企业微信显示redis服务器异常什么意思
1、企业微信显示设备异常的原因如下：网络问题。网速过慢或不稳定导致，暂时不要登录，需要手机切换到3g或4g网络，或者在有wifi的地方进行登录。核实微信软件是否为最新版本，若非最新版本，更新微信软件后，再尝试使用。
2、企业微信服务器异常，稍后再试的正确处理是切断网络，重新链接后点击企业微信。根据查询相关资料信息，企业微信服务器异常是由于网络不稳定导致服务器瘫痪，断开网络后重新连接，在进入即可。
3、无奈机房有次事故，服务器被无故重启了.然后重启redis集群也没有任何异常，但是get，set等方法就出 现标题中的错误.下面是错误信息：看到大概就猜到什么问题了，因为集群就是要满足所有的16364个槽点全部分配才会成功。
4、Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等，同时支持丰富的命令集，如数据插入、查询、删除、排序和事务等。Redis还支持数据持久化，可以将数据保存到磁盘上，以便在服务器重启后恢复数据。
Redisson实现分布式锁原理
1、如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key。然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。
2、注意 rLock.tryLock(10， TimeUnit.SECONDS)； 时间要设置大一点，如果等待时间太短，小于获取锁 redis 命令的时间，那么就直接返回获取锁失败了。
3、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。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁
缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。
针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。
这里需要注意的是：搭建缓存后，系统的复杂性增加了。你需要考虑很多问题，比如：缓存和数据库一致性问题？(比如是更缓存，还是删缓存)，这点可以看我的一篇文章《数据库和缓存双写一致性方案解析》。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
分布式锁的一些细节问题,值得收藏
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。
但是在分布式系统中，这种方式就失效了；由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问。
上面这个分布式锁的实现中，大体能够满足了一般的分布式集群竞争锁的需求。这里说的一般性场景是指集群规模不大，一般在10台机器以内。
与分布式锁对应的是【单机锁】，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量而产生数据问题，通常会使用一把锁来实现【互斥】，其使用范围是在【同一个进程中】。(同一个进程内存是共享的，以争抢同一段内存，来判断是否抢到锁)。
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。准备使用 Jedis 的 jar 包，在项目中导入 jar 包。
基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其实现分布式锁的原理和Redis类似，我们在Zookeeper中创建瞬时节点，利用节点不能重复创建的特性来保证排他性。
redis分布式锁用在事务里面什么意思
分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。
但是在分布式系统中，这种方式就失效了；由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问。
key：加锁的键，实际上就是相当于一个唯一的标志位，不同的业务，你可以使用不同的标志位进行加锁。
Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis最小的执行单位，一个事务中的命令要么都执行，要么都不执行。
与分布式锁对应的是【单机锁】，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量而产生数据问题，通常会使用一把锁来实现【互斥】，其使用范围是在【同一个进程中】。(同一个进程内存是共享的，以争抢同一段内存，来判断是否抢到锁)。
只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。
redis分布式锁常见问题及解决方案
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。
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。
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。
关于redis分布式锁解锁异常通常有什么引起和redis分布式锁死锁处理方案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。