redis并发计数错误，redis 计数器并发

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redisson出现相同数据

第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。

基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个。

RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应。

链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为，。

Redlock核心思想是这样的：部署多个redis master节点，确保它们不会同时宕机。而且这些主节点之间是完全独立的，它们之间没有数据同步。同时，我们需要确保使用相同的方法来获取和释放锁。

Q1: redis处理数据问题

1、将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入。最好是不开启Master的AOF备份功能。

2、redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里。

3、解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。

4、优化问题最终流程图：通过Redis做一个计数器每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值再通过cat指定行数开始读数据即可。

Q2: 并发量超过队列最大值,如何解决?

：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。

\x0d\x0a基本上以上述问题解决后，达到系统最优。\x0d\x0a\x0d\x0a至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做。

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架：用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

Q3: 接口添加redis缓存之后并发还是很低

如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。

就一定能并发，汇编都可以写并发程序，所以也就能多线程，单线程的C肯定是可以的。

可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。

原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。

第一次数据访问，这时缓存中还没有数据，则并发场景下，所有的请求都会压到数据库。数据库的数据也是空，这样即使访问了数据库，也是获取不到数据，那么缓存中肯定也没有对应的数据。这样也会导致穿透。

Q4: redis常见问题

常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。

以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

redis使用要注意的问题主要如下：redis和数据库双写一致性问题（推荐学习：Redis视频教程）分析：一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。

redis这个内存数据库，它的高性能、稳定性都是不用怀疑的，但我们塞进redis的数据过多，内存过大，那如果出问题，那它可能会带给我们的就是灾难性。

Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

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