maxmemory-samples 5# 每次检查的 key 数量。：Redis 定期随机抽取部分设置了过期时间的 key 进行检查。：可能存在已过期但未被删除的 key（直到被访问或定期删除触发）：从设置了过期时间的 key 中使用 LRU 算法淘汰。：从设置了过期时间的 key 中使用 LFU 算法淘汰。：优先淘汰剩余生存时间 (TTL) 较短的 key。：从所有 key 中使用 LRU 算法

java// 使用定时任务定期续期// 每10秒检查一次。

应用场景源码实际上tryLock 是lock接口方法，redisson重写了。

/ 默认 10 秒（30s / 3）锁的过期时间，防止业务逻辑执行时间超过锁的持有时间，导致锁提前释放而引发并发问题。// 4. 执行 Lua 脚本，延长锁的过期时间。// 3. 检查锁是否仍被当前线程持有。// 如果未指定 leaseTime，则启动 Watch Dog。当线程获取锁后，如果业务执行时间超过锁的过期时间（如设置的。检查一次锁的状态，并重置锁的过期时间（续期至 30 秒）。// 2

对应 Redis 的命令：bash复制下载TTL key。

另外，该方式（第5种，相对第2种，只后删缓存的，可以大大的减少获取到旧缓存的数量）哈希锁因为引入的分段锁来保证锁创建和销毁的同步，这个锁的思想是借助java的弱引用来创建锁，把锁的销毁交给jvm的垃圾回收，来避免额外的消耗。问题2：为了避免缓存清除失败带来的风险，起到在每次操作数据库之前，都还原到没有产生缓存之前的效果。在三中，第二次清空缓存之前，多延时一会儿，等B更新缓存结束了，再删除缓存，这样

在 Redis Cluster 中，确保数据不丢失的关键是使用可靠的持久化机制（如 AOF），保证主从节点的数据同步，并确保故障转移机制正常工作。在主节点挂掉并切换到从节点时，如果从节点已经同步了足够的数据，数据不会丢失。但如果同步延迟较高或从节点未完全同步主节点的数据，可能会丢失部分消息。因此，通过配置合理的同步策略、增加从节点数量以及使用合适的持久化机制，可以显著降低数据丢失的风险。

1.引入依赖在需要使用redis的服务中引入相关依赖。compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-redis')compile('redis.clients:jedis:2.9.0')compile('org.apache.commons:commons-pool2:2.5.0')compile('org.spring...

场景：执行oversea中间表定时任务，保证文件不被重复读取，加redis锁，保证文件数据落地后，再执行落中间表任务。springBoot-redis一，集群配置：同一个机器redis:      clusterNodes:            - 10.108.6.90:6179            - 10.108.6.90:6279            - 10.1...

深度分页的优化核心在于减少MySQL扫描的数据量，避免全表扫描。通过使用索引、游标分页、延迟关联等技术，可以显著提升分页查询的性能。根据具体的业务场景选择合适的优化方案。延迟关联通过先获取主键，再关联查询实际数据的方式，减少了回表次数和I/O操作，特别适合深度分页场景。通过合理设计索引和查询语句，可以显著提升MySQL分页查询的性能。