候，多台同时执行的话就会出现重复的数据，为了避免这种情况，之前是通过在配置文件里写上可以执行这段代码的IP，代码中判断如果跟这个IP相等，则执行，否则不执行，想想也是一种比较简单的方式吧，但是感觉很low很low，所以改用分布式锁。 目前分布式锁常用的三种方式：1.数据库的锁；2.基于Redis的分布式锁；3.基于ZooKeeper的分布式锁。其中数据库中的锁有共享锁和排他锁，这两种都无法直接解决数据库的单点和可重入的问题，所以，本章还是来讲讲基于Redis的分布式锁，也可以用其他缓存（Memcache、Tair等）来实现。
本篇文章主要介绍基于Redis的分布式锁实现到底是怎么一回事，其中参考了许多大佬写的文章，算是对分布式锁做一个总结
本篇我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。
Jedis 是 Java 操作 Redis 的常用客户端，使用起来非常简单。需要在项目中引入 jedis 的依赖，然后就可以直接使用 jedis 提供的方法操作 Redis 了。
答：五种，在第一节redis相关的博客我就说过，String，Hash，List，Set，zSet，也就是我们的字符串，哈希，列表，集合，有序集合五种。结构图如下。
Redis 的全称是：Remote Dictionary.Server，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高性能的 tag 系统等等。 另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的 memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
相对于其他的分布式中间件，Redis 支持的客户端种类非常繁多，涵盖更加全面，除了支持比较流行的 c、c++、java、C#、php、Python 等语言以外，还支持 Objective-C、Swift、Node.js 等等，以下是来自于 Redis 支持的按语言分类的客户端截图。
前言：分布式环境有很多问题，比如你前一个请求访问的是服务器A，第二个请求访问到了服务器B，就会发生并发重复插入问题，这个时候需要依赖单点来实现分布锁，而redis就是。
Redis的过期策略和内存淘汰机制是Redis 中非常重要的概念，它们可以保证Redis 的高可用性和性能。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的 Key-Value DB。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题，绝无仅有 从入门到精通 从基础，高级知识点 再到集群，运维，方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis？ 2、Redis相比memcached有哪些优势？ 3、Redis支持哪几种数据类型？ 4、Redis主要消耗什么物理资源？ 5、Redis的全称是什么？ 6、Redis有哪几种数据淘汰策略？ 7、Redis官方为什么不提供Windows版本？ 8、一个字符串类型的值能存储
Redis的内存回收机制通过内置的内存管理器来实现。当内存使用量超过了maxmemory配置的限制时，Redis会根据预先配置的内存淘汰策略来选择要删除的数据，以释放内存空间。这些策略通常基于数据的访问模式和重要性来决定，以保证在内存不足的情况下，删除的数据对系统的影响最小。
Redis 的客户端和服务端之间采取了一种独立的名为 RESP(REdis Serialization Protocol) 的协议，作者主要考虑了以下几个点：
在快速入门 Spring Boot 整合 Redis 之前，我们先来做个简单的了解。在 Spring 的生态中，我们使用 Spring Data Redis 来实现对 Redis 的数据访问。
异常：没有设置密码（本地Redis没有设置密码） 因为我们没有设置密码，在配置文件里写了password:，创建RedissonClient客户端的时候会解析RedisProperties配置成""空字符串导致启动报错
本文主要内容对比Redis的两个框架：Jedis与Redisson，分析各自的优势与缺点，为项目中Java缓存方案中的Redis编程模型的选择提供参考。
1 概述 1.1. 主要内容 本文的主要内容为对比Redis的两个框架：Jedis与Redisson，分析各自的优势与缺点，为项目中Java缓存方案中的Redis编程模型的选择提供参考。 2. Jedis与Redisson对比 2.1. 概况对比 Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区
另一个流行的Java Redis客户端库Lettuce，它具有异步和响应式API，支持集群模式、Sentinel模式以及Redis 6中的新特性。以下是使用Lettuce连接Redis并执行一些基本操作的代码示例：
就是缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
你可能没想到： RocketMQ、 Hbase 、Cassandra 、LevelDB 、RocksDB 这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。
34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素？
