为什么你的库存总被“薅秃”？

“上架100台手机，订单却显示卖出120台”——这是某电商团队在去年双11的真实事故。技术负责人老张熬了三个通宵，才从投诉和赔偿的泥潭里爬出来。

在分布式系统中，实现分布式锁是一项常见的需求。为了追求性能，通常使用Redis使用分布式锁，但是想要实现高性能并且数据安全的分布式锁，并非易事，先看一下分布式锁要满足哪些特性。

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为什么Redis单线程却能支撑高并发？

Redis是一种高性能的键值存储系统，它的底层实现逻辑主要包括以下几个关键组件：

1. 内存数据库：Redis将所有数据存储在内存中，这使得它能够提供非常高的读写性能。所有的数据都被保存在一个称为"键空间"的字典结构中，每个键都唯一标识一个值。
2. 单线程模型：Redis使用单线程模型来处理客户端请求。这意味着所有的请求都是按照顺序逐个执行的，而不会并行处理多个请求。这种设计简化了数据结构的实现，并且避免了线程同步的开销。

在高并发场景下，巧妙地利用缓存批量查询技巧能够显著提高系统性能。

在笔者看来，熟练掌握细粒度的缓存使用是每位架构师必备的技能。因此，在本文中，我们将深入探讨 Redis 中批量查询的一些技巧，希望能够给你带来一些启发。

1. Redis简介

Redis是一个开源的，基于内存的，高性能的键值型数据库。它支持多种数据结构，包含五种基本类型 String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合），和三种特殊类型 Geo（地理位置）、HyperLogLog（基数统计）、Bitmaps（位图），可以满足各种应用场景的需求。

1 前言

1.1 面试题

如何保证 redis 的高并发和高可用？redis 的主从复制原理能介绍一下么？redis 的哨兵原理能介绍一下么？

在高并发分布式系统中，如何保证资源的独占访问是一个经典且棘手的问题。无论是电商秒杀系统、订单库存扣减，还是分布式任务调度，都需要一种机制来确保同一时间只有一个进程或线程能够操作共享资源。Redis 分布式锁正是为解决这一问题而生的利器。本文将从实际场景出发，结合真实案例，深入探讨 Redis 分布式锁的最优实现及其核心原理。

对于数据库与缓存数据的一致性问题相信对于大部分开发人员来说并不陌生，也经常遇到。实际上，只要是我们使用到缓存，那么必然就会产生数据库与缓存间的数据不一致的问题。