Redis分布式锁 | 杀神lwz

面试题
1、知道分布式锁吗？有哪些实现方案？
2、你谈谈对redis分布式锁的理解？删key的时候有什么问题？
3、redis除了拿来做缓存，你还见过给予Redis的什么用法？
4、Redis做分布式锁的时候有需要注意的问题？
5、如果redis单点部署，会带来什么问题？那你准备怎么解决单点问题呢？
6、集群模式下，比如主从模式，有没有什么问题呢？
7、那你简单的介绍一下Redlock吧？你简历上写redisson，请你谈谈
8、Redis分布式锁如何续期？看门狗知道吗？
9、Redis的LRU了解过吗？可否手写一个LRU算法？

一、Redis分布式锁

二、Redis缓存过期淘汰策略

三、Redis的LRU算法

LRU算法：例：手机点击应用，在后台队列排队

缓存：读和写两个操作，缓存有空间限制的，大小会有一定上限

算法来源：力扣（LeetCode）官网 -146. LRU 缓存

设计思想：

1、所谓缓存，必须要有读+写两个操作，按照命中率的思路考虑，写操作+读操作时间复杂度都需要为O(1)

2、特性要求

2.1、必须要有顺序之分，一区分最近使用的和很久没有使用的数据排序。

2.2、写和读操作一次搞定

2.3、如果容量满了要删除最不常用的数据，每次新访问还要把新的数据插入到队头(按照业务自己设定左右那一边是队头)

查找快、插入块、删除快，且还需要先后排序---->什么样的数据结构可以满足这个问题？

你是否可以在O(1)时间复杂度内完成这两种操作？

如果一次就可以找到，你觉得什么数据结构最合适？

LRU算法核心是哈希链表

package com.lwz.lru;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class LRUCacheTest<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    private final int capacity;

    public LRUCacheTest(int capacity) {
        /*
           true for access-order,
           false for insertion-order.
         */
        super(capacity, 0.75F, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return super.size() > capacity;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCacheTest<Integer, String> lRUCacheTest = new LRUCacheTest<>(3);
        lRUCacheTest.put(1, "a");
        lRUCacheTest.put(2, "b");
        lRUCacheTest.put(3, "c");
        System.out.println(lRUCacheTest.keySet());
        lRUCacheTest.put(4, "d");
        System.out.println(lRUCacheTest.keySet());
        lRUCacheTest.put(3, "c");
        System.out.println(lRUCacheTest.keySet());
    }
}

Redis应用场景

一个程序员最重要的能力是：写出高质量的代码！！
有道无术，术尚可求也，有术无道，止于术。
无论你是年轻还是年长，所有程序员都需要记住：时刻努力学习新技术，否则就会被时代抛弃！