Redisson框架使用：支持高并发的RBucket功能剖析
整体来看，无论你是在开发新的分布式应用，还是在维护一个现有的大型系统，Redisson 框架和 RBucket 功能都能为你提供非常大的帮助。正如扳手能让你轻松地拧紧螺丝，Redisson 和 RBucket 也能让你轻松处理并发的问题。一起来享受编程的乐趣吧！
推荐一款好用的开源免费Java CMS内容管理站群系统
Java开源内容管理系统（JProcms），基于SpringCloud、SpringBoot、MyBatisPlus、Vue3等技术构建，采用Apache-2.0协议，支持免费商用。系统具备自定义字段存储与可视化设计、API制作网站群页面等功能，强调简单灵活的设计理念，降低二次开发成本。支持多种数据库、消息队列和认证方式，提供SaaS多租户、动态权限菜单、工作流配置等强大功能，同时集成阿里云、腾讯云服务，适用于高效建站与内容管理。
Redis批量删除Key的三种方式
Redis批量删除Key是优化数据库性能的重要操作，本文介绍三种高效方法：1) 使用通配符匹配（KEYS/SCAN+DEL），适合不同数据规模；2) Lua脚本实现原子化删除，适用于需要事务保障的场景；3) 管道批量处理提升效率。根据实际需求选择合适方案，注意操作不可逆，建议先备份数据，避免内存溢出或阻塞。
告别数据僵尸！Redis实现自动清理过期键值对
在数据激增的时代，Redis如同内存管理的智能管家，支持键值对的自动过期功能，实现“数据保鲜”。通过`EXPIRE`设定生命倒计时、`TTL`查询剩余时间，结合惰性删除与定期清理策略，Redis高效维护内存秩序。本文以Python实战演示其过期机制，并提供最佳实践指南，助你掌握数据生命周期管理的艺术，让数据优雅退场。
LRU算法的Java实现
LRU（Least Recently Used）算法用于淘汰最近最少使用的数据，常应用于内存管理策略中。在Redis中，通过`maxmemory-policy`配置实现不同淘汰策略，如`allkeys-lru`和`volatile-lru`等，采用采样方式近似LRU以优化性能。Java中可通过`LinkedHashMap`轻松实现LRUCache，利用其`accessOrder`特性和`removeEldestEntry`方法完成缓存淘汰逻辑，代码简洁高效。
redis分布式锁在高并发场景下的方案设计与性能提升
本文探讨了Redis分布式锁在主从架构下失效的问题及其解决方案。首先通过CAP理论分析，Redis遵循AP原则，导致锁可能失效。针对此问题，提出两种解决方案：Zookeeper分布式锁（追求CP一致性）和Redlock算法（基于多个Redis实例提升可靠性）。文章还讨论了可能遇到的“坑”，如加从节点引发超卖问题、建议Redis节点数为奇数以及持久化策略对锁的影响。最后，从性能优化角度出发，介绍了减少锁粒度和分段锁的策略，并结合实际场景（如下单重复提交、支付与取消订单冲突）展示了分布式锁的应用方法。
从扣减库存场景来讲讲redis分布式锁中的那些“坑”
本文从一个简单的库存扣减场景出发，深入分析了高并发下的超卖问题，并逐步优化解决方案。首先通过本地锁解决单机并发问题，但集群环境下失效；接着引入Redis分布式锁，利用SETNX命令实现加锁，但仍存在死锁、锁过期等隐患。文章详细探讨了通过设置唯一标识、续命机制等方法完善锁的可靠性，并最终引出Redisson工具，其内置的锁续命和原子性操作极大简化了分布式锁的实现。最后，作者剖析了Redisson源码，揭示其实现原理，并预告后续关于主从架构下分布式锁的应用与性能优化内容。