python获取redis的ttl，python查询redis数据库

如何用redis实现分布式锁

事务1加个三个行锁和间隙锁。 场景1，场景3会发生锁等待 。间隙锁与查询不冲突， 场景2不会锁等待。 分析： RC隔离级别： 事务1加的都是行锁。 场景1会发生锁等待， 场景2，场景3不会发生锁等待。

使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）。

原理很简单，set 一个 锁-key，如果成功则说明加锁成功，反之则失败。

那这时候，我们就需要一个跨平台、跨语言的加锁方式。redis就是其中最方便的一种。使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset。

相关问答

Q1: 如何获取redis内的所有内容

到远程的仓库进行搜索。点击查看详情，查看tag。找到我们想要的0.0，最新的tag可以用latest标识。执行命令：docker pull redis：0。通过docker images查看镜像。

首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。

打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。

redis做缓存的时候，怎么取出全部相同前缀的key，百度到很多都是keys，scan 获取当前库下的所有key 可以使用 keys * 命令，keys支持模糊匹配，但是cpu使用率有点高。

确定时间段的开始和结束时间。如想要获取过去一周内的数据，可以设置开始时间为一周前的时间，结束时间为当前时间。

Q2: 如何高效地使用Python统计数据的频率

1、通常是用collection这个包里的Counter类来实现的。你打开帮助可以看到例子代码。比如c=Counter() 计数的时候，c[2]+=1 c[7]+=1等等。

2、新建一个data.py的文件。为该程序写上一个注释。新建一个变量myname。然后利用count函数统计字符m出现的频率。然后将这个结果打印出来。在窗口中运行run-run。

3、pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，M或者BM，将数据分成一个月的时间间隔。

4、首先，定义一个变量，保存要统计的英文文章。接着，定义两个数组，保存文章中的单词，以及各单词的词频。从文章中分割出所有的单词，保存在数组中。然后，计算文章中单词的总数，保存在变量中。

5、第一阶段：Python编程语言核心基础快速掌握一门数据科学的有力工具。第二阶段：Python数据分析基本工具通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

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