redis多线程处理下,同时设置一个key的值我的做法是，程序端控制资源访问，设置读写锁 ， 更新就请求写锁，读锁是共享的，但是读锁与写锁是互斥的 。更新必须按顺序更新，读取可以并发 。这样肯定对 。因为确认不了redis的线程安全性，自己实现线程安全更保险 。
以下是具体解决办法：（对应上面4个问题）只需使用WINDOWS消息WM_KEYDOWN即可 。在DX环境下使用DirectInput来操作键盘 。为每一张精灵位图分别分配一块内存保存其图像信息 。这样每一张位图对应一个指针 。
会 。redisgetset并发情况下是会返回相同值的，但是会进一步处理数值 。RedisGetset命令用于设置指定key的值，并返回key的旧值 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值 。
内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高 ， 而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached 。
【redis解决线程安全问题是什么 redis解决线程安全问题】库存全部放在redis是可取的 。商品的库存全部放入redis ， 库存的读取直接读取redis，到了下单环节，库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力 。
redis 做流计算太过勉强 ， 一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个 ， 最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息 。
重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制 ， 让请求重新执行一次 ， 一般情况下，问题可以得以解决 。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施，限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃 。
根据目前风控系统运行情况来看 ， 遇到如下的问题 redis 中的key 太多 ， 在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大 。redis 本身RDB 和 AOF 的问题 。线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程 。
redis主要解决了什么问题redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache） 。
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 。
redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题 ， 如下：会话缓存（SessionCache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache） 。
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力 。
redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库（硬盘），提高了访问效率，解决了数据库服务器压力 。
都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？下面开始一步一步的解释下 。
分布式环境下redis怎么保证线程安全1、Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的Web应用程序的完美解决方案，是线程安全的 。Redis三个主要特点：Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性 。
2、通过调用 unlockInnerAsync（threadId） 来删除 redis 中的 key 来释放锁 。特别注意一点，当不是持有锁的线程释放锁时引起的失败，不需要调用 cancelExpirationRenewal 方法，取消定时，因为锁还是被其他线程持有 。
3、借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
4、此时就需要使用分布式锁了 。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 。
5、库存安全：既要保证线程安全，也要防止出现超卖 同步响应：业务场景基本不允许异步响应库存扣减结果 性能极限：在seckill场景下，性能总是被要求越高越好 我们来看下如何利用Redis来解决上面的三个问题 。
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