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《Redis连接异常排查指南》摘要 本文针对Redis客户端连接异常问题提供系统排查方案。当出现io.netty.channel...前缀错误时，需关注完整异常堆栈，常见原因包括：1)网络连通性问题；2)配置错误；3)超时设置不当；4)系统资源限制；5)依赖冲突。排查步骤建议：优先测试telnet/redis-cli连通性，检查防火墙规则，核对application.yml配置，调整Lettuce
本文详细介绍了如何在腾讯元器平台上创建并配置智能体工作流，重点演示了构建博物馆导览文案生成智能体的完整流程。主要内容包括：1.智能体创建与模板选择；2.工作流核心工具的使用方法（参数提取器、选项卡、大模型等）；3.通过具体案例展示聊天AI工作流的搭建步骤；4.提供完整的Java代码实现，涵盖Controller、Service、Redis配置等模块；5.强调开发中的关键注意事项，如变量命名规范、异
关于SpringAiAliabba使用
1.前期准备：现在的网站，越来越多的人开始使用验证码的方式来进行验证，下面将粗略的展示一下。收费标准：可以直接参考阿里云给出的官方价格。小于70字的价格0.045元/条。在自己的阿里云账户里边，要先先充值一点钱，这样在后面代码开发测试的时候，不会出现报错的现象。1）充值：2）准备AccessKey和密码：（这个涉及到个人隐私，大家一定需要保护好，如果发现泄漏的，可以及时在阿里云平台做出对应的
查看当前代码，了解 API Key 的使用情况：代码中 API Key 被硬编码（第6行），存在安全风险。
本文深入探讨了在FastAPI项目中集成Redis以解决高并发性能瓶颈和分布式资源竞争问题。内容涵盖Redis的快速安装部署、与FastAPI框架的优雅集成方式、使用缓存提升接口性能10倍以上的实战代码，以及利用Redis分布式锁防止超卖等并发场景的完整解决方案。文章提供了可直接复用的代码片段和关键注意事项，帮助开发者快速落地实践
集群下的定时任务解决方案——Redis分布式锁——超级容易理解——附带例子
本文详细介绍了如何使用Redis的有序集合（Sorted Set）实现一个高效的排行榜系统。通过`ZADD`、`ZREVRANGE`、`ZREVRANK`等命令，可以实现添加或更新用户分数、获取前N名用户、获取用户排名和分数以及删除用户等操作。文章提供了完整的Java示例代码，展示了如何实现这些基本操作。最后，本文还提出了一些优化建议，如使用管道（Pipeline）来批量执行命令，以减少网络延迟和
在多线程环境中，为了控制线程对资源并发访问和竞争，我们经常需要用到锁来进行控制。常用的锁例如 Java 自带的等。但这些锁只能用于单机系统中，如果涉及到多机器、多节点的分布式环境的资源竞争，就需要使用分布式锁了。
通常情况下，生产环境中我们会把Redis部署在Linux系统上，以保障其运行稳定性；只有在测试环境中可能会将Redis部署在Windows系统上进行测试使用。所以，不管是部署在Linux还是Windows系统，为其创造一个良好的运行环境是势在必行的，然而通过实践也恰恰证明一个良好的系统配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。接下来就介绍一下在Linux系统上如何优化Redis服务：一般在Redi
本文介绍了使用Lua脚本实现Redis原子性库存扣减的方案。通过将库存校验、扣减和幂等操作封装在Lua脚本中，利用Redis单线程特性保证原子性，避免分布式锁开销。文章详细展示了单品扣减和多商品扣减两种场景的Lua脚本实现，包括重复购买校验、库存不足判断等逻辑，并提供了Java调用示例。同时强调了生产环境中的注意事项，如幂等处理、集群一致性保障、性能优化等，建议结合监控、压测和对账机制确保系统可靠
笔者开源了自己实现的Java版Raft算法框架raft-core项目链接：https://github.com/wujiuye/delay-scheduler/tree/main/raft...
