ywl470812087的博客

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首尾节点不压缩，中间节点压缩节省内存空间。

​​​​​​​​​​​​​插入一个entry。

对于动态字符串源码：

2.3如果容量(坑位)满了要删除最不长用的数据，每次新访问还要把新的数据插入到队头(按照业务你自己设定左右那一边是队头)LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，2.1必须要有顺序之分，一区分最近使用的和很久没有使用的数据排序。必须要有读+写两个操作，按照命中率的思路考虑，写操作+读操作时间复杂度都需要为O(1)当添加第四个数据进来，这时候就会将1挤出去，淘汰1。如果一次就可以找到，你觉得什么数挑结构最合适?选择最近最久未使用的数据予以淘汰。

redisson看门狗

定期删除策略的难点是确定删除操作执行的时长和频率:如果删除操作执行得太频繁，或者执行的时间太长，定期删除策略就会退化成定时删除策略，以至于将CPU时间过多地消耗在删除过期键上:面。在使用惰性删除策略时，如果数据库中有非常多的过期键，而这些过期键又恰好没有被访问到的话，那么它们也许永远也不会被删除(除非用户手动执行FLUSHDB)，我们甚至可以将这种情况看作是一种内《泄漏–无用的垃圾数据占用了大量的内存，而服务器却不会自己去释放它们，这对于运行状态非常依赖于内存的Redis服务器来说,肯定不是一个好消息。

redis.conf配置文件修改maxmemory这个值来调整redis的内存大小。info memory命令可用查看redis内存使用情况。info可用查询redis下的各种命令。redis一般设置物理内存的3/4。

代码写到这里，看下是不是还有问题，是不是解决了超卖现象，在高并发情况下其实这里依然会有问题，偶尔会出现异常。在redisConfig配置类注入bean。所以代码在加判断更严谨一下。注入Redisson。

lua脚本保证redis操作原子性

分析：假设A线程在执行业务代码，平时这个业务只需要5秒完成，这时候又调用了另一个微服务B，此时微服务B宕机了，这时候A线程被阻塞导致超过了10秒，此时已经超过了锁的过期时间，这个时候锁被redis自己释放掉了，这时候微服务B有恢复了，A线程就会继续执行业务，此时A线程是没有锁的。然后这时候，A又过了2秒业务执行完毕，这时候在finally释放锁，此时的锁是B加的，这时候就会把B的锁释放了。问题：这时候锁释放错误，就需要解决，怎么才能自己释放自己加的锁？解决：加一个判断，只删除自己的。

上面这个操作很顺利，没有其他线程干扰，也就操作成功。实际情况下，可能会收到其他线程干扰，下面的命令还没有提交。开启事务之后，讲要操作的命令都放到了QUEUED（queued）队列里，然后通过EXEC命令一起提交。这时候出现另一种情况，a线程来修改时候我希望没有其他线程来干扰我，这时候开启 监听WATCH。然后前面那个开启事务的提交，发现提交成功。开启了事务，没有提交，这时候又有一个客户端进来操作。此时A线程提交，此时提交失败，出现了 nil。这时候另一个终端连上来执行了k1的修改。multi：开启事务。

Redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具，可以有效的测试Redis服务的性能。使用说明如下：Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>] -h <hos...

Redis分布式锁的正确实现方式前言分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。可靠性首先，为了...

Redis简介  Redis是Remote Dictionary Server(Redis) 的缩写，或许光听名字你就能猜出它大概是做什么的。不错，它是一个由Salvatore Sanfilippo编写的key-value存储系统，是一个使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型的Key-Value数据库，并提供多种语言的API。在很多地方，Redis