个人总结：谁最后lpush说明第一个元素为谁；谁最后一个rpush代表最后一个元素为谁；
昨天介绍了《Windows&Linux&MacOS如何快速搭建Redis》。搭建完成，往往会出现同一内网下其他主机无法连接redis-server的情况，原因可能有：protected-mode(保护模式)已开启、bind绑定了无效的主机地址、bind设置了本地回环地址......为了彻底弄清楚protected-mode和bind对远程访问redis-server的影响，我特地设计了一些测试场景，像测试产品需求一样测试这两项配置。
当同一个请求在短时间内重复提交时，容易导致系统不稳定、数据库连接池占用大。例如，一个下载数据的请求在执行过程中，由于下载的数据量大、耗时较长。当客户端通过刷新或者再次点击下载操作触发下载请求时，就会导致请求重复提交。
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
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决？，如果出现网络延迟的情况下，多个请求阻塞，那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功，而针对这种做法，我们使用setnx来解决，确保只有一个请求可以进入接口请求。
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决？ 讲解到，如果出现网络延迟的情况下，多个请求阻塞，那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功，而针对这种做法，我们使用setnx来解决，确保只有一个请求可以进入接口请求。
Redis分布式锁是一种在分布式系统中实现互斥操作的技术，可以帮助我们控制多个进程或者多台机器同时访问某个资源的问题。在使用分布式锁的时候，我们需要保证只有一个进程或者机器可以持有锁，其他进程或机器需要等待锁被释放之后才能获取锁并继续执行。
在配置动作中，我们可以设置相应的报警媒介给工作人员报警。但其实不用每次出故障都立即报警，也可以尝试先让zabbix为我们重启相应的服务，如果多次重启都失败了，则继续报警，让负责人来处理相关问题。
在分布式系统中，由于redis分布式锁相对于更简单和高效，成为了分布式锁的首先，被我们用到了很多实际业务场景当中。
Redis.php <?php /** * Created by PhpStorm. * User: 郑好 * Date: 2019/3/6 * Time: 上午10:23 */ name
Redlock：全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁；
对于某个原本带有生存时间（TTL）的键来说， 当 SET 命令成功在这个键上执行时， 这个键原有的 TTL 将被清除。
在分布式系统中，由于redis分布式锁相对于更简单和高效，成为了分布式锁的首先，被用到了很多业务场景当中。
要实现分布式锁，确实需要使用具备互斥性的Redis操作。其中一种常用的方式是使用SETNX命令，该命令表示"SET if Not Exists"，即只有在key不存在时才设置其值，否则不进行任何操作。通过这种方式，两个客户端进程可以执行SETNX命令来实现互斥，从而达到分布式锁的目的。
并发环境下，多个系统相互协作，不可避免的，总是会有很多工作需要协调进行，此时就必须要引入分布式事务来进行整个任务的协调统筹，关于分布式事务的解决方案，我们已经进行过详细介绍。 分布式事务通用解决方案
与分布式锁相对应的是「单机锁」，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来「互斥」，以保证共享变量的正确性，其使用范围是在「同一个进程」中。
原子性：一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被恢复(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
如果在一个分布式系统中，我们从数据库中读取一个数据，然后修改保存，这种情况很容易遇到并发问题。因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就会导致数据的不正确。这种场景其实并不少见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。
在数据读多写少的情况下作为缓存来使用，恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候，一般流程是这样的。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
本来想着放弃Go了，没想到人算不如天算，还是得继续Go的学习和练习。由于之前提到的原因，又要把Java版本操作Redis也要迁移到Go版本了。
大家好，我是Coder哥，最近在准备面试鸽了一段时间，面试告一段落了，今天我们来聊一下基于Redis锁中的那些坑。这篇分析比较全面，记得点赞收藏哟！！！
首先，假设你已经在项目中引入了Jedis库。下面展示的是一个简化的秒杀务类（`SeckillService`），其中使用Redis分布式锁来保护库存扣减的操作：
上一文分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析01中，我们看到了单节点的redis分布式锁在failover时产生了无法解决的安全问题，因此，Redis的作者antirez提出了一种新的基于redis的分布式锁的算法Redlock，它基于N个完全独立的Redis节点（通常情况下N可以设置成5）。
日常开发中，经常会碰到秒杀抢购等业务。为了避免并发请求造成的库存超卖等问题，我们一般会用到Redis分布式锁。但是使用Redis分布式锁，很容易踩坑哦~ 本文田螺哥将给大家分析阐述，Redis分布式锁的10个坑~
作用： 用于监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。 用法：
Redis是一个非常火的非关系型数据库，火到什么程度呢？只要是一个互联网公司都会使用到。Redis相关的问题可以说是面试必问的,下面我从个人当面试官的经验，总结几个必须要掌握的知识点。
两个微服务，synchronized关键字只能锁住一个微服务，跨微服务是锁不住的。
文章目录 前言 一、CSRedis执行Lua脚本实现商品秒杀 1.单线程模拟多线程进行秒杀 2.多线程进行秒杀 ---- 前言 下面是Redis分布式锁常用的概念说明：设置、获取、过期时间、删除。 1、 Setnx 命令：SETNX key value 说明：将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。 时间复杂度：O(1) 返回值：设置成功，返回
借助于redis中的命令setnx(key, value)，key不存在就新增，存在就什么都不做。同时有多个客户端发 送setnx命令，只有一个客户端可以成功，返回1（true）；其他的客户端返回0（false）。
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示：
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
在一个分布式系统中，由于涉及到多个实例同时对同一个资源加锁的问题，像传统的synchronized、ReentrantLock等单进程情况加锁的api就不再适用，需要使用分布式锁来保证多服务实例之间加锁的安全性。常见的分布式锁的实现方式有zookeeper和redis等。而由于redis分布式锁相对于比较简单，在实际的项目中，redis分布式锁被用于很多实际的业务场景中。
我们在多线程开发过程中，肯定没避免不了使用锁，jdk中也提供了大量的锁功能，但是我们为什么还要手动开发一个分布式锁呢，原因在于我们在传统项目中使用的锁是在同一个进程中的，他们能够相互访问到彼此的资源信息，但是在分布式中，每个项目都是跑在不同的进程中的，他们无法共享资源信息，所以就需要一个能够在不同进程之间进行“通信”的第三方来实现这个功能，那么redis其实就具备这种功能的。
分布式锁在分布式环境中起着非常重要的作用，它可以协调多个节点的操作，保证数据的一致性。Redis作为一个高性能、高可用的缓存系统，提供了基于Redis的分布式锁的实现方案。
为了防止消息重复消费导致业务处理异常，消息队列RocketMQ版的消费者在接收到消息后，有必要根据业务上的唯一Key对消息做幂等处理。本文介绍消息幂等的概念、适用场景以及处理方法。
现在 有一个场景，领取礼品，每个用户有次数限制，用户通过前端点击，调用了应用A的接口，里面调用了服务B，服务B里面去调用了服务C，注意服务C是其他部门的服务。服务C负责真正的发放礼品。（假设这个服务C我们是不可修改的，A,B是自己团队负责的，并且可能出现高并发的情况）
我们在学习MySQL的存储殷勤时知道，MySQL中innodb支持事务而myisam不支持事务。而事务具有四个特性：
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。
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