每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
相信大家面试有被问题过这样一个问题：你在工作过程中有遇到过什么生产问题？每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
redis、数据库等实现的分布式锁，需要设置锁超时时间的原因在于：其他客户端无法得知已经获取锁的客户端的状态 是挂了呢，还是正在执行。所以只能傻傻的设置一个超时，认为超时之后就简单的判定获取锁的客户端挂了。
之前自己在用redis来实现分布式锁的时候都是基于单个Redis实例，也就是说Redis本身是有单点故障的，Redis的官方文档介绍了一种"自认为"合理的算法，Redlock来实现分布式Redis下的分布式锁。
在工作中可能会遇到单点Redis向Redis集群迁移数据的问题，但又不能老麻烦运维来做。为了方便研发自己迁移数据，我这里写了一个简单的Redis迁移工具，希望对有需要的人有用。
这个对接也就是自己的spring Session体系的系统作为一个cas client主体，然后再去对接CAS
单点登录系统实现基于SpringBoot 今天的干货有点湿，里面夹杂着我的泪水。可能也只有代码才能让我暂时的平静。通过本章内容你将学到单点登录系统和传统登录系统的区别，单点登录系统设计思路，Spring4 Java配置方式整合HttpClient，整合SolrJ ，HttpClient简易教程。还在等什么？撸起袖子开始干吧！ 效果图：8081端口是sso系统，其他两个8082和8083端口模拟两个系统。登录成功后检查Redis数据库中是否有值。 技术：SpringBoot，SpringMVC，Sprin
twemproxy 简介 twemproxy（又称 nutcracker）是 Twtter 贡献的一个 轻量级 高性能 的 redis/memcached 代理 client --> twemproxy --> redis/memcached ... twemproxy 的主要目的是减少与后端缓存服务器的连接数，并通过流水线化的协议与分片功能，方便我们构建可水平扩展的分布式缓存架构 特点 快、轻量 维护持久连接，使缓存服务器的连接数很低 命令请求与响应的流水线化，提升性能 跨服务器自动分片 配置简单 支持一
在分布式系统中，锁是用来保证数据一致性和完整性的关键工具之一。近年来，Redis和Zookeeper这两个技术都被广泛应用来实现分布式锁。那么，它们之间有何区别？各有什么优劣？这篇文章将从技术和应用层面为你揭晓答案，一起探索分布式锁的深奥之处！
本文主要对 SpringSecurity Oauth 2.0用户认证，授权码授权模式、密码授权模式，以及授权流程进行讲解
双DB方案 主要想法是： 双DB； DB分表生成奇，偶的ID； ID生成是事务的； 特点： 优点：速度快，稳定强，一致性高，没有单点； 缺点：需要部署两个db，ID生成不连续； redis+lua方案
在前面的文章中我们基本上把单点redis的使用介绍的差不多了，但是在互联网这种高并发的环境下，单点往往会存在下面两个问题：
前言 在面试过程中有时候会被问到单点登录，那么单点登录又称之为Single Sign On，简称SSO，单点登录可以通过基于用户会话的共享，他分文两种，先来看第一种，那就是他的原理是分布式会话来实现。
ZooKeeper 我想大家应该都略有耳闻，可能你在开发中没有直接使用过，但常用的 Hadoop、HBase、Kafka、Dubbo 等都有使用到 ZooKeeper。那 ZooKeeper 到底起到了什么样的作用，为什么这些框架、系统需要使用 ZooKeeper呢，我们在开发过程中应该如何使用 ZooKeeper，又是否有 ZooKeeper的替代品呢。本文将围绕以上问题，从以下三方面说起：
hello, 好久不见，之前文章记录了一个实战的2C分布式项目的改造过程，结果如下：
##一个简单的 SSO 单点登录 单设备登录 解决方案 SSO英文全称Single Sign On，单点登录。SSO是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。它包括可以将这次主要的登录映射到其他应用中用于同一个用户的登录的机制。它是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。 实现SSO的技术主要有： (1）基于cookies实现; (2) Broker-based（基于经纪人），例如Kerberos等； (3) Agent-based（基于代理人）在这种解决方案中例如SSH等;
Redis已经大量应用于各种互联网架构场景中，其优异的性能，良好的操作性，以及大量的场景应用案例，使得Redis备受瞩目。本文作者向大家介绍了一种Redis在非大集群分布式应用场景下的灾备解决方案。一起来品读一下吧~
Redis是一个高性能的key-value非关系型数据库，由于其具有高性能的特性，支持高可用、持久化、多种数据结构、集群等，使其脱颖而出，成为常用的非关系型数据库。 此外，Redis的使用场景也比较多。
redis是一个key-value类型的非关系型数据库，基于内存也可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型，比较容易解决各种问题 Redis的Value支持5种数据类型，string、hash、list、set、zset（sorted set）;
