redis分布式锁常见问题及解决方案
1、使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。
2、锁的释放问题：多个客户端竞争同一把锁时，会出现一个客户端释放了锁，但别的客户端并没有释放的情况。这会导致别的客户端无法获取到锁，从而无法继续执行后续的操作。
3、问题-1 如果setnx执行成功，但是在expire执行的时候redis节点宕机了，在这种情况下，锁不会被释放，导致死锁。
4、Q & A环节。Codis是一个分布式Redis解决方案，与官方的纯P2P的模式不同，Codis采用的是Proxy-based的方案。今天我们介绍一下Codis及下一个大版本RebornDB的设计，同时会介绍一些Codis在实际应用场景中的tips。
关于redis下面说法正确的是
1、以下关于redis的说法正确的是单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题；支持多种数据结构；支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数。
2、Redis默认情况下不允许密码为空。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的，也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意操作。
3、常见的说法是，有N多热点数据，又是临时用一下，又想提高并发速度，吞吐量，那就可以考虑，如淘宝的节假日的销售活动。提前把数据准备好，活动完后失效。我的看法，有足够多的内存，我又想让系统极快。
4、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』。
5、redis-cluster 采用去中心化的思想 ，没有中心节点的说法，客户端与 Redis 节点直连，不需要中间代理层，客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。
利用Redis设计库存系统的苦与乐
我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值。
Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。
库存全部放在redis是可取的。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节，库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力。
Redis通常被作为缓存组件，用作缓存数据。不过，除了可以缓存数据，其实Redis可以做的事还有很多。下面列举几例，供大家参考。
Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。
redis常见问题
1、缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
2、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。
3、Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
4、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了。
我的百度面经(共8次面试)
TCP连接中的三次握手和四次挥手，四次挥手的最后一个ack的作用是什么，为什么要time wait，为什么是2msl。 4 数据库的备份和恢复怎么实现的，主从复制怎么做的，什么时候会出现数据不一致，如何解决。 5 今天面试太多了，记不清了。。
首先让我做个自我介绍，我就做了个极其简短的自我介绍。然后还是介绍自己做的东西，我就又继续象一面那样的讲自己的项目，不过面试官打断了，说：这个你是不是已经在一面说了。
总共进行了三轮技术面试，每一轮都是先逐一审核简历上做过的项目，询问在项目中承担的工作，项目里核心算法的原理，然后就是白纸题，给一个问题，要求当场写代码求解，写完之后面试官会引导你改进，最后要求你分析复杂度。
大厂面试题详解:如何用Redis实现分布式锁?
直接使用 set(key，value，NX，EX，timeout) 指令，同时设置锁和超时时间。 以上两种方法，使用哪种方式都可以。 释放锁的脚本两种方式都一样，直接调用 Redis 的 del 指令即可。
可以尽量把锁自动过期的时间设的冗余一些。但也不能彻底解决。可以在删除锁的时候先get值，判断值是否是当前线程存的随机值，只有相同才执行删锁的操作；当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性。
如果想要实现可重入的分布式锁的话，需要在设置value的时候加上线程信息和加锁次数的信息。但是这是简单的思路，如果加上过期时间等问题之后，可重入锁就可能比较复杂了。
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