Redis的事务处理允许将多个命令组合成一个原子操作，要么全部执行成功，要么全部失败。Redis事务采用了乐观锁的机制，即在执行事务期间不会对数据进行加锁，而是在执行EXEC命令时检查事务期间是否有其他操作对数据进行了修改，如果有，则事务会被回滚。
大多数互联网系统都是分布式部署的，分布式部署确实能带来性能和效率上的提升，但为此，我们就需要多解决一个分布式环境下，数据一致性的问题。
@Scheduled是Spring框架中的一个注解，它可以用于配置定时任务，使得方法可以按照规定的时间间隔定时执行。在使用该注解时，我们可以指定任务的执行时间、循环周期、并发数等参数，从而实现定时任务的功能。在Spring Boot中，@Scheduled注解可以直接应用于方法上。
事务，这个名词相信大家已经非常熟悉了，在关系型数据库MySQL中、对于事务的定义：一个事务是一个完整的业务逻辑单元，不可再分。在一次事务中，多条DML语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败，Spring框架中提出了声明式事务的概念等等。可见，事务在日常的开发中是非常重要的存在。那么，Redis中是如何定义事务呢？让我们一探究竟。
标题使用最近异常火热的微信拍一拍的方式命名，最近拍一拍的玩法被各位网友玩坏了，出现了各种版本的拍一拍。
Redis是一款高性能的内存数据库，具有灵活性和可扩展性。Redis采用主从复制的方式建立分布式系统，使得在主节点故障时保证数据的可用性和持久性。当Redis主节点坏掉后，需要及时处理以保证数据的安全性。
分布式锁的实现方式有以下三种方式：「数据库分布式锁、Redis实现分布式锁、ZooKeeper实现分布式锁」。
1、什么是悲观锁？什么是乐观锁？ 1）悲观锁 它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在 整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供 的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改 数据）。
作者：张翔，腾讯云监控高级工程师 听说上次 RUM 重构，还是上次了！ 这次 RUM 重构的目的是？ RUM 要提升用户体验！！！ 用户体验好了，用户就用的更好了！ 真是听君一席话如听一席话 下面我们正式切入主题! 背景 为了更流畅的用户体验，RUM 的采集上报服务接入层正在经历着 2.0 版本的重构与升级。接入层的重构使用了性能更好的 Golang。而在重构升级的过程中也重新对以前的缓存模型进行设计与实现。 RUM 目前整体接入的项目超过数万个，每个项目都对应着不同的配置，如抽样率，域名校验信息，欠
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Web服务器，配置MaxClients为500个（表示服务器的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS） 在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间
当我们在设计分布式锁的时候，我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件，同时考虑如何高效的设计分布式锁，这里我认为以下几点是必须要考虑的。
今天给大家介绍的是KeyDB，KeyDB项目是从redis fork出来的分支。众所周知redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容redis API的情况下将redis改造成多线程。
Redisson在基于NIO的Netty框架上，充分的利用了Redis键值数据库提供的一系列优势，在Java实用工具包中常用接口的基础上，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。使得原本作为协调单机多线程并发程序的工具包获得了协调分布式多机多线程并发系统的能力，大大降低了设计和研发大规模分布式系统的难度。同时结合各富特色的分布式服务，更进一步简化了分布式环境中程序相互之间的协作。
不同于 Java、Golang 这些语言，PHP 本身并不支持并发编程，因为对于 PHP 的主战场 Web 应用而言，每次用户请求都是通过独立的 PHP-FPM 进程处理的，PHP 为了保持语言的简单性，并不支持在这个进程内开启多进程/线程，也就不存在什么基于锁的并发安全问题。
由于用户同时访问线上的下订单接口，导致在扣减库存时出现了异常，这是一个很典型的并发问题，本篇文章为解决并发问题而生，采用的技术为Redis锁机制+多线程的阻塞唤醒方法。
在开发定时任务时，如果任务执行周期较短，可能会导致任务在前一次执行尚未完成时就再次触发，从而产生重复执行的问题。为了解决这个问题，我们可以借助Redisson的RLock锁机制，确保任务只有在前一次执行完成后才能再次执行。本文将介绍如何使用Redisson RLock锁来避免定时任务的重复执行。
摘要：分布式架构设计如今在企业中被大量的应用，而在不同的分布式节点进行协同工作的时候，节点服务的时序、结果的正确性以及执行成本也成为了必须考虑的重要因素。其中竞态条件会导致执行结果的不正确，不同服务节点同时处理同一任务也将耗费不必需的系统资源，如果解决呢？方式之一可以选择分布式锁，本文介绍如果通过redis实现分布式锁，也欢迎大家和我一起讨论。
