redis幂等性校验，redis的multi

redis使用场景有哪些

云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。

常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。

常见应用场景 redis中的pub/sub可以实现广播功能，类似rocketmq中的broadcast 常见应用场景 除了上述最基本的数据结构外，redis还提供了一些其他的数据结构，有的是需要安装相关redis stack来使用的。

相关问答

Q1: 基于Flink的实时计算平台的构建

1、消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

2、Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。

3、Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。

4、像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”)。

5、SQL和数据管道集成：Flink支持SQL查询，这使得构建复杂的数据管道和实时分析变得更加简单。此外，Flink还支持与Hadoop和其他数据存储的集成，使其成为构建大规模数据管道的理想选择。

6、一条线是进入流式计算平台（例如 Storm、Flink或者SparkStreaming），去计算实时的一些指标；另一条线进入批量数据处理离线计算平台（例如Mapreduce、Hive，Spark SQL），去计算T+1的相关业务指标，这些指标需要隔日才能看见。

Q2: 分布式系统中实现幂等性的几种方式

1、有些接口可以天然的实现幂等性 ，比如查询接口，对于查询来说，你查询一次和两次，对于系统来说，没有任何影响，查出的结果也是一样。除了查询功能具有天然的幂等性之外，增加、更新、删除都要保证幂等性。

2、查询 查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次一样的。

3、总而言之，接口符合幂等性在可以降低系统实现的复杂性，并能保证资源状态的一致性。RESTFul风格的接口设计本质上使用的是HTTP协议的请求方法，因此，RESTFul接口方法的幂等性指的就是HTTP方法的幂等性。

4、弱一致性 最终一致性 在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。

5、幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。

Q3: java程序领取优惠卷,高并发下怎么避免领取量超过预发量

尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。

程序本身支持高并发。简单来说就是要优化我们的代码。避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断，不要将数组声明为：public static final 。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。

因此，想成为JAVA程序员就不可避免的要熟悉JSP和HTML，最好能知道JSP的几个内置对象，如Session，Request，Reponse，以及常用的JSP标签，如include，userBean等。如果再熟悉一下JS和CSS就更好了，那会使得制作的页面更友好。

Q4: 支付业务的幂等

1、如上文问题一中示例所述，可知，如果支付相关接口不保证幂等性。可能会造成很严重的后果，例如：所以说保证接口的幂等性是非常重要的。如何保证幂等性 幂等需要 通过唯一的业务单号 来保证。

2、幂等性 ：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。接口幂等性不只是分布式事务方便回滚的保证，同时也是SOA服务实现中摒除重复消息的保证。

3、幂等需要通过唯一的业务单号来保证。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的。

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