springboot项目Redis统计在线用户
通过本文的介绍，您可以在Spring Boot项目中使用Redis实现在线用户统计。通过合理配置Redis和实现用户登录、注销及统计逻辑，您可以高效地管理在线用户。希望本文的详细解释和代码示例能帮助您在实际项目中成功应用这一技术。
Redis分布式锁如何实现 ?
Redis分布式锁通过SETNX指令实现，确保仅在键不存在时设置值。此机制用于控制多个线程对共享资源的访问，避免并发冲突。然而，实际应用中需解决死锁、锁超时、归一化、可重入及阻塞等问题，以确保系统的稳定性和可靠性。解决方案包括设置锁超时、引入Watch Dog机制、使用ThreadLocal绑定加解锁操作、实现计数器支持可重入锁以及采用自旋锁思想处理阻塞请求。
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用哈希槽分区算法，共有16384个哈希槽，每个槽分配到不同的Redis节点上。数据操作时，通过CRC16算法对key计算并取模，确定其所属的槽和对应的节点，从而实现高效的数据存取。
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中，为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题，我们采用了多种策略：对于低一致性要求的数据，不做特别处理；时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险；高一致性但时效性要求不高的数据，利用MQ异步同步确保最终一致性；而对一致性和时效性都有高要求的数据，则采用分布式事务（如Seata TCC模式）来保障。
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略，分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括：volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random；全库数据淘汰策略包括：allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外，还有 no-eviction 策略，禁止驱逐数据，当内存不足时新写入操作会报错。
Redis的数据过期策略有哪些 ?
Redis 采用两种过期键删除策略：惰性删除和定期删除。惰性删除在读取键时检查是否过期并删除，对 CPU 友好但可能积压大量过期键。定期删除则定时抽样检查并删除过期键，对内存更友好。默认每秒扫描 10 次，每次检查 20 个键，若超过 25% 过期则继续检查，单次最大执行时间 25ms。两者结合使用以平衡性能和资源占用。
【赵渝强老师】Redis的AOF数据持久化
Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能，支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作，支持定期重写以压缩文件。默认情况下，AOF 功能关闭，需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小，避免性能下降。
【赵渝强老师】Redis的RDB数据持久化
Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能以防止服务器进程退出导致数据丢失。Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式，其中 RDB 是默认的持久化方式。RDB 通过在指定时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘，确保数据的安全性和恢复能力。RDB 持久化机制包括创建子进程、将数据写入临时文件并替换旧文件等步骤。优点包括适合大规模数据恢复和低数据完整性要求的场景，但也有数据完整性和一致性较低及备份时占用内存的缺点。
【赵渝强老师】使用Docker Compose管理容器
Docker Compose 通过 YAML 文件管理多个容器，简化复杂系统的部署和管理。本文介绍了 Docker Compose 的基本概念，并通过一个包含 Redis DB 和 Python Web 模块的示例，展示了如何使用 Docker Compose 部署和管理多容器应用。手动部署和 Docker Compose 部署的对比突显了 Docker Compose 在系统复杂度增加时的优势。
【赵渝强老师】Redis的管道Pipeline
Redis采用客户端-服务器模型和请求/响应协议，通常一个请求包括客户端发送查询请求并等待服务端响应。为了提高性能，Redis引入了管道PipeLine技术，可以一次性发送多条命令并一次性返回结果，减少客户端与服务器间的通信次数，从而降低往返延迟。示例代码展示了普通命令和管道命令在插入1万条数据时的性能差异，后者执行时间显著缩短。视频讲解提供了更详细的解释。