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redisson 自增 redis自增长id

Redis睿知

redis的set指令具有原子性吗check-and-set（乐观锁），实现get，set命令序列数据的原子性：watch指令在redis事物中提供了cas的行为 。为了检测被watch的keys在是否有多个clients改变时引起冲突，这些keys将会被监控 。
是原子性的 获取到的值是None ，  是其它问题吧 。可以用少量数据 ， 用gevent 写一个并发去测试 。
试想开1000个写线程，1000个读线程同时操作Redis中的一个值，假如set和get不是原子的，那么当set的时候，把原来数据涂掉，还没来得及写进去，get操作已经执行，这个时候get到的值就可能为脏数据 。
在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的，这也和普通数据库的表现是一样的 。如果想在上面的程序中实现原子性，可以将get和set改成单命令操作，比如incr，或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现 。
redis适合什么场景- 计数器：Redis 提供的 incr 命令可以实现计数器 ， 适用于电商网站的浏览量、视频的播放量等场景 。- 排行榜：Redis 提供的有序集合数据类型能实现各种复杂排行榜的应用 。
云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析 。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快 ， 可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。
③Redis应用场景，它能做什么 众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销 ， 更重要的是可以极大提升速度 。
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 。
应用场景：Redis适合存储小型数据，如缓存、会话数据、计数器、排行榜等；而GemFire适合存储大型数据和复杂对象，如金融交易数据、传感器数据、分布式会话等 。
Redis实际应用场景 显示最新的项目列表 下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢 。
高并发没锁可不行,三种分布式锁详解目前分布式锁的实现方案主要包括三种：基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
使用memcache锁方法解决：memcache是一种高性能的分布式缓存系统，可以用来解决高并发问题 。在php中 ， 可以使用memcache扩展实现锁的功能 。
基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。注意：其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ” ， name字段必须要走索引，否则会锁表 。
java怎么使用redis的incr的自增序列生成8位长度的id实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串 ， 被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作（自增自减等原子操作）时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int 。
分表后 ， 原先的自增id就不能使用了 。tddl对java支持很好，分表后无需考虑全局id的问题 。但是这个项目使用的是php进行开发，必须自己生成全局id 。以下列出几种分表方案，仅当抛砖引玉 。
要求与老系统逻辑保持不变，订单号必须是19位定长的纯数字 没有专门的自增序列表可以用 业务量小 。
【redisson 自增 redis自增长id】在 Java 中，如果你想要每次查询 ID 递增并重复，可以使用循环和计数器来实现 。

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