redis用在什么地方1、redis用在什么地方？redis应用场景● 令牌（Token）生成● 短信验证码● 排行榜● 消息队列Redis 中list的数据结构实现是双向链表，所以可以非常便捷的应用于消息队列（生产者 / 消费者模型） 。
2、消息队列、分布式锁 。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用，实现异步处理和解耦 。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层 ， 通过缓存锁信息和锁状态，实现分布式锁和并发控制 。
3、在自动驾驶项目中 ， Redis通常用作高速缓存和持久化存储的解决方案 。Redis可以将数据存储在内存中以提高读写速度，同时还提供了不同的持久化选项以确保数据持久性 。
4、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
5、常见的就是计数器，比如一篇文章的阅读量，不可能每一次阅读就在数据库里面update一次 。
Redis操作一个设置过期时间的key执行set命令的时候，你又重新设置了这个redis的key超时时间 ， 如果你只是想第一次设置超时时间，可以把else语句里面直接更新这个key的value就可以了，不需要再设置超时时间 。
为指定key设置有效期 获取key的有效时间 对于获取有效时间的指令，key 不存在返回 -2，key 存在但是没有关联超时时间返回 -1，如果key存在并且有关联时间，则返回具体的剩余时间秒或者毫秒 。
redis通过expire命令来设置key的过期时间 。语法：redis.expire（key，expiration） 在小于3的redis版本里 ， 只能对key设置一次expire 。redis3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time 。
利用redis中key自动过期机制，提交订单时将订单编号写入redis ， 并设置30分钟的过期时间，当订单过期后，取到过期的key然后做业务处理 。
懒惰处理 Redis在get操作时遇到过期的key会进行删除操作 。集中处理 Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典里，默认每秒10次过期扫描 。
时间复杂度： O（1）给一个 key 设置超时时间 。在一个超时时间结束后 ， 这个键将会被自动删除 。一个拥有关联过期时间的键在Redis术语里通常被认为 不稳定的。
Redis-全局唯一ID【redisson自增 redis自增id过期】1、在Redis读写分离的情况下，使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性 。但哨兵无法解决Redis单机写的瓶颈，这就需要引入集群模式，相应的文章也被列为明年的写作计划中 。
2、如果使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行 。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中 ， 比如数据库、redis等 。
3、Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去 。这大大增加了网络IO的次数和数据体积 。
4、这里，ARGV[1] 是一个可传入的参数变量，可以传入唯一值 。比如一个只有自己知道的 UUID 的值 ， 或者通过雪球算法，生成只有自己持有的唯一 ID 。
5、由于redis是单线程的且性能很快，所以比较适合做全局分布式锁 。基本流程就是在操作可能某个全局冲突资源的时候 ， 使用一个全局唯一key来判断是否有其他线程占用了资源，如果有其他线程占用，则报错退出或者循环等待 。
6、我们知道session其实是在cookie中保存了一个sessionid，用户每次访问都将sessionid发给服务器，服务器通过ID查找用户对应的状态数据 。
Redis数据的过期与淘汰1、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
2、内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
3、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
4、那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用 。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期 ， 需要得到通知 ， 做业务处理的，可以做此监听 。
5、随机移除某个 Key 。volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除 。修改内存淘汰机制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 参数即可 。
6、会 。Redis提供了自动的键过期功能 ， 通过该功能，用户可以让特定的键在指定的时间之后自动被移除，从而避免了需要在指定时间内手动执行删除操作的麻烦，所以redis数据会自动过期 。
SpringBoot进阶之缓存中间件RedisRedis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 。
当有新数据的时候 ， 我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存 。
降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦 。2 ， 可以使用容器提供的众多服务，如事务管理，消息服务等 。3，容器提供单例模式支持 。4，容器提供了AOP技术 ， 利用它可以很容易实现一些拦截 ， 如权限拦截 ， 运行期监控等 。
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 。
可以实现精确查找 。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理，Redisearch是Redis的一个模块 ， 它提供了一个全文搜索引擎 ， 可以用于在Redis中执行精确查找 。
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 。
在分布式系统中，为了保证对数据的修改有最终一致性，通常使用分布式锁或者分布式事务 。比如常见的多个系统同时修改商品，既依赖于现有数据也要修改数据，如果没有限制，高并发情况下很可能最终数据是错误的 。
高可用的获取锁与释放锁；高性能的获取锁与释放锁；具备可重入特性；具备锁失效机制，防止死锁；具备非阻塞锁特性 ， 即没有获取到锁将直接返回获取锁失败 。
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