Redis-篇

实战篇 实现秒杀下单

全局唯一ID

在一般业务中秒杀功能，存在并发问题如果两个线程同时执行插入操作导致数据库id 自增 同时为一个数 就会导致写入数据失败
全局Id生成器

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、生成时间戳       long nowTimeSeconds = new DateTimeOffset(DateTime.UtcNow).ToUnixTimeSeconds();       long timesamp = nowTimeSeconds - BEGIN_TIMSTAMP;       //2、生成序列号       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;   }

}

秒杀超卖问题

同时间 抢购会导致库存超卖问题（多个线程交叉执行导致的）例如两个线程同时查询到库存为 1 （此时库存中满足大于0 所以两个都会执行扣减）

悲观锁 AND 乐观锁

悲观锁会认为线程安全一定会发生 所以在操作数据之前就先获取锁，确保线程串行执行

主要说一下乐观锁，常见的处理方法
版本号法。乐观锁的关键就是判断之前查询到的数据是否有被修改过

CAS 法 （可以说是版本号法的升级版）
如果说是一个减库存操作，可以使用库存数据作为版本标识

生成的Sql 语句

where id = ? and version > 0
为什么版本要大于0 而不是等于 （因为只要是在这个区间就可以 不小于0 即可）

一人一单秒杀

分布式锁

redis 分布式锁

场景：目的是为了解决多台相同服务之间同时工作产生的并发问题，（例如订单系统，假设订单系统部署在两台机器上，但是库存是固定的，接着每个订单系统实例都去数据库里查了一下，由于并发问题导致超卖，这肯定是不允许的）（当然并发特别大的话是需要进行分段数据，数据分段会导致整体业务流程更加复杂，如果没有这方面的需求建议不要使用）
SETNX LOCK Thread1
为了保证原子性 （带上过期时间） 如果不设置过期时间会出现死锁问题
Set lock thread1 EX 10 NX

高级篇

数据持久化

RDB模式

RDB （redis Database Backup file）数据备份文件
save # redis主进程执行备份，会阻塞所有命令
bgsave #开启子线程执行备份，避免主线程受到影响
save 5 1 (表示五秒内有一次修改就执行备份操作) 可以在redis.conf中修改

bgsave fork主进程开启一个子进程，共享内存空间，（这时候物理内存是只读模式）
如果会有写入操作会拷贝一份数据

AOF模式

AOF全称为 Append only file(追加文件)，redis会处理每一个写入命令都会记录在aof文件中
AOf默认是关闭的
appendonly yes appendfilename "appendonly.aof"

AOF和RDB两者区别

分布式主从集群

搭建主从集群

单节点Redis并发能力邮上线，要提升并发能力需要搭建主从集群，实现读写分离（大部分业务都是读的业务）
一般写入到master 节点，同步到子节点
需要三台redis 服务器

修改redis.conf文件