基于内存的 Redis 应该是目前各种 Web 开发业务中最为常用的 key-value 数据库了。
环境需求：redis3.8.2+maven+springBoot+jdk1.8+freemarker模板
最近在我的项目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服务，在此做一下总结和思考。
基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
作者： 漫步CODE人生 来自：cnblogs.com/scode2/p/8670980.html 题记 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导
+依赖（不配置版本号，统一使用一个版本号），数据库使用版本号5.1.47避免时区问题
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背景 众所周知，Redis是一款性能强悍的中间件。那么它的性能到底多强，大家也是只拿到的是官方给到的数据，那么真实情况是否真的是这样? 带着这个疑问，挑选了Redis单机与集群做压测，得到性能数据，并
环境需求：redis3.8.2+maven+springBoot+jdk1.8模板
Redis在豌豆荚的使用历程——单实例==》多实例，业务代码中做sharding==》单个Twemproxy==》多个Twemproxy==》Codis，豌豆荚自己开发的分布式Redis服务。在大规模
正文共：1783字3图预计阅读时间：5分钟 传统的登录方式 kiri开发了一个项目，这个项目只有一个web工程，所以他在做系统登录的时候呢？是这样做的： “当用户进行登录的时候，他把登录请求交给LoginController，这时候就会去数据库中根据用户传来的用户名查询查询密码，判断密码是否正确，如果密码正确的话就会把用户信息放到session里，如果不正确就提示用户密码不正确。 当用户在该系统中需要访问用户相关信息的时候，那么这个时候就可以直接到session中判断用户是否登录，如果从session获
最近购物的时候遇到一个很奇妙的情况，我发现我只在天猫登录了，之后去淘宝买东西的时候，完全不虚要登录，这是为什么？
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。
Redis 是一个高性能的键值存储系统，经常被用于缓存和会话管理等场景。在分布式存储方面，Redis 提供了多种解决方案，主要包括主从模式、哨兵模式和集群模式。下面我将用通俗易懂的语言解释这三种模式的特点和适用场景。
以上都是我的个人理解，自己记录总结下，希望不要误导大家。如有错误或不足，望轻喷，希望大佬能在评论区帮忙改进。
解决：我们可以整个Session服务器（SSO系统）专门用来处理登录问题，这样用户每次访问用户中心的时候都来该服务器判断用户有没有登录，如果登录了放行，没有登录就跳转到登录页面，登录后将用户信息保存到Session服务器中，我们需要用redis来模拟从前的session，以前用户信息存入redis中，这里我们就将用户信息存入redis中。
单点登录又称之为Single Sign On，简称SSO，单点登录可以通过基于用户会话的共享，他分文两种，先来看第一种，那就是他的原理是分布式会话来实现。
当我们搭建集群的时候,首先要想明白需要解决哪些问题,搞清楚这个之前,想想单节点、单实例、单机有哪些问题? 单点故障 容量有限 可支持的连接有限(性能不足) ...... 为了解决这些问题,我们需要对服
单点登录（Single Sign On），在多个互相信任的Web站点中，只要登录过其中一个，那么其他的站点都可以直接访问而不用登录。举个栗子：淘宝和天猫是两个Web站点，登录淘宝之后就不用登录天猫而可以互相访问。
我们先来看一下为什么要做集群，如果我们要部署一个单节点Redis，很明显会遇到单点故障的问题。
各位程序猿小伙伴们，中秋快乐~在节日欢快的气氛中大家是不是还在奋笔疾书、沉浸在学习的海洋中呢？ 小编这两天休息在家一直在想一个问题，那就是我们在开发SpringBoot项目的时候，该怎么做好权限认证呢？之前有和小伙伴讨论的时候说起过一些常见的相关框架，例如Shiro或者Spring Security等，但这些框架似乎在运用上存在着各种美中不足的地方，尤其是用起来太过复杂，劝退了不少新手程序猿，让人总觉意犹未尽。 不过呢，就在这个假期里，小编发现了一个新的权限认证框架，总体感觉使用起来简单明了，整体的API设
SSO英文全称Single Sign On，单点登录。SSO是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。https://baike.baidu.com/item/SSO/3451380
系统唯一id是我们在设计阶段常常遇到的问题。在复杂的分布式系统中，几乎都需要对大量的数据和消息进行唯一标识。在设计初期，我们需要考虑日后数据量的级别，如果可能会对数据进行分库分表，那么就需要有一个全局唯一id来标识一条数据或记录。生成唯一id的策略有多种，但是每种策略都有它的适用场景、优点以及局限性。
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