最近寫了一個demo：demo的github地址 一. 簡單介紹 1. Server端 它是一個WebApi服務，把它當成一個黑盒就行了。 2. MiddleServer端 是重點，它是一個WebApi服務，包含一個GetValues介面和一個Query2介面。 Query2介面是一個簡單的介面。 ...
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參考B站 黑馬程式員Redis 入門到實戰
全局唯一ID
在一般業務中秒殺功能，存在併發問題如果兩個線程同時執行插入操作導致資料庫id 自增 同時為一個數 就會導致寫入數據失敗
全局Id生成器
點擊查看代碼
public static class RedisIdWork
{
private readonly static long BEGIN_TIMSTAMP = 1678966413L;
private readonly static int COUNT_BITS = 32;
public static long nextId(string keyPrefix)
{
//1、生成時間戳
long nowTimeSeconds = new DateTimeOffset(DateTime.UtcNow).ToUnixTimeSeconds();
long timesamp = nowTimeSeconds - BEGIN_TIMSTAMP;
//2、生成序列號
string date = DateTime.Now.ToString("yyyyMMdd");
var redis = new RedisHelper();
long count = redis.database().StringIncrement("icr:" + keyPrefix + ":" + date, 1);
//3、拼接返回
return timesamp << COUNT_BITS | count;
}
}
緩存穿透
緩存雪崩
緩存擊穿
互斥鎖解決緩存擊穿問題
多個線程並行執行的時候 只有一個成功
秒殺超賣問題
同時間 搶購會導致庫存超賣問題（多個線程交叉執行導致的）例如兩個線程同時查詢到庫存為 1 （此時庫存中滿足大於0 所以兩個都會執行扣減）
悲觀鎖 AND 樂觀鎖
悲觀鎖會認為線程安全一定會發生 所以在操作數據之前就先獲取鎖，確保線程串列執行
主要說一下樂觀鎖，常見的處理方法
版本號法。樂觀鎖的關鍵就是判斷之前查詢到的數據是否有被修改過
CAS 法 （可以說是版本號法的升級版）
如果說是一個減庫存操作，可以使用庫存數據作為版本標識
生成的Sql 語句
where id = ? and version > 0
為什麼版本要大於0 而不是等於 （因為只要是在這個區間就可以 不小於0 即可）
一人一單秒殺
這個沒啥說的，簡單的方法查詢資料庫用戶ID 進行訂單判斷是否是同一個id （一般是把商品id 和 用戶id 標識當前商品這個用戶已經買過了）重點就是 先判斷這個用戶是否有過
分散式鎖
redis 分散式鎖
場景：目的是為瞭解決多台相同服務之間同時工作產生的併發問題，（例如訂單系統，假設訂單系統部署在兩台機器上，但是庫存是固定的，接著每個訂單系統實例都去資料庫里查了一下，由於併發問題導致超賣，這肯定是不允許的）（當然併發特別大的話是需要進行分段數據，數據分段會導致整體業務流程更加複雜，如果沒有這方面的需求建議不要使用）
SETNX LOCK Thread1
為了保證原子性 （帶上過期時間） 如果不設置過期時間會出現死鎖問題（例如因為某些原因todo 內業務阻塞了會導致鎖一直無法釋放）
Set lock thread1 EX 10 NX
例子
點擊查看代碼
public bool LockByRedis(string key, double expireTimeSeconds = 600)
{
try
{
while (true)
{
//Console.WriteLine($"生成的GUID ：{ID_PREFIX}");
//expireTimeSeconds = expireTimeSeconds > 20 ? 10 : expireTimeSeconds;
bool lockflag = database().LockTake(key, ID_PREFIX + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, TimeSpan.FromSeconds(expireTimeSeconds));
if (lockflag) //如果鎖定成功，則為 true，否則為 false，否則為 false。
{
return true;
//break;
}
return false;
}
//return database().LockTake(key, ID_PREFIX + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, TimeSpan.FromSeconds(expireTimeSeconds));
}
catch (Exception ex)
{
throw new Exception($"Redis加鎖異常:原因{ex.Message}");
}
}
/// <summary>
/// 釋放鎖
/// </summary>
/// <param name="name"></param>
public void UnLockByRedis(string key)
{
try
{
//判讀線程標識是否一致 鎖是否一致
//1、查詢redis 鎖
string threadid = ID_PREFIX + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId;
string id = database().StringGet(key).ToString();
if (threadid.Equals(id)) //防止鎖被誤刪
database().LockRelease(key, ID_PREFIX + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
}
catch (Exception ex)
{
throw new Exception($"Redis加鎖異常:原因{ex.Message}");
}
}
redis 分散式鎖如何解決原子性
場景，如果在獲取鎖後執行的一些操作，但是此時遇到阻塞，導致鎖超時釋放了，（比如我們獲取了一個自己的鎖，然後去執行減庫存操作，但是在減庫存操作中遇到了阻塞，導致鎖超時釋放了，此時我們的減庫存操作因為阻塞了還沒有完成，但是redis鎖已經釋放了，後面假設此時減庫存操作完成了，去調用釋放鎖，此時會導致當前下釋放的鎖可能是別人的鎖，（因為我們的鎖已經超時釋放了））
解決這個問題 就是把多條命令 獲取鎖和釋放鎖保證原子性
可以是使用Lua 腳本進行調用Redis.call
高級篇
數據持久化
RDB模式
RDB （redis Database Backup file）數據備份文件
save # redis主進程執行備份，會阻塞所有命令
bgsave #開啟子線程執行備份，避免主線程受到影響
save 5 1 (表示五秒內有一次修改就執行備份操作) 可以在redis.conf中修改
bgsave fork主進程開啟一個子進程，共用記憶體空間，（這時候物理記憶體是只讀模式）
如果會有寫入操作會拷貝一份數據
AOF模式
AOF全稱為 Append only file(追加文件)，redis會處理每一個寫入命令都會記錄在aof文件中
AOf預設是關閉的
appendonly yes appendfilename "appendonly.aof"
AOF和RDB兩者區別
分散式主從集群
搭建主從集群
單節點Redis併發能力郵上線，要提升併發能力需要搭建主從集群，實現讀寫分離（大部分業務都是讀的業務）
一般寫入到master 節點，同步到子節點
需要三台redis 伺服器
