A. 無法使用redis導致java內存溢出
無法使用redis導致java內存溢出的處理方察羨法敬派如下：
1、採用Redis集群，避免單機出現問題。
2、限流，避免同時處理大量的請求。
3、熱點緩存失效，可以設置不同的失效亮沒賀時間。
B. java redis 問題
錯誤很明顯是空指針異常，點個debug運行，跟蹤一下，一遍就能找出是哪個為空。redisDao.getInfo("totalPage")這句為空的話，很大可能是redisDao 是null,可以跟蹤代碼看一下，是不是沒有實例化這個對象。
C. php使用redis watch 實現電商系統的秒殺搶購，防止超賣
redis的watch multi exec 方法實現秒殺搶購。優點：使用了樂觀鎖沒有鎖的等待，比隊列方式減如帶型少了大量的內存消耗。 watch 監視一個或多個key，如果在事務行液執行之前這個(或這些)key被其他命令所改動，那麼事務將被渣猜打斷。
D. java連接redis超時問題怎麼解決
應該是redis本身的服務有問題了
本文所針對的連接超時問題所涉及的相關元素如下:
Redis客戶端: Jedis (java)
Redis版本 :2.8.12
Redis部署操作系統類型:Linux
正文開始:
No 1.Redis執行大命令(時間復雜度為O(N)的命令)
問題剖析:
a.Redis伺服器端通過單線程處理命令,一旦有大命令被執行,Redis將無法及時響應來旁鬧自客戶端的任何命令
關於Redis大命令的監控,可以查看slowlog來觀察
b.在使用jedis作為redis客戶端時,當redis連接池的配置參數testOnBorrow=true時,默認會在獲取redis連接
時,先執行redis的ping方法,而基於原因a,此時redis將無法及時響應,自然會報出time out異常
如何解決:
a.盡量避免使用時間復雜度為O(N)的命令
b.如果無模啟檔法避免使用時間復雜度為O(N)的命令,則應降低其使用頻率,避免在業務高峰期時使用
No 2.Redis單次操作數據包過大
問題分析
a.單次操作數據包過大,且操作頻繁,極有可能會導致網路擁堵
b.在使用jedis作為redis客戶端時,當redis連接池的配置參數testOnBorrow=true時,默認會在獲取redis連接
時,先執行redis的ping方法,而基於原因a,此時redis將無法及時響應,自然會報出time out異常
如何解決:
a.排查代碼,確定是否存在大數據(數據條目過多/單條數據過大)操作,將其進行改造,改造方案有兩個:
a1.數據拆分,變更數據類型(常見的情況是將java中的collection類型序列化後存入redis的String數據
類型中),如將String數據類型調整為hash/list/set等,這常用於解決單條數據量過大的情況
a2.調整業務邏輯,減少單次數據查詢范圍(常見的情況如將redis中的整個hash數據取回,在應用程序內存中獲取需要的entry),如使用hget等單條查詢命旦亂令替換hgetall命令
E. redis 開啟事務以後 為什麼要判斷 小於0 高手舉個例子 講詳細 急用！！！
很簡單，請求進來直接減庫存(始終認為庫存是足夠的)，然後判斷如果這次真的減掉了庫存，庫存的散橋羨總量會不會小於0（超沖拍賣），如果小於0，這次的操作與預期有出入（庫存超賣），所以，後續的寫庫等其它操作應該被中止，然後進來的時候減掉的庫存應該還原（因為一進入的時候就假設庫存足夠，但庫存已經為0了），因為後續的寫庫操作沒有執行，保證了寫庫消好數據始終正常，不會出現超賣，但redis中的緩存需要進行一次修正
F. java怎麼模擬redis緩存超時
從expires中查找key的過期時間，如果不存在說明對應key沒有設置過期時間，直接返回。
如果是版slave機器，則直接返回，因權為Redis為了保證數據一致性且實現簡單，將緩存失效的主動權交給Master機器，slave機器沒有許可權將key失效。
如果當前是Master機器，且key過期，則master會做兩件重要的事情：1）將刪除命令寫入AOF文件。2）通知Slave當前key失效，可以刪除了。
master從本地的字典中將key對於的值刪除。
主動失效機制
主動失效機制也叫積極失效機制，即服務端定時的去檢查失效的緩存，如果失效則進行相應的操作。
我們都知道Redis是單線程的，基於事件驅動的，Redis中有個EventLoop，EventLoop負責對兩類事件進行處理：
一類是IO事件，這類事件是從底層的多路復用器分離出來的。
一類是定時事件，這類事件主要用來事件對某個任務的定時執行。
G. redis一直循環獲取有值就處理java
