redisluaid生成器，redis速成

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redis使用lua

1、而在事件循环中，Redis会按顺序执行每个客户端请求，如果遇到执行LUA脚本的请求，会立即执行该脚本，直到执行完成后再执行其他客户端请求，这样就保证了LUA脚本的原子性。

2、eval eval 脚本内容 key个数 key列表参数列表如果Lua脚本较长，还可以使用redis-cli-eval直接执行文件。

3、此时，我们可以考虑通过 Lua 脚本来实现，这样判断和删除的过程就是原子操作了。

当一个后台的save命令执行时，实例会启动新的线程去申请和拷贝48MB的内存空间。这将消耗一些时间和CPU资源，尤其是在虚拟机上申请和初始化大块内存空间时，消耗更加明显。

什么是雪崩因为缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储层，但是如果缓存由于某些原因，整体不能够提供服务，于是所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

Redis 会在收到客户端修改指令后，进行参数校验、逻辑处理，如果没问题，就立即将该指令文本存储到 AOF 日志中，也就是说，先执行指令才将日志存盘。

Redis的LUA脚本的执行是具有原子性的，也就是说在执行脚本期间，其他客户端发送的请求将会被阻塞，直到该脚本执行完成。这是因为Redis采用单线程模型，通过一个事件循环来处理客户端请求，LUA脚本的执行也是在事件循环中完成的。

Redis 数据库支持多种数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，同时 Redis 还提供了事务、 Lua 脚本、持久化、复制、高可用等功能。

Redis 通过 SHUTDOWN NOSAVE 关闭时(不保存)。你附加了调试器来“使”脚本完成 #1 与 #2 (或其他手段来保证不会丢失数据)。对于使用数据库开发软件的人，我想你也认同只有情景 #1 是最理想的。

1、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）。

2、使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset。那我们的设计思路就是：上面的代码使用了一个RedisService的类，里面主要是简单封装了一下redis的操作，你可以替换为自己的service。

3、在同一时刻，只能有一个线程去读写一个【共享资源】，也就是高并发的场景下，通常为了保证数据的正确，需要控制同一时刻只允许一个线程访问。此时就需要使用分布式锁了。

4、获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互，来实现分布式锁。首先分析，传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间。

5、简单加锁命令：命令是：setnx 内部的实现机制就是判断这个key位置是不是有数据，没有数据就设置成value返回，有数据就返回一个特殊数值。

可能是因为列表被完全清空了。使用 rpop 操作可以将列表中的元素从右边弹出，如果列表中所有元素都被弹出，那么列表空了。此时再使用 lpush操作是无法添加元素的，它会返回 0 表示添加失败。

1、说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用。

2、Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现。SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

3、首先，分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。

4、分布式锁最主要的作用就是保证任意一个时刻，只有一个客户端能访问共享资源。我们知道 redis 有 SET key value NX 命令，仅在不存在 key 的时候才能被执行成功，保证多个客户端只有一个能执行成功，相当于获取锁。

5、但是阿粉选择的就是使用缓存来实现分布式锁，也就是我们在项目中最经常使用的 Redis ，谈到 Redis，那真是可以用在太多地方了，比如说：我们今天就来实现用 Redis 来实现分布式锁，并且要学会怎么使用。

6、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。

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