Redis 监听默认 6379 的端口号，可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式，叫做 Redis Serialization Protocol（RESP，Redis 序列化协议），发消息或者响应消息需要按这种格式编码，接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本，其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展，比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
在前面我们已经学习了Redis命令行客户端redis-cli的使用，接下来我们了解一下Redis基于Java编程语言的客户端。
Redis是基于c语言编写的开源非关系型内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件，这么优秀的东西客定要一点一点的吃透它。
实现方式 功能要求 实现难度 学习成本 运维成本 MySQL 的方案借助表锁/行锁实现 满足基本要求 不难 熟悉 小量OK、大量影响现有业务、1主多从架构，不方便扩容 通过 ZK 创建数据节点的方式实现 满足要求 熟悉 ZK API 即可 需要学习 重，需要堆机器，有跨机房请求 Redis 使用 setnxex 基本要求 不难 熟悉 扩容方便、现有服务
假设这里有一个分布式应用，它拥有多个客户端，每个客户端都会对存储在Redis中的数据进行计算并修改，计算的前提是获取到最新的数据，然后进行计算，最后写回Redis。在一个不存在并发的程序中，程序可以直接读取Redis中的数据进行计算并写回结果，也不会产生什么问题，因为计算的过程是一个串行的过程，但是如果在一个并发环境中，多个客户端完全存在并行读取，并行写入的情景，那么就可能会产生并发问题，导致最终计算的数据产生偏差。
Java面试总结汇总，整理了包括Java基础知识，集合容器，并发编程，JVM，常用开源框架Spring，MyBatis，数据库，中间件等，包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读，本人见识有限，写的博客难免有错误或者疏忽的地方，还望各位大佬指点，在此表示感激不尽。文章持续更新中…
在分布式场景下，有很多种情况都需要实现最终一致性。在设计远程上下文的领域事件的时候，为了保证最终一致性，在通过领域事件进行通讯的方式中，可以共享存储（领域模型和消息的持久化数据源），或者做全局XA事务（两阶段提交，数据源可分开），也可以借助消息中间件（消费者处理需要能幂等）。通过Observer模式来发布领域事件可以提供很好的高并发性能，并且事件存储也能追溯更小粒度的事件数据，使各个应用系统拥有更好的自治性。 本文主要探讨另外一种实现分布式最终一致性的解决方案——采用分布式锁。基于分布式锁的解决方案，比如zookeeper,redis都是相较于持久化（如利用InnoDB行锁，或事务，或version乐观锁）方案提供了高可用性，并且支持丰富化的使用场景。 本文通过Java版本的redis分布式锁开源框架——Redisson来解析一下实现分布式锁的思路。
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因为工作中需要用到分布式的延时队列，调研了一段时间，选择使用 Redisson DelayedQueue，为了搞清楚内部运行流程，特记录下来。
Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了，本文尝试总结一些Redis、Zookeeper实现分布式锁的常用方案，并提供一些比较好的实践思路（基于Java）。不足之处，欢迎探讨。
分布式系统中的锁管理一直是一个复杂而关键的问题。在这个领域，Redisson框架凭借其出色的性能和功能成为了开发者的首选之一。本篇博客将深入探讨Redisson框架的分布式锁运行原理以及涉及的高级知识点。通过详细的解释和示例代码，您将更好地理解如何在分布式环境中使用Redisson框架来实现分布式锁。
runId：每个redis节点启动都会生成唯一的uuid，每次redis重启后，runId都会发生变化。
Redis是一个高性能的key-value数据库，这两年可谓火的不行。而Redis的流行也带来一系列安全问题，不少攻击者都通过Redis发起攻击。本文将讲解这方面的内容，包括Redis提供的访问控制和代码安全问题，以及可以由恶意输入和其他类似的手段触发的攻击。 Redis通用安全模块 Redis被设计成只能由可信环境的可信机器访问。这意味着将它直接暴露在互联网或者其他可以由不可信机器通过TCP或者UNIX SCOKET直接连接的环境中。 例如，在通常的WEB应用程序使用Redis作为数据库，cache,
分布式结构就是将一个完整的系统，按业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为”服务”。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/Redis/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
可重入锁的分析我们已经在之前的文章做了具体的分析，参见【扒开Redisson的小棉袄，Debug深入剖析分布式锁之可重入锁No.1】，对于watchdog的运行机制之前也做了详细的分析，这里可以再回顾一遍，【汪~汪~汪~redisson的WatchDog是如何看家护院的？】，相信这一招式大家都已经领悟，其实后面的各种锁的招式都有这招的影子，一生二，二生三，最终万千变化。得益于redisson的良好封装，我们可以清晰愉快地接下去分析各类锁的逻辑。
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