Redis集群模式：高可用性与性能的完美结合！
小米探讨Redis集群模式，通过一致性哈希分散负载，主从节点确保高可用性。节点间健康检测、主备切换、数据复制与同步、分区策略和Majority选举机制保证服务可靠性。适合高可用性及性能需求场景，哨兵模式则适用于简单需求。一起学习技术的乐趣！关注小米微信公众号“软件求生”获取更多内容。
redis数据结构与应用场景
Redis 是一款开源、免费的内存数据库，常用于处理高并发和大数据场景下的热点数据访问，以提升性能。它支持 key-value 存储及多种数据结构，如字符串、列表、集合和哈希表。数据可持久化到磁盘，与 MySQL 等传统数据库相比，Redis 作为缓存能提供更快的读写速度。Redis 应用场景包括：使用字符串进行计数（如商品库存、点赞数）、利用列表实现消息队列或展示最新商品、使用集合去重和计算交集等，以及通过有序集合进行自动排序（如商品热度榜）。
Springboot框架使用redisson实现分布式锁
Redisson是官方推荐的Java Redis客户端，提供丰富的功能，包括默认的分布式锁支持。它可以无缝替代Spring Boot 2.x的Letture客户端，不影响原有RedisTemplate和Redis Repository的使用。集成包括spring-boot-starter-data-redis和redisson-spring-boot-starter，后者需排除默认的redisson-spring-data-23以匹配Spring Data Redis v.2.2.x。
使用docker安装redis
该文档介绍了如何使用Docker快速搭建Redis数据库，以便于Spring Boot学习。主要内容包括获取Redis镜像、创建容器、配置持久化存储目录和修改默认配置文件，以及检查和访问Redis容器服务。此外，还提到若需外部访问，需开启宿主机防火墙相应端口。注意，本教程不深入讲解Docker，若想深入学习Docker，建议另寻专门课程。
springboot业务开发--springboot集成redis解决缓存雪崩穿透问题
该文介绍了缓存使用中可能出现的三个问题及解决方案：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。为防止缓存穿透，可校验请求数据并缓存空值；缓存击穿可采用限流、热点数据预加载或加锁策略；缓存雪崩则需避免同一时间大量缓存失效，可设置随机过期时间。文章还提及了Spring Boot中Redis缓存的配置，包括缓存null值、使用前缀和自定义过期时间，并提供了改造代码以实现缓存到期时间的个性化设置。
介绍redis分布式锁
分布式锁是解决多进程在分布式环境中争夺资源的问题，与本地锁相似但适用于不同进程。以Redis为例，通过`setIfAbsent`实现占锁，加锁同时设置过期时间避免死锁。然而，获取锁与设置过期时间非原子性可能导致并发问题，解决方案是使用`setIfAbsent`的超时参数。此外，释放锁前需验证归属，防止误删他人锁，可借助Lua脚本确保原子性。实际应用中还有锁续期、重试机制等复杂问题，现成解决方案如RedisLockRegistry和Redisson。
Redis缓存雪崩穿透等解决方案
本文讨论了缓存使用中的三个问题：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。为解决这些问题，提出了相应策略。对于缓存穿透，建议数据校验和缓存空值；缓存击穿可采用监控扩容、服务限流或加锁机制；缓存雪崩则需避免大量缓存同时过期，可设置随机过期时间。此外，文章还介绍了Spring Boot中Redis缓存配置，包括全局设置及自定义缓存过期时间的方法。
聊一聊分布式锁的设计模型
本文介绍了分布式锁的设计模型、运行原理以及具体用法，作者也在文中体现了自己的关于分布式锁的思考以及具体实践。