数据库锁 数据库本身提供了锁机制，比如乐观锁、悲观锁等等。下面给出我之前写的一篇博客，介绍一下mysql数据库的锁机制 Mysql的锁机制
Spring boot 底层默认进行数据访问采用的技术。 Spring官方开发用来简化数据访问的一个项目，如Spring Data JPA简化关系型数据 库的操作，MongoDB，Redis,Solr,Cassandra,haoop等等。
随着互联网应用的发展，越来越多的应用需要处理高并发场景。在这些场景下，如何保证数据的一致性和可靠性是一个非常重要的问题。分布式锁是一种常用的解决方案，用于实现多个应用实例之间的协调和同步。Redis 作为一个流行的内存数据库，提供了分布式锁的实现方式，本文将介绍 Redis 分布式锁的实现原理和应用场景。
在 Redis 里，所谓 SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果，不过很多人没有意识到 SETNX 有陷阱！
首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看
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在Java开发领域中，掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章，涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点，你将增强自己在面试中的竞争力，更好地应对面试官的提问。
在单机系统中，我们可以运用普通的锁/信号量机制来实现对公共资源的有序访问；但在分布式系统中显然就不行了
分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本文介绍基于Redis实现分布式锁。
它使用了基于事件循环的事件驱动模型，每个连接在Redis服务器中都有一个独立的事件循环器。当有新的命令传入时，Redis通过异步的方式处理这些命令。在处理命令的过程中，Redis会将命令放入队列，然后依次处理队列中的命令。
锁机制在并发编程和数据库管理中用于控制对资源的访问，确保数据一致性和系统稳定性。以下是各种锁的解释及其应用场景：
这块作者还是大概得将书中的内容进行一下翻译，首先为啥要用redis分布式锁。我们在之前学redis事务的时候说redis提供了watch/mutli/exec机制，其中的watch是乐观锁。也就是通过监听某个数据的变动来做出相应的改变。当时我们也说了redis的watch乐观锁为啥不像关系型数据库那样直接禁止别其他客户端修改的问题。Redis更多的还是基于其效率设计，因此通过尽可能快的通知客户端去维护数据的安全性，通过watch的乐观锁和mutli/exec事务来看。确实可以直接做分布式锁，为啥可以做这件事的原因是watch命令的监听特性会一直持续到exec的执行，如果watch的键值发生变化，那么watch后边的事务是不会执行的。但是我们必须要保持我们的事务不会出现指令性质的错误，这块我们之前说过redis事务本身和关系型数据库事务不一样，执行出错期间不能回滚。
解锁 redis 锁的正确姿势 redis 是 php 的好朋友，在 php 写业务过程中，有时候会使用到锁的概念，同时只能有一个人可以操作某个行为。这个时候我们就要用到锁。锁的方式有好几种，php 不能在内存中用锁，不能使用 zookeeper 加锁，使用数据库做锁又消耗比较大，这个时候我们一般会选用 redis 做锁机制。
原文链接：http://suo.im/4Cx7u
近期使用redis碰到了多个并发处理同一个缓存的情况。在这样的情况下须要进行加锁机制。
通常情况在解决分布式场景锁机制都会首先想到redis。因为redis单线程天然就解决了这个问题。使用redis实现分布式锁可以通过getset和setnx。
KeyDB与Redis协议，模块和脚本完全兼容。这包括对事务的完全支持和脚本的原子执行。
KeyDB项目是从Redis fork出来的分支。众所周知Redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容Redis API的情况下将Redis改造成多线程。
随着计算机技术和工程架构的发展，微服务变得越来越热。如今，绝大多数服务都处于分布式环境中，其中，数据一致性是我们一直关注的重点。分布式锁到底是什么？经过了哪些发展演进？工程上有哪些实现方案？各种方案的利弊权衡又有哪些？希望这篇文章能够对你有一些帮助。
雪崩就是指缓存中大批量热点数据过期后系统涌入大量查询请求，因为大部分数据在Redis层已经失效，请求渗透到数据库层，大批量请求犹如洪水一般涌入，引起数据库压力造成查询堵塞甚至宕机。
在多线程环境下，由于上下文的切换，数据可能出现不一致的情况或者数据被污染，我们需要保证数据安全，所以想到了加锁。
概述 在多线程环境下，通常会使用锁来保证有且只有一个线程来操作共享资源。比如： object obj = new object(); lock (obj) { //操作共享资源 } 利用操作系统提供的锁机制，可以确保多线程或多进程下的并发唯一操作。但如果在多机环境下就不能满足了，当A，B两台机器同时操作C机器的共享资源时，就需要第三方的锁机制来保证在分布式环境下的资源协调，也称分布式锁。 Redis有三个最基本属性来保证分布式锁的有效实现： 安全性： 互斥，在任何时候，只有一个客户端能持有锁。 活跃性
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