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Redis 限流失效致服务雪崩？阿里架构师亲授分布式限流实战指南

你是不是也踩过这样的坑？花 3 天用 Redis 搭好分布式限流，压测时 QPS 稳稳控在阈值内，可大促一上线，服务直接崩成 “兵马俑”—— 日志里满是Request rejected, limit exceeded，但监控显示 Redis 计数根本没到上限。

打开求职软件，刷到的面经似乎大部分都来自字节、阿里、腾讯等互联网大厂；打开技术社区，讨论的很多都是千亿级流量下的架构演进。这很容易给我们造成一种错觉：仿佛人人都手握大厂 offer，月薪数万。

你是不是已经开始为双 11 的系统抗压做准备了？盯着监控屏上模拟的峰值 QPS，反复调试参数却还是心里没底？别急，先看看上周某二线电商平台的 “预演事故”—— 只是模拟日常 10 倍流量的压力测试，商品详情页就直接返回 502，购物车接口响应延迟超 10 秒，

谈起数据库的事务来，估计很多同学的第一反应都是ACID，而排在ACID中首位的A原子性，要求一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成。熟悉redis的同学肯定知道，在redis中也存在事务，那么它的事务也满足原子性吗？下面我们就来一探究竟。

在当今互联网软件开发的高速发展浪潮中，性能优化始终是开发人员关注的核心焦点之一。对于使用 Redis 作为缓存的系统而言，缓存穿透问题如同悬在头顶的达摩克利斯之剑，随时可能对系统性能造成严重冲击。想象一下，大量针对不存在数据的查询请求如潮水般涌来，直接穿透缓存

在当今数字化浪潮中，电商促销活动频繁，抢券热潮此起彼伏。对于互联网软件开发人员而言，构建一个简单高效的抢券系统，既能满足业务需求，又能提升用户体验，无疑是一项极具价值的挑战。今天，咱们就深入探讨一下如何打造这样一个系统。

第一种方式在所有请求都会在这里等待锁，获取锁有去扣减库存。在并发量不高的情况下可以使用，但是一旦并发量大了就会有大量请求阻塞在这里，导致请求超时，进而整个系统雪崩；而且会频繁的去访问数据库，大量占用数据库资源，所以在并发高的情况下这种方式不适用。

当业务数据量以指数级增长，Redis 作为 KV 缓存与数据库的 “双料选手”，早已成为支撑高并发业务的 “顶梁柱”。但随之而来的，是每一个 Redis 使用者都绕不开的痛点：

在当今分布式系统大行其道的技术领域，多个服务实例协同运作成为常态。但这也带来了一个棘手的问题：当它们同时尝试访问和修改共享资源时，如何确保数据的一致性和操作的准确性？这就如同在繁忙的十字路口，如果没有交通信号灯的指挥，车辆就会陷入混乱的拥堵。而分布式锁，就是分

Redis （ Remote Dictionary Server）：是一个开源的内存数据库，提供了一个高性能的键值(key-value) 存储系统，常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景。Redis 在腾讯内部应用相当普遍，也是技术面试中常见的考题方向，你

package com.example.demo.redis;import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.

sequenceDiagram participant U as 用户 participant G as 网关 participant S as 秒杀服务 participant R as Redis participant MQ as RocketMQ pa

在单体应用时代，Session 管理几乎不是问题。用户登录后，应用服务器会在内存中保存一份会话信息，请求只要落到同一台机器，就能正确识别用户身份。