字符串(String)数据结构常用命令：SETkeyvalue：设置指定key的值；GETkey：获取指定key的值；DELkey：删除指定key；INCRkey：将指定key的值增加1；DECRkey：将指定key的值减少1。列表(List)数据结构常用命令：LPUSHkeyvalue1value2…：将一个或多个值插入到列表的头部；RPUSHkeyvalue1value2…：将一个或多个值插入到列表的尾部；LPOPkey：移除并返回列表的第一个元素；RPOPkey：移除并返回列表的最后一个元素；LRANGEkeystartstop：返回指定范围内的列表元素。集合(Set)数据结构常用命令：
环境说明服务器IP地址服务监控服务器10.10.xxx.56prometheus/grafanak8s-vip10.10.xxx.100redis集群将redis_exporter部署在监控服务器上，对各环境redis进行监控。此处以监控k8s平台的redis集群为例。1.redis_exporter创建redis_exporter目录，下边创建docker-compose.yml文件如下：version:'2'services:redis_exporter:image:harbocto.xxx.com.cn/public/redis_exportercontainer_name:redis_
基于Redis实现消息队列1.业务场景假设在没有专业消息中间件的情况下，又要通过消息队列去解耦。redis是个更好的选择。2.实现方式简要说明实现方式，这里只做个大概的概括发布与订阅（缺点：典型的一对一，不支持多个消费者公平消费消息，消息无法持久化，如果出现网络断开、Redis宕机等，消息就会被丢弃等问题）list队列（缺点：没有很好ACK机制，没有ConsumerGroup消费组，不支持一对多消费等问题）stream队列（推荐）官方：https://redis.io/docs/data-types/streams/3.概念Redis5.0带来了Stream类型。其实就是Redis对消息队列（
一、背景会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙APP、同程微信小程序、艺龙微信小程序等多平台会员体系。例如微信小程序的交叉营销，用户买了一张火车票，此时想给他发酒店红包，这就需要查询该用户的统一会员关系。因为火车票用的是同程会员体系，酒店用的是艺龙会员体系，只有查到对应的艺龙会员卡号后，才能将红包挂载到该会员账号。除了上述讲的交叉营销，还有许多场景需要查询统一会员关系，例如
1Redis持久化Redis数据是存储在内存中的，但是我们都知道内存的数据变化是很快的，也容易发生丢失，为了保证Redis数据不丢失，那就要把数据从内存存储到磁盘上，以便在服务器重启后还能够从磁盘中恢复原有数据，这就是Redis的数据持久化。Redis数据持久化有三种方式：AOF日志（AppendOnlyFile，文件追加方式）：记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。RDB快照（RedisDataBase）：将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘（早期默认方式）。混合持久化方式：Redis4.0新增了混合持久化的方式，集成了RDB和AOF的优点1.1持久化流程既然redis的
Redis列表数据类型非常适合作为消息队列使用。将新的消息插入到列表尾部，然后从列表头部取出消息进行处理。该方案简单易用，并且支持多个消费者并行处理消息。两行核心代码即可实现消息队列，如下：//推送消息redisTemplate.opsForList().leftPush(queueName,message);//接收消息redisTemplate.opsForList().rightPop(queueName);要实现消息队列，具体步骤如下：配置Redis连接信息在SpringBoot应用程序中，可以使用application.properties或application.yml文件来配置R
❝操作系统分配给Redis的内存有6GB，通过指标used_memory_human发现存储数据只使用了4GB，为何会这样？为何无法保存数据？通过CONFIGSETmaxmemory100mb或者在redis.conf配置文件设置maxmemory100mbRedis内存占用限制。当达到内存最大值，会触发内存淘汰策略删除数据。除此之外，当key达到过期时间，Redis会有以下两种删除过期数据的策略：后台定时任务选取部分数据删除；惰性删除。❝假设Redis实例保存了5GB的数据，现在删除了2GB数据，Redis进程占用的内存一定会降低么？（也叫做RSS，进程消耗内存页数）。答案是：可能依然占用了
今天来分享一道比较好的面试题，“Redis中RDB和AOF两种持久化机制的原理的优缺点？”对于这个问题，我们一起看看考察点和比较好的回答吧！考察点现在的企业级开发中Redis的应用非常广泛，在面试中Redis几乎是必问的，因此除了Redis的基础知识之外，还要学习和了解一些经典和难点的题目！那么这个问题就是面试官想考察我们是不是平日里善于积累，仔细思考这方面的知识，同时想看看我们是不是具有这方面的能力！回答 关于这个问题，我从以下几点来回答：(1)Redis是一个基于Key-Value结构的内存数据库，在服务器重启的时候会丢失内存数据，所以为了避免Redis故障或者重启等因素导致数据丢失的问
单体锁存在的问题在单体应用中，如果我们对共享数据不进行加锁操作，多线程操作共享数据时会出现数据一致性问题。(下述实例是一个简单的下单问题：从redis中获取库存，检查库存是否够，>0才允许下单)我们的解决办法通常是加锁。如下加单体锁（synchronized或RentranLock）来保证单个实例并发安全：但上锁代码块内线程只能串行执行，效率低。单体应用难以满足实际高并发访问需求，会将单体应用部署到多个tomcat实例上，由负载均衡将请求分发到不同实例上。一个tomocat实例是一个JVM进程，单体锁（synchronized、ReentrantLock）是JVM层面的锁，只能控制单个实例上的
一、前言今天遇到了一个问题，就是关于@CacheEvict，这个相信大家都很熟悉了，是Spring整合一些缓存的专用注解，它和@Cacheable是一对。一个是新增缓存一个是删除缓存，搭配使用，不用自己手动删除！今天遇到的问题是，@CacheEvict失效了，不会删除redis缓存。有两个方法都用了，一个会删除，一个不会删除。直接懵逼，随后和同事一起打断点发现了问题所在，其实还是自己没有看@CacheEvict注解的文档！「是因为key的没有匹配上，我的方法参数有两个参数，并且没有指定key这样就匹配不到，无法删除！」key注解注释：默认值为""，表示除非设置了自定义keyGenerator，