Redis的伺服器進程就是一個事件循野鉛環(loop)，這個循環中的文件事件負責接收客戶端的命令請求，以及向客戶端發送命令回復，而時間事件則負責執行像serverCron函頌敬好數這樣需要定時運行的函數。伺服器每次結束一個事件循環的之前，會調用flushAppendOnlyFile函數，考慮是否需要將aof_buf緩沖區中的稿租內容寫入和保存到AOF文件裡面。
H. 利用Redis設計庫存系統的苦與樂
在秒殺等高並發場景下，既要保證庫存安全，也要擁有極高的系統性能。從存儲結構上，很多同學會選用Redis，畢竟Redis的單線程操作特性，很好地避免了線程安全的問題，同時具備極高的讀寫性能。
我們先來看下庫存系統設計的幾大核心要喚侍游點：
1. 庫存安全：既要保證線程安全，也要防止出現超賣
2. 同步響應：業務場景基本不允許非同步響應庫存扣減結果
3. 性能極限：在seckill場景下，性能總是被要求越談碼高越好
我們來看下如何利用Redis來解決上面的三個問題。
一.庫存安全
利用Redis來做庫存扣減，避免超限的"方法"很多，坑也很多，我們先來看下常用的陷阱有哪些。
1. 先獲取當前庫存值進行比較，再進行扣減
defdecr_stock():conn=redis_conn()key="proctA"current_storage=conn.get(key)current_storage_int=int(current_storage)ifcurrent_storage_int<=0 :return0result=conn.decr(key)returnresult
我們和銷先在Redis中拿到當前的庫存值，然後check是否已經扣減到了零，如果已經扣減到了零，則直接return；否則，就利用Redis的decr原子操作進行扣減，同時返回扣減後的庫存值。
這種方法的問題很明顯，在並發條件下，會出現臟讀，設想一個場景，AB兩個請求進來，A獲取的庫存值為1，B獲取的庫存值為1，然後兩個請求都被發到redis中進行扣減操作，然後這種場景下，A最後得到的庫存值為0；但是B最後得到的庫存值為-1，超限。
2. 先扣減庫存，再做比較，跟進情況是否做回滾
defdecr_stock():conn=redis_conn()key="proctA"current=conn.decr(key)ifcurrent>=0:returncurrentelse: #回滾庫存conn.incr(key)return0
直接先對庫存值進行扣減，得到當前的庫存值；然後，對此庫存值進行check，如果庫存>=0，則返回庫存值，如果庫存<0，則回滾庫存，以便於防止負庫存量的存在。
Redis Decr命令：DECR 命令會返回鍵 key 在執行減1操作之後的值。
這種做法引入了兩個新的問題：
1).如果大批量的並發請求過來，redis承受的寫操作的量，是加倍的，因為回滾庫存的存在導致的。所以這種情況下，高並發量進來，極有可能將redis的寫操作打出極限值，然後會出現很多redis寫失敗的錯誤警告
2). Redis的Decr操作和回滾操作無法保證原子性，在宕機情況下，容易產生數據不一致
3.先扣庫存，然後通過整數溢出控制，根據情況進行回滾
defdecr_stock():conn=redis_conn()key="proctA"current=conn.decr(key) #通過整數控制溢出的做法ifcheck_overflow(current):returncurrentelse: #回滾庫存conn.incr(key)return0 defcheck_overflow(stock): #如果當前庫存未被遞減到0，則check_number為int類型，isinstance方法檢測結果為true #如果當前庫存已被遞減到負數，則check_number為long類型，isinstance方法檢測結果為falsecheck_number=sys.maxint - stockcheck_result=isinstance(check_number,int)returncheck_result
這種做法和方法2類似，只是比對部分由直接和0比對，變成了通過檢測integer是否溢出的方式來進行。這樣就徹底解決了高並發情況下，直接和零比對，限制不住的問題了。
雖然此種做法，相對於做法二說來，要靠譜很多，但是仍然解決不了在高並發情況下，redis寫並發量加倍的問題，極有可能某個促銷活動，在開始的那一刻，直接將redis的寫操作打出問題來。
4.基於分布式鎖的庫存扣減
defdecr_stock():key ="proctA" lock = getLock(key)iflocked ==1: current_storage = conn.get(key) current_storage_int = int(current_storage)ifcurrent_storage_int<=0:return0 result = conn.decr(key)returnresultelse:return"someone in it"
