最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。
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本文提供全网最完整的Redis入门指导教程，下面我们从下载Redis安装包开始，一步一步的学习使用。
最近做了一个多人竞拍的小功能 因为以前没做过 所以踩了很多坑 用的是 mysql + php + redis 实现的竞拍功能
锁是我们在设计和实现大多数系统时绕不过的话题。一旦有竞争条件出现，在没有保护的操作的前提下，可能会出现不可预知的问题。
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。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的，如果你没有特殊的配置，redis内部默认是FIFO排队，即你对redis的访问都是要在redis进行排队，先
在一个风和日丽的上午，日志告警群里的机器人开始告警，显示redis 连接超时；第一反应是不是redis 扛不住了。然后登陆到华为云控制台上查看redis 监控；
在一些时候我们需要对redis中的多个数据进行复制或者删除等操作，但是这些命令不是一起执行的，他们都是单独的一个命令。所以redis提供了一些命令让多个操作一起执行，并不被中断。这些命令有：watch、multi、exec、unwatch和discard。
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上几次说了redis的主从，哨兵，集群配置，但是内部的选举一直没说，先来简单说一下选举吧。
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。
redis cluster节点间采取gossip协议进行通信，也就是说，在每一个节点间，无论主节点还是从节点，他们之间都是存在相互通信的。例如你的redis端口号是6379，那么你的gossip协议端口号就是16379。
业务背景: 后台定时任务刷新Redis的数据到数据库中，有多台机器开启了此定时同步的任务，但是需要其中一台工作，其他的作为备用，提高可用性。使用Redis分布式锁进行限制，拿到锁的机器去执行具体业务，拿不到锁的继续轮询。
Redis锁的实现： 由于Redis是单进程的，可以简单用setnx这个命令进行加锁操作，谁能操作成功，谁就可以获得锁。简单的代码如下： def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 if redis.setnx(lockname, identifier): return True return False 这里有一个问题，就是如果客户端在获得锁的时候崩溃了，服务器就无法再把锁分配给其他客户端使用了，为了解决这个问题，我们可以利用redis的超时特性，给锁加上超时时间 def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 # timeout 超时时间 if redis.setnx(lockname, identifier): redis.expire(lockname, timeout) return True elif not redis.ttl(lockname): redis.expire(lockname, timeout) return False return False 可以这样认为，多个客户端同时设置过期时间也是差别不大的，我们在发现锁已经存在并且没有超时限制时，给锁加上超时限制，这样可以在其他客户端获得锁并未设置超时时间崩溃了，也能在过期时间到了让其他客户端获取到锁。最新官方文档支持用set命令指定超时和nx特性， def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 # timeout 超时时间 if redis.set(lockname, identifier, nx=True, ex=timeout): return True return False 解锁操作，直接执行一段lua脚本 def release_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 script = “”” if redis.call(‘GET’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘DEL’, KEYS[1]) else return 0 “”” return redis.eval(script, lockname, identifier) 使用lua脚本可以原子的操作解锁过程，这里需要注意点，eval的key是要传的，这样代码也可以在redis集群中使用，否则redis不知道lua脚本应该在哪一个槽进行执行，具体可以看官方的文档
排查过程：数据库sql负载偏高，有接口直接查sql没有加缓存的，数据库瓶颈没办法，一个sql延迟几十毫秒，并发上来之后，就会把整体往后拖了
出现原因： redis的一系列配置不正确 解决方案： 首先在window安装redis,找到安装目录下的
笔者很热衷于解决Bug,同时比较擅长(网络/协议)部分，所以经常被唤去解决一些网络IO方面的Bug。现在就挑一个案例出来，写出分析思路，以飨读者，希望读者在以后的工作中能够少踩点坑。
高并发时，同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构，就不要用锁；能锁区块，就不要锁整个方法体；能用对象锁，就不要用类锁。
游戏圈，是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践，将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中，产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
我们最近在使用spring-data-redis进行redis cluster模式测试时，发现jedis在进行expiredAt命令调用时有bug，最终调用的是pexpire命令，这个bug会导致key过期时间很长，导致redis内存溢出等问题。spring-data-redis中expiredAt命令调用栈如下：
我们在使用Redis、ElasticSearch、RabbitMQ、Mongodb等中间件或存储的时候肯定都会使用客户端包来和这些系统通讯，我们也会使用Http的一些客户端来发Http请求。在使用这些客户端包的时候，非常容易犯错的一个地方就是Client的使用方式，比如有一个叫做RedisClient的类，是Redis操作的入口。你应该是每次使用new RedisClient().get(KEY)呢还是注入一个单例的RedisClient呢？
在分布式系统中，分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举，能够获取分布式锁的就是master，获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的：
大家好，我们最近业务量暴涨，导致我最近一直 TM 人傻了。前几天晚上，发现由于业务压力激增，某个核心微服务新扩容起来的几个实例，在不同程度上，出现了 Redis 连接失败的异常：
Redis实现分布式锁相关注意事项 查看了不少关于redis实现分布式锁的文章，无疑要设计一个靠谱的分布式并不太容易，总会出现各种鬼畜的问题；现在就来小述一下，在设计一个分布式锁的过程中，会遇到一些什么问题 I. 背景知识 借助redis来实现分布式锁（我们先考虑单机redis的模式），首先有必要了解下以下几点： 单线程模式 setnx : 当不存在时，设置value，并返回1； 否则返回0 getset : 设置并获取原来的值 expire : 设置失效时间 get : 获取对应的值 del
结构体分析 type Pool struct { // 用来创建redis连接的方法 Dial func() (Conn, error) // 如果设置了给func,那么每次p.Get()的时候都会调用改方法来验证连接的可用性 TestOnBorrow func(c Conn, t time.Time) error // 定义连接池中最大连接数（超过这个数会关闭老的链接，总会保持这个数） MaxIdle int // 当前连接池中可用的链接数.