脑裂是分布式系统中由于网络故障等原因导致的“主节点多活”现象，是一致性和可用性冲突的极端表现，必须通过仲裁、心跳检测、租约等机制来预防和处理。
看门狗机制通过动态续期解决了业务超时导致的锁失效问题，但需配合客户端标识验证和原子操作才能构建健壮的分布式锁。建议使用成熟库（如Redisson）而非自行实现。
【代码】Redis入门指南：从零到分布式缓存-hash与list类型。
本文总结了黑马点评秒杀系统的优化演进过程。从最初数据库乐观锁解决超卖问题，到单体环境使用悲观锁解决一人一单，再到引入Redis分布式锁解决跨JVM并发问题。针对分布式锁的误删和原子性问题，采用UUID+线程ID校验和Lua脚本解决。最终引入Redisson提供生产级锁功能，并通过消息队列实现秒杀削峰。整个演进路线清晰展示了从基础到高级的秒杀系统优化思路，为解决高并发场景下的库存和订单问题提供了完整
Redis分布式缓存架构核心解决方案 摘要：针对单机Redis的四大核心问题，分布式架构提供了完整解决方案：1）通过RDB和AOF持久化机制解决数据丢失问题，RDB适合快速恢复，AOF保障数据安全；2）采用主从复制实现读写分离，提升并发能力，支持全量/增量同步；3）基于哨兵机制实现自动故障转移，确保高可用性，包含监控、选举、切换全流程；4）通过分片集群扩展存储容量，采用哈希槽机制实现数据分布。生产
具体逻辑就算请求进来之后先从redis中拿ip，如果redis中没有ip则去执行一个添加ip的操作，看上去这个操作没什么问题，但是并发高的时候会有很多请求都去执行这个操作，这个时候就需要用到分布式锁了，只有加锁成功的请求才去执行这个操作，其他请求可以等待或者先返回一个错误码，上代码。最近有一个python实现代理池的项目，其中获取代理这个地方需要用到分布式锁，
Redis分布式锁是解决分布式系统并发控制的有效方案，利用Redis的原子性操作（如SETNX或SET命令）实现锁的获取与释放。核心原理是为共享资源设置唯一键值，并通过过期时间避免死锁。本文详细介绍了Redis分布式锁的实现方法，包括Python和Java代码示例，并探讨了锁续期、死锁预防等关键问题。通过设置锁的过期时间和使用Lua脚本保证释放操作的原子性，Redis分布式锁能有效确保数据一致性，
Redisson分布式限流RRateLimiter的实现原理
Redis Cluster 分布式集群
如，在线程1完成业务后判断锁是自己的，在释放锁的时候，遇到了阻塞，如果超过了锁持有的时间，就会超时释放锁，此时线程2就可以得到锁，在执行业务的时候，线程1阻塞完成，释放了锁。，再来一个线程3，由于锁被释放了，所以线程3能够正常后去锁和执行业务，此时发生了线程2和线程3并行执行的情况，此时可能会发生线程安全问题，我们的锁意义就没有了。同时我们用非阻塞的方式来保证执行效率。，等线程1完成业务后，会执行
如果一个任务正在一个节点上执行，则它将获得一个锁，该锁将阻止从另一个节点（或线程）执行同一任务。锁获取：当某个服务器尝试执行定时任务时，ShedLock会尝试在Redis中为该任务设置一个锁（通过设置一个具有过期时间的键）通过以上配置，你可以轻松地在Spring Boot应用中实现基于Redis的分布式调度锁，确保定时任务在分布式环境中的正确执行。锁释放：任务执行完成后，获取到锁的服务器会释放锁（
浅谈分布式系统
：Redis令牌桶算法通过Lua脚本与中心化存储，解决了分布式限流的核心难题。其设计兼顾了性能与灵活性，成为微服务架构中流量控制的基石。深度搜索能否详细解释Lua脚本在限流中的作用？能否给出更多分布式限流的场景案例？能否给出更多Redis令牌桶算法的实战案例？能否提供一个完整的Redis令牌桶算法实现？
目前基本上的电商业务都会有购买商品多人同时购买或者秒杀业务场景，这里介绍在这种业务场景下如何防止出现商品超卖的现象。使用redisson实现，能够保证多实例下线程安全，代码简单可靠。
redis分布式锁适用于分布式系统对同一数据操作，要使用redis锁，需要先了解redis的两个命令操作SETNX和GETSET1、SETNX key value将key设置值为value，如果key不存在，这种情况下等同SET命令。 当key存在时，什么也不做。SETNX是”SET if Not eXists”的简写2、GETSET key value自动将key对应到value
Springboot整合Redisson 锁一、依赖<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.15.4</version></dependency>二、配置文件spring
redis分布式锁实现原理
Redisson 是 Redis Java 客户端和实时数据平台。它为使用 Redis 提供了更方便、更简单的方法。Redisson 对象提供了关注点分离功能，可让你专注于数据建模和应用逻辑。在Java中，为我们提供了丰富的集合类，如List、Set、Map等，这些集合类在单机应用或单个JVM进程中是非常强大和有效的工具。然而，在分布式系统下，数据需要在多个JVM进程或节点之间共享和同步。
