本文目录一览：
- 1、Redis的使用_springboot中redis的使用
- 2、秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
- 3、高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群
- 4、redis中的乐观锁和悲观锁
【redis实现抢单 redis实现秒杀抢购】spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379 这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试 。
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快 ， 所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件 ， 常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
在配置文件中添加了 Redis 的配置信息之后，就可以在 Spring Boot 应用程序中使用 Redis 了 。可以使用 `@Autowired` 注解注入 `RedisTemplate` 或 `StringRedisTemplate` 对象，然后使用这些对象操作 Redis 数据库 。
每个Redisson对象实例都会有一个与之对应的Redis数据实例，可以通过调用getName方法来取得redis数据实例的名称（key），所有于Redis key相关的操作都归纳在RKeys这个接口里 。
redis就是其中最方便的一种 。使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset 。
秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性1、如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失 。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化 。而敏感的场合依然使用mysql 。
2、这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性 。
3、为了解决这个问题，有以下几种方案： 更新数据库 + 更新缓存 更新数据库 + 删除缓存 加「分布锁」第一种方案可以保证数据的一致性，但是在某些场景下可能会导致性能问题 。
高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群1、redis-cluster投票：容错 ， 投票过程是集群中所有master参与，如果半数以上master节点与master节点通信超过（cluster-node-timeout），认为当前master节点挂掉 。
2、Redis集群把所有的数据映射到16384个槽中 。每个key会映射为一个固定的槽，只有当节点分配了槽，才能响应和这些槽关联的键命令 。通过cluster addslots命令为节点分配槽 。
3、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换 。
redis中的乐观锁和悲观锁乐观锁：这个世界是美好的，别人肯对不会在我操作数据前进行更改 。在redis中，乐观锁指的是只是对key上锁，只要key不变就代表不会出问题 。
乐观锁和悲观锁的区别如下：悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁，并在提交后 ， 才释放锁资源，其他线程才能使用资源 。
分布式锁的三种实现方式分别是：基于数据库实现分布式锁、基于缓存（Redis等）实现分布式锁、基于Zookeeper实现分布式锁 。基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。
分布式锁不用乐观锁用redis的原因是快捷方便 。根据查询相关公开信息显示，Redis使用乐观锁，相对于悲观锁，在实现中更加简单 ， 在某些场景中的性能也更好 。
悲观锁和乐观锁定义：乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据 。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作 。
在Redis中，服务端锁是一种乐观锁机制，它不会阻塞其他客户端的访问，只会保证同一时间只有一个客户端可以获取到锁 。redis的存储 redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求 。