Redis在2.8以後支持Lua腳本的原子性操作，可以用來做分布式鎖，解決超限的問題。
5. All in Lua
defstorage_scenario_six(): conn = redis_conn()lua =""" local storage = redis.call('get','storage_seckill') if storage ~= false then if tonumber(storage) > 0 then return redis.call('decr','storage_seckill') else return 'storage is zero now, can't perform decr action' end else return redis.call('set','storage_seckill',10) end """result = conn.eval(lua,0) print(result)
二、同步響應
如果只用Redis來進行存儲，處理完數據直接返回前端即可。如果還要持久化到DB，要盡量避免直接操作DB，因為DB往往是最大的IO瓶頸，如果要非同步落庫到DB，比如使用MQ。要注意處理Redis扣減和消息發送的原子性處理。
三、性能
官網上redis的讀寫性能能到10W/QPS左右，這個量級應該可以解決絕大部分的場景。
但是經常有同學在壓測的時候達不到這個性能，主要還是卡在網路環境上，在5W/QPS的時候，帶寬就超過10M/s了。所有想追求Redis的極致性能，最好還是在同機房進行調用。
I. php使用redis怎麼解決秒殺中的超賣問題
1、高並發
比較火熱的秒殺在線人數都是10w起的，如此之高的在兄友線人數對於網站架構從羨胡槐前到後都是一種考驗。
2、超賣
任做爛何商品都會有數量上限，如何避免成功下訂單買到商品的人數不超過商品數量的上限，這是每個搶購活動都要面臨的難題。
J. Spring Boot中對於超賣現象的問題分析和解決方案
本文只針對單體應用的高並發導致超賣的處理方案。
超賣是指商品本來只則桐有固定的數量比如10個，但是在某一時刻有大量的並發請求湧入，導致商品賣出去了比如100個，這就是超賣現象。
本文以7種方案來實現減庫存操作，然後分析每個方案有什麼問題，哪個方案可以解決超賣。
創建資料庫：
創建一個商品表:
然後插入一條數據：
現在，我們有了一個商品，且它的庫存 stock 是1，即只有一個。
JMeter可以模擬高並發場景，具體的使用請看我的這篇文章：JMeter的下載和使用
模擬一下子進來500個請求。
先來看看一個商品減庫存函數，分析在高並發下會出現的問題：
在上面的函數中，先獲取該商品的信息，拿到庫存數，當庫存數足夠，就進行減庫存操作。
但是問題是，在高並發孫數坦下，會有多個線程同時讀到商品的庫存為1，然後就都進行了減庫存操作。假如同一時刻有10個線程，那麼減庫存操作就會執行10次，商品庫存數由1變成了-9。
所以該方案是不行的。
和方案一類似，但是在方法前面加了synchronized，經過測試方案二比方案一要好得多，但是多測幾遍，會發現超賣問題依然存在，只是概率低了一些。
這是因為Spring的AOP會在方法執行前開啟事務，然後再進入加鎖的方法。問題在開啟事務和執行加鎖方法的間隙有可能有其他線程同時開啟了事務，只是這個概率比較低。
所以這種方式仍然不能解決超賣問題。
這種是方案二的優化版，將鎖放到代碼塊，解決了方案二的問題。
缺點是整個代碼塊都加鎖，如果減庫存之後還有其他的耗時操作，其他的請求就需要排很久的隊。
通過這樣的SQL也可以解決超賣問題：
這是因為InnoDB引擎會自動給UPDATE、DELETE、DELETE語句添加排他鎖，所以通過這樣的畢櫻語句可以防止超賣。
優點很明顯，簡單方便。
缺點仍然很明顯，每一次都要操作資料庫，對系統會造成很大的壓力。
所以在高並發這種場景下這個方案不適用。
方案四的缺點在IO，那麼就用Redis在內存中處理好了。
關於Redis可以看我的這篇文章：Spring Boot中Redis的基本使用和優雅的介面數據緩存
使用Redis，我們要提前將商品數據緩存起來：
緩存的方式有很多種，不一定用hash的incr，這里只是做一個示例。
現在我們在Redis中有一個庫存為1的商品，來看看代碼示例：
我們將商品庫存的查詢放到了內存中，速度更快，但是上面的代碼在高並發下會出現超賣現象，所以我們要對查詢操作進行加鎖。
方案六和方案七隻是加鎖的方式不一樣，Lock比起synchronized，在使用上更加靈活，所以在使用上可以看場景來決定。
兩個方案都可以解決高並發下導致的超賣問題，並且是將鎖加到庫存查詢操作中，不影響商品下單的操作，而且使用的是內存，所以速度更快。
作者：失敗的面
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