Go Redis 采用的是 new Client 方式初始化一个 client 实例, 一个 client 示例会给每个后端 proxy(codis-proxy） 建立一个连接池 connPool, 每次调用 client 的方法时, client 会轮训选择一个 connPool, 然后再选择一个 conn 来请求真正的 redis proxy
由于具体业务场景的需求，需要保证数据在分布式环境下的正确更新，所以研究了一下Java中分布式锁的实现。
2，注意事项（对释放锁的控制，以及锁超时的控制）random_value 要保证唯一，可以用 trace_id 来保证！ 3，存在的问题，单机Redis只是依赖单台 Redis ，当依赖的 Redis 挂掉之后会造成比较大的问题！ 4，那么部署 Redis 的主从可以保证吗？主要原因是 Redis 主节点与从节点之间的数据同步是异步的。
go标准库里面没有实现这功能，只能靠自己实现了，哦，不，是第三方库。好在beego就自带session功能，这个之前就说过了。我们只是简单使用下，高并发场景估计还得自己来实现，单纯的靠这个框架，够呛。来看下怎么使用： 1、在调用之前就需要开启 beego.BConfig.WebConfig.Session.SessionOn = true //开始session beego目前支持四种session的存储引擎 memory、file、Redis 和 MySQL 默认就是memory ，但是，你重启之后就失效了，这除了写demo可以用之外，就算是保活的进程也是很肉痛，基于之前PHP框架保存文件的处理方式，我这边也是存放文件中。 2、设置存储引擎 beego.BConfig.WebConfig.Session.SessionProvider = “file” //指定文件存储方式 3、设置存储路径 beego.BConfig.WebConfig.Session.SessionProviderConfig = “./.tmp” //指定文件存储路径地址，也可以不指定，有默认的地址。 建议，存储的文件夹名称加上“.”，这样方便git提交的时候直接过滤，但是一般情况下，没事不要去下载，或者放在项目以外的其他路径也是可以的。这样就是永久保存了，重启依然有效。
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下,当缓存中某一个热点key失效,
在微服务中很多情况下需要使用到分布式锁功能，而目前比较常见的方案是通过Redis来实现分布式锁，网上关于分布式锁的实现方式有很多，早期主要是基于Redisson等客户端，但在Spring Boot2.x以上版本中使用Redis时，其客户端库已经默认使用lettuce。
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下 ,当缓存中某一个热点key失效,
记得在上家公司时，一个 python 服务与公网交互，request 库发出去的请求没有设置 timeout ... 而且还是个定时任务，占用了超多 fd
Jedis是一个Java语言编写的Redis客户端，它允许Java应用程序通过Redis数据库执行各种操作。Jedis提供了简单、直观的API，可以使用Java代码轻松地与Redis数据存储进行交互。Jedis支持多个数据类型和命令，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Jedis还提供了一些高级功能，例如连接池、数据分片和事务处理等。
NoSQL == Not Only SQL(不仅仅是关系型数据库) 出现原因： 随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其是超大规模的高并发的社区，暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的。
摘要：2018年10月 Redis 发布了最新稳定版本 5.0 版本，推出了各种新特性，其中一点是放弃 Ruby的集群方式，改为使用 C语言编写的 redis-cli的方式，使集群的构建方式复杂度大大降低。
Uber 为其内部分布式数据库 Docstore 开发了一种创新性的缓存解决方案 CacheFront。CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取，并实现了可观的性能提升，包括 P75 延迟减少 75%，P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。
在前面的文章中呢，我们介绍了spring boot 集成Druid，集成了mysql ，在实际的开发过程中呢，我们还需要利用redis 做一些缓存之类的数据，怎样去链接redis呢，本篇文章给大家讲解下，首先呢，我们还是需要去配置对应的库的。在我们的pom.xml去配置我们的redis。
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本文介绍下分布式锁的一个使用场景 分享本文的缘由是因为今天在写代码时需要处理一个原子性问题，场景是：业务功能需要先查询数据，再根据数据判断是否要更新数据，在这个查询+更新的过程必然会存在高并发下的原子性问题
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本文作者：carlosfu 原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/236383 摘要： 合理的JedisPool资源池参数设置能为业务使用Redis保驾护航，本文将对
如下图所示,我摩恩碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存，这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应.
随着流量增长，服务的节点越来越多，对服务性能要求也越来越大，在服务启动时经常会发现存在抖动，针对这些服务抖动，就需要采取一些预热措施，下面就简单介绍下系统相关的服务预热、中间件预热、数据库预热等
dubbo支持zookeeper，reids，multicast等注册中心注册服务信息，使用redis作为注册中心时，因为reids作为注册中心使用并不广泛，早期reids由于定位内网访问，使用密码验证也不怎么重视，导致框架本身设计缺陷，会有很多坑，如1.没有考虑到带密码验证的redis，2.集群容错模式判断错误 3.不可以设置redisdbindex等。其中部分问题，博主已经提交给dubbo官方仓库了，但是还没有完全解决掉，其实这些问题无需等官方修复，对源码稍加改造就ok了。
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