建议不要使用,redis过期监听实现关闭订单
1、redis 自动过期的实现方式是：定时任务离线扫描并删除 部分 过期键；在访问键时惰性检查是否过期并删除过期键。redis 从未保证会在设定的过期时间立即删除并发送过期通知。实际上，过期通知晚于设定的过期时间数分钟的情况也比较常见。这是一种比定时扫描数据库更 “LOW” 的解决方案，请不要使用。
2、使用PHP和Redis实现延迟任务，如自动取消订单，可以借助Redis 8版本及以上提供的keyspace notifications功能。这个特性会在指定键失效时发送通知，适合处理如业务触发后需定时执行的任务场景。首先，你需要在Redis配置中开启keyspace notifications，虽然这会增加CPU消耗，但为了实时监控，这是必要的。
3、在电商和支付领域，常见用户下单后因故未支付，系统会在指定时间关闭订单。细心观察会发现，如某宝、某东等平台，关闭操作时间准确，误差在1秒内。
4、监听过期key方案首先，尝试通过监听Redis中过期key的方式来实现。Redis的发布订阅模式类似MQ，可以利用__keyevent@__：expired通道。当key过期，Redis会发布事件。然而，这种方案存在问题：过期事件的发布并不实时，只有当key被真正删除时才会触发，可能导致消息延迟。
5、RocketMQ的定时消息 RocketMQ提供了强大的定时消息服务，支持任意秒级定时，且Java集成简单。然而，它存在24小时的更大时长限制，高存储成本和可能导致的消息延迟。Redis的过期监听虽然能处理超时，但因其性能原理，不推荐在生产环境中使用。
redis和memcached的区别
Memcached和Redis都是内存数据库，用于提高数据访问速度，但它们在设计、功能和特性上存在一些差异。主要区别包括：数据存储方式： Memcached：主要以简单的键值对形式存储数据，不支持持久化存储，数据存储在内存中，当服务器重启或出现故障时，数据会丢失。
Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个更大的区别。 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。
区别：存储方式不同 memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性，支持数据的持久化（笔者注：有快照和AOF日志两种持久化方式，在实际应用的时候，要特别注意配置文件快照参数，要不就很有可能服务器频繁满载做dump）。
在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个更大的区别（我个人是这么认为的）。
和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。在团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。
java连接redis超时问题怎么解决
1、在Java微服务项目中，解决服务间调用超时问题，主要通过微服务架构、分布式系统、性能优化等策略来实现。以下是具体解决策略与 *** ：首先，采用微服务架构，将大型应用拆分成独立、自治的微服务，减少服务间直接依赖，提高系统灵活性。
2、你去 网上 搜一下 redis 配置详解，然后 对应 你自己的redis，修改下，配置上会有介绍 关于RDB 的配置的。 要求不高的话，关掉就行了。
3、如果连接失败，则客户端会尝试重新连接，直到连接成功或达到更大连接尝试次数。需要注意的是，在Redis重启后，可能会出现一段时间无法访问Redis的情况，因为Redis需要重新加载数据到内存中。如果Java应用程序需要立即访问Redis，可以通过设置Redis的持久化配置参数来避免这种情况。
4、很明显：DENIED Redis is running in protected mode because protected mode is enabled 是说处于保护模式，只能本地链接，我们需要修改配置文件../redis.conf ，解决 *** 如下：打开redis下的redis.conf文件 没反应应该是你启动服务端的时候没有带上配置文件。
5、你看看你的redis配置文件，在配置文件里可以设置是否可以远程访问， 默认只能本地访问。还有就是 你的redis 设置 安全登陆名了吗。
redis死锁产生原因
另一个可能的原因是外部系统对Redis的不当使用。例如，如果有多个外部系统或应用同时尝试更新同一个Redis键，而没有实现合理的锁机制或更新策略，就可能导致相互之间的干扰和阻塞。这种情况下，虽然Redis本身没有问题，但外部系统的行为却导致了类似死锁的效果。
例如，如果一个线程或进程获得了锁，但由于某些原因无法释放，那么其他线程或进程就无法继续访问被锁定的资源。此外，如果一个锁在被释放之前就已经过期，那么其他线程可能会获得这个锁并直接访问被锁定的资源。因此，在使用Redis锁时需要仔细考虑具体的应用场景和实现细节。
咱们可以看到，造成死锁的根源是，一旦持有锁的应用出现问题，就不会去释放锁。从这个方向思考，可以在 Redis 上给 key 一个过期时间。 这样的话，即使出现问题，key 也会在一段时间后释放，是不是就解决了这个问题呢？实际上，大家也确实是这么做的。
首先，加锁机制采用lua脚本确保原子性，线程尝试获取锁时，成功则执行脚本并将数据写入Redis数据库，失败则通过循环尝试。此外，Redisson引入watch dog机制，当服务器故障时，自动延长锁的有效时间，防止死锁发生。不过，需注意看门狗可能影响性能，一般不建议开启。
考虑到项目中已使用Redis，我选择利用Redis实现分布式锁，以期达到高效、可靠的效果。分布式锁问题核心在于防止并发冲突，特别是服务成功设置锁后，因宕机或特殊因素无法解锁，导致其他服务陷入死锁。
redis缓存原理
1、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。Redis支持主从同步。
2、Write Behind模式则倾向于牺牲一致性，以换取更高的写入速度，它允许客户端写入Redis，然后异步更新数据库，但需依赖消息队 *** 保顺序，且在数据库故障时存在数据丢失风险。一致性与灵活性/ Read Through（通读）模式确保每次读取时，缓存与数据库保持同步，但可能不支持自动从数据库获取数据。
3、redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。
4、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。
5、首先缓冲区是一块固定大小的内存区域，如果要把这个地方填满的话，那 Redis 会直接把客户端连接关闭。保护自己嘛，你客户端挂了总比我服务端挂了好，服务端一挂就是所有客户端都没用了。那填满缓冲区就有 2 个情况了：那么把上述原理对应到 Redis 的场景。
6、获取用户列表时，从 zset 结构中取出 uid，然后根据 uid 作为 key 访问存储在 Redis 中的用户详细信息。为了确保 MySQL 数据与 Redis 缓存的一致性，实现实时同步至关重要。这可以通过配置策略来实现，确保在对 MySQL 数据进行更新操作后，及时将数据同步至 Redis 缓存中。
