redis 分布式锁 分布式应用进行逻辑处理时经常会遇到并发问题。 比如一个操作要修改用户的状态，修改状态需要先读出用户的状态，在内存里进行修改，改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了，就会出现并发问题，因为读取和保存状态这两个操作不是原子的。（Wiki 解释：所谓原子操作是指不会被线程调度机制打
体验 Redis 需要使⽤ Linux 或者 Mac 环境，如果是 Windows 可以 考虑使⽤虚拟机。主要⽅式有四种： 使⽤ Docker 安装。 通过 Github 源码编译。 直接安装 apt-get install(Ubuntu)、yum install(RedHat) 或者 brew i
布隆过滤器是什么？ 布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。 当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在
漏斗限流是最常用的限流方法之一，顾名思义，这个算法的灵感源于漏斗（funnel）的结构。 漏斗的容量是有限的，如果将漏嘴堵住，然后一直往里面灌水，它就会变满，直至再也装不进去。如果将漏嘴放开，水就会往下流，流走一部分之后，就又可以继续往里面灌水。如果漏嘴流水的速率大于灌水的速率，那么漏斗永远都装不满
限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。 除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限定某行为在规定时间内允许的
Redis 的消息队列不是专业的消息队列，它没有非常多的高级特性，没有 ack 保证，如果对消息的可靠性有着极致的追求，那么它就不适合使用。 异步消息队列 Redis 的 list(列表) 数据结构常用来作为异步消息队列使用，使用rpush/lpush操作入队列，使用lpop 和 rpop来出队列。
我们常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？ 如果统计 PV 那非常好办，给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求，incrby
在我们平时开发过程中，会有一些 bool 型数据需要存取，比如用户一年的签到记录，签了是 1，没签是 0，要记录 365 天。如果使用普通的 key/value，每个用户要记录 365 个，当用户上亿的时候，需要的存储空间是惊人的。 为了解决这个问题，Redis 提供了位图数据结构，这样每天的签到记
Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块，意味着我们可以使用 Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」、美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了。 用数据库来算附近的人 地图元素的位置数据使用二维的经纬度表示，经度范围 (-180, 180]，纬度范围 (-90, 90]