要说分布式系统里最让人头大的事儿，保证资源不被瞎抢肯定算一个！而 Redis 这货作为高性能的键值存储，在分布式锁这块可是老熟人了，用得特别广。咱都知道，分布式环境下想控住并发，那必须得靠分布式锁。今天就来唠唠，用 Redis 搞分布式锁时，有哪些坑得避开，哪些关键点得拿捏住。
传统批量插入方案对比： PreparedStatement批量插入在性能、内存消耗和安全性方面都明显优于Statement.executeBatch()，是处理中等规模数据的首选方案。对于小规模数据（10 万条以下），PreparedStatement已经足够高效；对于中等规模数据（10 万到 50 万条），可以通过调整批量大小和分块处理进一步优化性能。MySQL 批量加载（LOAD DATA）优
【微信支付】【java】解决问题重复下单问题，使用redis分布式锁解决问题。
Redis性能优化：10个技巧让你的Redis飞起来 本文提供了从内存管理到系统配置的10个Redis性能优化技巧，包含数据类型选择、ziplist编码配置、内存碎片整理等内存优化方法；批量操作与管道技术、避免大键等命令执行优化；网络连接池配置、持久化策略等系统优化；以及读写分离、客户端优化等架构级方案。
Redis 8.0于2025年5月正式发布，带来重大升级：采用AGPLv3等多协议授权模式，核心功能整合Redis Stack模块。新增Vector Set等8种数据结构，支持高维向量搜索和混合查询；原生集成JSON文档存储；引入5种概率数据结构。性能优化显著，多核下吞吐量提升112%，命令延迟最高降低87%。查询引擎支持复杂查询，革新复制机制使同步时间减少18%。为Go等语言开发者提供AI推荐、
用脚本的方式执行redisTemplate.execute会出现异常java.lang.UnsupportedOperationException: io.lettuce.core.output.ValueOutput does not support set(long)，好像是返回值无法转换，由于redis版本不匹配，我这边redis版本是5.0.14.1；释放锁时需要确保只有持有锁的客户端才能
这套 ID 分配方案，用极小的架构复杂度，换取了性能、稳定性、成本和扩展性的全面跃升——它不是“又一个 ID 生成器”，而是面向高并发业务的基础设施级优化。
分布式数据库系统会根据不同的数据分区算法，将数据分散存储到不同的数据库服务器 节点上，每个节点管理着整个数据集合中的一个子集。与。
通常情况下，我们一般会选择基于 Redis 或者 ZooKeeper 实现分布式锁，Redis 用的要更多一点，我这里也先以 Redis 为例介绍分布式锁的实现。不论是本地锁还是分布式锁，核心都在于“互斥”。在 Redis 中，命令是可以帮助我们实现互斥。 即 SET if Not eXists (对应 Java 中的方法)，如果 key 不存在的话，才会设置 key 的值。如果 key 已经存在
redission 分布式锁pom.xml<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.6.5</version></dependency>RedissonConfigimpo
点击上方 "zhisheng"关注,星标或置顶一起成长Flink 从入门到精通系列文章1. 说明Loki 支持文件系统、对象存储、NoSQL，因为对象存储大多都要使用...
本文从高可用、性能优化和运维监控三个维度，详细阐述了构建高性能Redis+Lua分布式限流器的关键技术。高可用方面强调Redis集群部署、客户端容错配置和智能降级策略；性能优化重点包括精简Lua脚本、Key分片设计和网络开销控制；运维监控则需关注核心指标监控和动态配置管理。文章提出采用多级防护架构应对高并发场景，并总结了"集群化+原子脚本+智能降级"的核心实施要点，为分布式系统
很多同学不理解，如果我的业务执行了 30 秒，但锁默认过期时间只有 30 秒，业务没跑完锁断了怎么办？Redisson 的看门狗机制就是解决这个问题的：当我们调用没有设置过期时间时，Redisson 默认会设置 30 秒过期（Redisson 会启动一个后台定时任务（TimeTask），每隔秒检查一次。如果当前线程还持有锁，就自动把锁的过期时间重新设回 30 秒。这就像一只忠诚的看门狗，只要你还在
NX:等同于SETNX ，只有键不存在时才能设置成功PX：设置键的过期时间为10秒unique_value：一个必须是唯一的随机值（UUID），通常由客户端生成。解决误删他人锁的关键。需要先判断当前锁的值是否是自己设置的unique_value，如果是，才能使用DEL删除，两个操作必须保证原子性，使用Lua脚本安全的释放锁；
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