java开发中mysql加锁 Java工程师是如何使用Redis的？
Java工程师是如何使用Redis的？
在分布式和微服务架构遍地开花的实践中，Redis一直是分布式缓存的首选，可谓经久不衰，独树一帜。Redis运行在内存上，支持持久化NoSql数据库。它是目前最流行的NoSQL数据库之一，也被称为数据结构服务器。
为什么使用Redis？Redis不仅支持简单的k/v数据，还提供了list、set、zset、hash等数据结构的存储。Redis支持主从模式应用。Redis支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启时可以再次加载使用。Redis单个值的最大限制是1GB，memcached只能存储1MB的数据。由于种种原因，Redis成为了我们缓存架构的首选，我也是在开始码农生涯的时候接触到了Redis，不过当时使用起来还是比较简单的。
当初由于互联网团队的初期建设，各种中间件都需要自己搭建，包括Redis。我们用Docker搭建了一个Redis集群，采用主从式Redis架构，然后用Sentinel模式监控Redis集群，也是通过Sentinel使用。通过Spring或Spring Boot的sentry连接连接Redis，将其注册为Bean，然后使用序列化的键值结构缓存所需的数据。由于领导风格的原因，我们只允许使用Key-Value的基本功能来操作Redis。至于原因，没有进一步研究。
然后，他跳到了现在的公司，公司把Redis封装成基础服务，而业务团队可以通过加密字符串直接连接，基础架构团队负责背后的高可用、主从分片和容灾。基础架构团队提供的操作方法并不局限于使用Key-Value的get、set、delete等方法，而是提供了Redis几乎所有的命令，包括inc、sadd等计数和集合操作。当然，有了这些，对程序员的要求就更高了，在合适的场景下选择合适的命令进行操作也不容易。
或许，使用R
如何解决PHP并发问题？
作为一个人商场秒杀阶段，多人同时点击购买秒杀。
商城秒杀需要面对数据库高并发的压力和点击购买超卖的问题。
使用额外的单个进程处理一个队列，将订单请求放入队列中逐个处理，不会出现并发问题，但这里暂时不考虑额外的后台进程和延迟。我们可以在这里使用消息队列，我们经常使用Memcacheq和Radis。
Mysql乐观锁的意思是，比如总库存是2，那么提交抢购事件时库存马上就是1，那么此时库存就是3。然后在订单生成后，在库存更新前会再次查询库存(因为订单生成，当然库存是-1，但是先不急，再次库存检查的结果是3)看是否与预计库存数量一致(这里的预计库存是3)。如果不一致，则回滚，提示用户库存不足。
乐观锁定 的特点是先进行业务操作，不到万不得已是不会拿到锁的。也就是说， "乐观 "认为拿到锁就成功了，所以在业务操作后实际更新数据的最后一步拿到锁就好了。乐观锁定 的实现是完全符合逻辑的，不需要数据库的特殊支持。通常的做法是为需要锁定的数据添加一个版本号或时间戳。
在文件排他锁的帮助下，当处理订单请求时，使用flock来锁定文件。如果锁失败，则意味着正在处理其他订单。这时候要么等待，要么直接提示用户服务器忙。
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这里没有代码块操作，具体实现方法没有写进去。对杀高并发有疑虑，遇到瓶颈期，想进阶进阶的PHPer可以私信:PHP。
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