使用Redis的优势以及会引发的问题
Redis作为一种高性能、功能丰富的内存数据结构存储系统，在缓存、消息队列和实时数据处理等场景中具有显著优势。然而，使用Redis也可能引发内存消耗大、数据一致性问题和运维复杂性等挑战。了解Redis的优缺点，合理设计和优化系统架构，可以充分发挥Redis的优势，同时避免潜在的问题。希望本文能够为您在实际应用中提供有价值的参考和指导。
Redis 为什么这么快？4 大核心设计图解！
本文详细解析了 Redis 的高性能设计，包括内存存储、单线程模型、IO多路复用技术和数据结构优化，帮助更好地理解和应用 Redis。关注【mikechen的互联网架构】，10年+BAT架构经验倾囊相授。
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。