redisson出现相同数据第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了 。
基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序 。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个 。
RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关 。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应 。
链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路 。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈 。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为，。
Redlock核心思想是这样的：部署多个redis master节点 ， 确保它们不会同时宕机 。而且这些主节点之间是完全独立的，它们之间没有数据同步 。同时 ， 我们需要确保使用相同的方法来获取和释放锁 。
redis处理数据问题1、将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入 。最好是不开启Master的AOF备份功能 。
2、redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除 ， 将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里 。
3、解决以上两种情况redis数据丢失的问题 都是靠 以下两个参数配置将数据损失降到最低 。
4、优化问题 最终流程图： 通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值再通过cat指定行数开始读数据即可 。
并发量超过队列最大值,如何解决?：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库 ， 这样本来就一个库 ， 现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
网站页面静态化 。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多 。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开 。
\x0d\x0a基本上以上述问题解决后，达到系统最优 。\x0d\x0a\x0d\x0a至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做 。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中 。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存 ， 以区别空数据和未缓存的两种状态 。
接口添加redis缓存之后并发还是很低如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g ， 甚至几百g，或者是几t ， 那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发 。
redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据 ， 比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量 。
就一定能并发，汇编都可以写并发程序 ， 所以也就能多线程，单线程的C肯定是可以的 。
可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动 。。
原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期 。通常来讲 ， 缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强 。
第一次数据访问，这时缓存中还没有数据，则并发场景下，所有的请求都会压到数据库 。数据库的数据也是空，这样即使访问了数据库 ， 也是获取不到数据，那么缓存中肯定也没有对应的数据 。这样也会导致穿透 。
redis常见问题常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有 ， 则为网络问题，如果有，尝试第二步 。
以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照 ， save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的 ， 会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
redis使用要注意的问题主要如下：redis和数据库双写一致性问题（推荐学习：Redis视频教程）分析：一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性 。数据库和缓存双写 ， 就必然会存在不一致的问题 。
redis这个内存数据库，它的高性能、稳定性都是不用怀疑的，但我们塞进redis的数据过多 ， 内存过大，那如果出问题，那它可能会带给我们的就是灾难性 。
Redis主从复制的性能问题 ， 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内 。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了 。
【redis并发计数错误，redis 计数器并发】关于redis并发计数错误和redis 计数器并发的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。
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