Redis怎么实现分布式锁1、如果没有其他线程占用，则就可以通过添加分布式锁来占用这个资源 ， 然后再执行后续的任务，在任务执行完成之后，再释放分布式锁 ， 其他线程就可以继续使用这个资源了 。
2、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式 ， 单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL） 。
3、requestId：这个东西实际上就是用来标识他是哪一个请求进行的加锁，因为在分布式锁中，我们要知道一件事，就是加锁的和解锁的，必须是同一个客户端才可以 。
4、简而言之 ， 分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源 。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性 。解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key ， 否则啥都不做 。
5、使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset 。那我们的设计思路就是：上面的代码使用了一个RedisService的类 ， 里面主要是简单封装了一下redis的操作，你可以替换为自己的service 。
6、fencing token可以理解成采用全局递增的序列替代随机字符串，即 有序token，作为锁token来使用 流程：假设有5个Redis节点A ， B ， C，D，E 。这个问题用Redis实现分布式锁暂时无解 。而生产环境这种情况是存在的 。
秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性如果要“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 。
保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合 。通过业务代码来补偿一致性 。现实当中有XA协议 。比如Ehcache是支持XA协议的 。但是性能表现不佳，运维也麻烦 。
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 。
解决思路：先删除缓存，再修改数据库 。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致 。因为读的时候缓存没有 ， 则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中 。
数据更新频繁redis有效性频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中 ， 而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
对于热门数据和频繁读取的数据，可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数 ， 提高读取性能 。使用持久化机制将数据存储在磁盘上 ， 可以提高数据的可靠性和安全性 。
redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快 ， 如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈 。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级 。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
redis以键值对的形式存储数据 ， 可以方便地根据键来获取和更新值 。这种存储方式非常适合用于缓存和会化管理等功能 。通过使用短键和简洁的值，可以减少磁盘空间的使用，并提高查询效率 。
redis频繁更新key正常 。根据相关内容查询所显示，在Redis中 ， 可以为给定key设置生存时间，当key过期时生存时间为0，会被自动取消频繁更新 。
Redis使用一种称为字典（hash）的数据结构来存储数据 。字典在内存中实现了一种非常高效的数据结构 ， 可以快速地执行查找、插入和删除操作 。
redis如何与数据库数据同步1、读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查 ， 同时写到redis里面，并且要设置失效时间 。
2、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中 ， 往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败 ， 则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
3、插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做 。谁先谁后得看设计了 。
4、通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现 。
阿里云redis集群数据集中在db0未分散到所有节点问题解决这种方式导致我们存入缓存服务器的数据一直集中在DB0节点上，在访问量过大时，该节点会在短时间内受到到的访问压力很大，DB0的cpu瞬间达到100%以上 ， 造成服务卡顿甚至不可用 。
Redis Cluster从逻辑上分16384个hash slot，分片算法是 CRC16（key） mod 16384 得到key应该对应哪个slot，据此判断这个slot属于哪个节点 。每个节点可以设置1或多个从节点，常用的是3主节点3从节点的方案 。
如果您正在寻找一个Redis集群迁移工具，NineData是一个值得考虑的选择 。它提供了一个高效、安全的数据迁移工具，可以在不影响业务的前提下实现Redis集群的高效迁移 。操作使用方面 ， NineData的数据迁移工具也非常简便 。
通过开发了解到，redis上都是缓存数据，丢失影响不大，于是删除本地持久化数据 ， 重新部署redis node，再手动创建集群 。三个节点都添加完成，并且没有报错 。进入一个master节点查看集群状态：集群状态终于恢复正常 。
【如何保证redis和db中的数据一致性 如何保证redis和db一致性】Redis集群是通过分片来实现横向扩展的，即将数据分散存储在不同的节点上，每个节点只负责一部分数据的读写操作 。因此 ， 在集群中，每个节点都存储着不同的数据片段，主节点和从节点之间也会进行数据同步 ， 以保证数据的一致性 。
推荐阅读
- 为什么联通卡没有人工客服？ 联通卡怎么没人工服务器
- 为什么DNS服务器会失去网络连接？ dns服务器怎么会断网线
- 如何查询服务器的操作系统？ 怎么查操作系统服务器
- 为何联通卡会突然失去服务器连接？ 联通卡怎么突然无服务器
- redis队列数据结构 redis做队列的坏处
- 如何正确使用DNS服务器？ DNS服务器怎么使用
- 如何确认服务器内存的兼容性？ 怎么查支不支持服务器内存
- 如何联系联通卡的人工客服？ 联通卡怎么联系人工服务器