redis怎么解决高并发的，redis高并发数据错乱

高并发场景Redis分布式锁实现方式

redis分布式锁：实现原理利用redis中的set命令来实现分布式锁。从Redis 12版本开始，set可以使用下列参数：SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX] EX second ：设置键的过期时间为second秒。

分布式锁的实现方式如下：基于数据库实现分布式锁：主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁。

使用Redis实现分布式锁redis特性介绍支持丰富的数据类型，如String、List、Map、Set、ZSet等。

如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发

1、方式一在业务应用服务中实现。在修改数据库的同时更新缓存。方式二通过消息队列异步更新。在业务中更新数据后发送消息，消息消费者订阅消息对缓存进行更新。方式三通过定时任务更新。通过定时任务监控数据变更，同步更新数据到缓存。

2、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。

3、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

4、使用加锁队列来应付这种问题。当有多个请求涌入的时候，当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中，再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据。

PHP如何基于redis的分布式锁防止高并发重复请求

上面讨论过了，获取锁和设置锁需要做成原子操作，不然并发环境下会出问题。这里可以使用Redis的 SETNX 命令。

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。

引子 redis作为一个强大的key/value数据库，其实还可以用来实现轻量级的分布式锁。

使用Redis实现分布式锁redis特性介绍支持丰富的数据类型，如String、List、Map、Set、ZSet等。

并发量超过队列最大值,如何解决?

1、：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。

2、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。

3、这种时候可以通过队列，比如每次有人下单，就丢到队列里面，然后队列里面校验库存，这样有并发的时候也只是多插入了队列，但是队列里面是依次执行的。队列的话可以参考下redis如何做队列处理。

4、当并发量大的时候，可能有500人左右抢票成功，这样对于500后面的请求可以直接转到活动结束的静态页面。进去的500个人中有400个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入队列的先后顺序只能前100个人购买成功。

5、为了解决这个问题，可以启用流量控制，限制并发请求的数量。流量控制是通过设置并发请求队列和请求频率限制来实现的，当并发请求超出队列长度或请求频率限制时，系统就会暂停接收新请求，并给已有请求设置一个合理的等待时间。

6、我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的。redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。

为什么Redis是单线程、及高并发快原因详解

1、redis不是单线程的，只是redis 执行命令是单线程的。

2、但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。

3、redis用单个CPU 绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案。

4、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。

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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。

利用redis等缓存技术来解决高并发问题。数据库层建立集群，可以1主多备，1主主要用于写数据，多备用于读取数据。同时可以将一些经常使用，而很少修改的数据放入redis，这样更能提高访问效率。在web服务器可以做负载均衡。

本地缓存，对于Java的本地缓存而言就是讲数据放入静态(static)的数据结合中，然后需要用的时候就从静态数据结合中拿出来，对于高并发的环境建议使用 ConcurrentHashMap或者CopyOnWriteArrayList作为本地缓存。

例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。

高并发系统的设计需要注意一下几点：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。

Java开发高并发的处理方法：最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费 避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。

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