# Java Redis Hash原子增加
在现代软件开发中，很多应用程序都需要对数据进行快速存储和高效的读取，而Redis由于其高性能和灵活的数据结构，成为了许多开发者的首选。在Redis支持的数据结构中，Hash（哈希表）是一种非常重要且常用的类型。本文将详细介绍如何在Java中使用Redis实现Hash的原子增加操作，包括代码示例、流程图和序列图。
## 什么是Redis Hash？
在单机的Redis集群下，想要实现针对多个key的复杂原子操作有两种方法。一种是Watch+Multi，即监视器加事务方式，另一种便是通过执行lua脚本实现。这里所说的复杂原子性操作比如，扣减某商品的5个库存，需要先判断当前商品的剩余库存是否足够扣减。但是避免不了在判断足够的情况下，再去执行扣减库存操作时，这个期间库存没有被别人修改的情况。1Watch+MultiWatch可以监控多个key，被监
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2023-10-19 11:15:07
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# 实现 Redis 原子增加
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接Redis服务器
连接Redis服务器 --> 选择数据库
选择数据库 --> 原子增加
原子增加 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
原创
2024-01-22 07:29:07
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1、分布式idRedis可以实现分布式id，原理就是利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增。127.0.0.1:6379> set seq_id 1 // 初始化自增ID为1
OK
127.0.0.1:6379> incr seq_id // 增加1，并返回递增后的数值
(integer) 2
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2024-02-09 18:33:03
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目录目录 11. 前言 12. 优点 13. 方法一：使用struct 23.1. 设置初始值（覆盖原有的，如果存在） 23.2. 查询k1的值 23.3. 设置初始值（覆盖原有的，如果存在） 23.4. 查询k1的值 23.5. 增量操作（增1） 23.6. 查询k1的值 33.7. 增量操作（增
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2023-09-14 08:59:25
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Redis之Hash类型原理和应用场景(七)原理分析哈希表是一种保存键值对（key-value）的数据结构。哈希表中的每一个 key 都是独一无二的，程序可以根据 key 查找到与之关联的 value，或者通过 key 来更新 value，又或者根据 key 来删除整个 key-value等等。在讲压缩列表的时候，提到过 Redis 的 Hash 对象的底层实现之一是压缩列表（最新 Redis 代
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2023-07-12 15:50:15
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Java缓存机制Java中要用到缓存的地方很多，首当其冲的就是持久层缓存，针对持久层谈一下：
要实现java缓存有很多种方式，最简单的无非就是static HashMap，这个显然是基于内存缓存，一个map就可以搞定引用对象的缓存，最简单也最不实用，首要的问题就是保存对象的有效性以及周期无法控制，这样很容易就导致内存急剧上升，周期无法控制可以采用SoftReference，WeakRe
# Redis的原子增加
在计算机科学中，原子操作是指一组操作被看作是一个不可分割的单元，即这些操作要么全部执行成功，要么全部不执行，不会出现部分执行的情况。在Redis中，原子操作是通过事务来实现的，其中包括原子增加操作，即对一个键的值进行原子性的增加。
## Redis简介
Redis是一种开源的内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表等。Redis的主要特点是速度快
原创
2024-06-21 03:39:22
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最近遇到一个需求，需要在我们的分布式系统中生成一秒内不可重复的指定位数字（比如最大为99，当然，真实的不可能这么小），用于放入有时间序列的订单单号的末尾，作为订单单号的一部分。这些数字不能超过99，一旦超过需要重新置为0。我们最初的实现方式是随机数，但是很头疼的是随机数真的是随机啊，一秒内有一定概率会产生相同的数字，然后测试人员提出了bug。由于是分布式系统，我首先想到了使用redis，但是尝试
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2024-02-02 10:15:19
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# 实现 Redis Hash 原子加 1
在开发中，使用 Redis 进行数据存储和处理是一种常见的做法，尤其是在处理高并发的场景下，学习如何安全地在 Redis Hash 中执行原子性操作是非常重要的。本文将带你逐步实现如何在 Redis Hash 中原子加 1 的过程。
## 整体流程
首先，我们可以将整体流程总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
一.为何使用Redis在海量用户和 高并发的情况下：关系型数据库就会有瓶颈：1.性能瓶颈：磁盘I/O性能低下，难以支持高并发访问
2.扩展瓶颈：数据关系复制，扩展性能差，，不便于大规模集群。解决思路：使用诸如Redis的Nosql数据库，优点：1.降低磁盘IO次数（缓存）
2.去除数据间的关系（只存储数据，不存储关系）
3.丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, List
