2202_75352238的博客

我们知道 redis中的bitmap对应有二的三十二次幂个bit位，我们们统计每个用户当前月的 每一天的是否签到，我们只需要把月份跟bit位进行 对应，比如现在是 2021年的10月，我们把10月1号当天是否签到对应第一个bit位，签到了把对应bit位改为1，没有签到，就使用原始数字0，这样就能完成签到功能。

我们redis的数据为我们知道 我们常规查询的话 我们假如 zset 表中 有7个元素，然后我们进行分页查询的话，我们一次查3个元素，然后查出来元素 和元素的分数我们redis的语法应该这样写这句话的意思是 我们根据score的分数 从大到小开始查询 查询的是 小于等于1000 大于0 的score 和他的member，从0开始查，也就是从1000开始查，差三个元素 ，这时候我们redis得到的数据应该为。

在分布式事务中我们知道有cap定理，即 我们保证高可用的情况下，必然要牺牲一些一致性，在保证强一致性的情况下，必然会牺牲一些可用性。而我们redis+mysql数据一致性的使用策略就是在我们保证可用性的情况下尽量保证数据的一致性。想要达到强一致性，不加锁，只用 一些缓存策略那必然不是不可能的。

/互斥锁解决缓存击穿//解决缓存击穿//走到这里 代表着 缓存查不到了//1. 获取 redisson 互斥锁//2. 获取不成功 自旋等待try {log.info("获得到了锁");//2. 获取成功查询数据库 返回缓存数据//没有的话查数据库//数据库有的话 添加缓存并且返回// 设置过期时间 防止内存 占满//数据库没有 返回false//解决缓存穿透 访问不存在的数据 缓存为null值 并且设置过期时间log.info("缓存穿透 构建了新数据");