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2023-08-01 22:43:24
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# Redis 集群中的原子性 Hash
## 引言
Redis 是一个开源的高性能键值数据库，广泛用于缓存和实时数据存储。在 Redis 中，数据结构的设计使得其能够高效地处理复杂的需求。在这里，我们将探讨 Redis 集群中的原子性 Hash 及其相关概念。
## Redis Hash 简介
Redis Hash 是一种将多个字段映射到一个键的结构。它适合模型对象，能够高效地存储和管理
原创
2024-09-25 08:16:19
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Redis 的架构设计挺巧妙的，舍弃了主流的多线程架构，别出心裁的使用单线程架构，说实话，作为一个 kv，我一开始认为多线程并行的访问应该是一个默认选项，但是 Redis 的高效，用事实证明，这显然不是。这个单线程的事件系统另开一坑再聊吧，今天主要是看一下这个有趣的哈希表。typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
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2023-07-13 15:03:47
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Redis的分片机制说明如果需要Redis存储海量的内存数据,使用单台redis不能满足用户的需求,所以可以采用Redis分片机制实现数据存储.注意：当使用分片机制时，多台redis服务器中缓存的数据都是不一样的。Redis分片中的一致性HASH算法算法介绍一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变
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2023-06-25 09:28:31
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# Redis查询增加原子操作实现流程
## 1. 整体流程
下面是实现Redis查询增加原子操作的整体流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Redis查询增加原子操作实现流程
section 开发阶段
任务1: 理解Redis查询增加原子操作
任务2: 学习Redis相关命令和API
任务3: 设计数据库结构
任务4: 编写查
原创
2023-10-17 06:39:19
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29 Redis 应对并发访问的无锁原子操作前言一、并发访问中需要对什么进行控制？二、Redis 的两种原子操作方法：总结 前言在使用 Redis 时，不可避免地会遇到并发访问的问题，比如说如果多个用户同时下 单，就会对缓存在 Redis 中的商品库存并发更新。一旦有了并发写操作，数据就会被修改，如果没有对并发写请求做好控制，就可能导致数据被改错，影响到业务的正常使用（例如库存数据错误，导致下单
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2023-08-20 13:43:05
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目录一、前言二、Redis事务 - 基本使用三、Redis事务 - 错误处理四、Redis事务 - 事务冲突1、事务所产生的问题2、悲观锁&乐观锁3、watch监听4、watch的应用场景五、Redis 事务特性 一、前言事务是指一个完整的动作，要么全部执行，要么什么也没有做。Redis 事务不是严格意义上的事务，只是用于帮助用户在一个步骤中执行多个命令。单个 Redis 命令的执行是原
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2023-07-28 17:04:24
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Redis的数据类型 String ：最基本的数据类型，二进制安全redis的String能存储任何数据 例如图片序列化对象 最大能存储512m set key ”value” get key 就能获取到value值 redis的单个操作都是原子性的 是一个事物不可分割的最小单位 incr 递增String 能够存储这么多东西是因为其底层的s
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2024-06-26 19:21:54
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Redis 平时用的挺多，大多是情况用于队列消费和缓存，很少用上事务，最近因为队列高并发消费问题，处理完成后整理出相关的信息；背景大量业务需要从 Redis List Pop 出任务进行处理，部分任务处理可能出现因为第三方接口频率限制或者异常等情况，需要进行重试。那在高并发消费的情况下就可能出现「从redis pop后的任务因为tomcat重启等各种异常丢失」因此我们需要一个事务，当消费失败以后，
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2024-06-24 08:53:14
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需求： 原子性递增生成流水号 每到整点 重置单号从0开始思路： 用Redis给key设置过期时间 每到整点这个key就过期重新生成一个keypublic static String getTaskId() {
//生成一个key 从1开始
RAtomicLong atomicLong = CLIENT.getAtomicLong("work-task-id:" +
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2023-05-25 16:52:04
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