java+redis二维码考勤怎么判断签到还是签退

java+redis二维码考勤获取考勤（签到签退）功能的实现：

签到实现1、点击签到按钮，跳转到签到的servlet，调用相关的方法2、dao层首先去数据库查看用户是否签到，如果签到则返回true，如果没签到则返回false，并执行保存签到信息的方法。返回签到的结果0失败，1成功，2已签到，并将数据返回到servlet3、servlet将数据直接响应给前台页面，jsp页面通过Ajax获取信息，更根据相应的值显示相应的提示语。

签退实现1、点击签退按钮，跳转到签退的servlet，调用相关的方法2、dao层首先去数据库查看用户是否签退，如果签到则返回true，如果没签到则返回false，并执行保存签退信息的方法。返回签退的结果0失败，1成功，2已签到，并将数据返回到servlet3、servlet将数据直接响应给前台页面，jsp页面通过Ajax获取信息，更根据相应的值显示相应的提示语。

就看你的数据量大小了，如果太大，却是不好遍历，如果有规则的key值的话，倒是可以利用分页的方式来处理，如果没有规律的话，只有用keys 来取了，或者是通过keys a ;keys z;keys 1;keys 0 等通配符的方式来顺序的读取，读取时要把内存分配的大一些，不然容易溢出

面对越来越多的高并发场景，限流显得尤为重要。

当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。

我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的 *** 作的时候，同时给指定的key设置了过期实践（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松地做到这方面的功能。

比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。代码比较简单就不做展示了。

当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题。

其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。

而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。

我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易地获取到2个时间戳内有多少请求

代码如下

通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式也是比较简单的。 最新面试题整理好了，大家可以在 Java面试库小程序在线刷题。

提到限流就不得不提到令牌桶算法了。

令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。

也就是说我们每访问一次请求的时候，可以从Redis中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，而如果拿不到，则结果相反。

依靠List的leftPop来获取令牌

再依靠Java的定时任务，定时往List中rightPush令牌，当然令牌也需要唯一性，所以我这里还是用UUID进行了生成

综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。

Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用。他的数据结构也不仅仅是只有String，Hash，List，Set，Zset。有兴趣的可以后续了解下他的GeoHash算法；BitMap，HLL以及布隆过滤器数据(Redis40之后加入，可以用Docker直接安装redislabs/rebloom)结构。

原文链接：>

Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。

过期策略通常有以下三种：

定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)

Redis的服务器进程就是一个事件循环(loop)，这个循环中的文件事件负责接收客户端的命令请求，以及向客户端发送命令回复，而时间事件则负责执行像serverCron函数这样需要定时运行的函数。服务器每次结束一个事件循环的之前，会调用flushAppendOnlyFile函数，考虑是否需要将aof_buf缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件里面。

redis对存储值的过期处理实际上是针对该值的键（key）处理的，即时间的设置也是设置key的有效时间。Expires字典保存了所有键的过期时间，Expires也被称为过期字段。

四种处理策略

EXPIRE 将key的生存时间设置为ttl秒

PEXPIRE 将key的生成时间设置为ttl毫秒

EXPIREAT 将key的过期时间设置为timestamp所代表的的秒数的时间戳

PEXPIREAT 将key的过期时间设置为timestamp所代表的的毫秒数的时间戳

其实以上几种处理方式都是根据PEXPIREAT来实现的，设置生存时间的时候是redis内部计算好时间之后在内存处理的，最终的处理都会转向PEXPIREAT。

1、2两种方式是设置一个过期的时间段，就是咱们处理验证码最常用的策略，设置三分钟或五分钟后失效，把分钟数转换成秒或毫秒存储到redis中。

3、4两种方式是指定一个过期的时间 ，比如优惠券的过期时间是某年某月某日，只是单位不一样。

RedLock是什么？

RedLock是基于redis实现的分布式锁，它能够保证以下特性：

互斥性：在任何时候，只能有一个客户端能够持有锁；

避免死锁：当客户端拿到锁后，即使发生了网络分区或者客户端宕机，也不会发生死锁；（利用key的存活时间）

容错性：只要多数节点的redis实例正常运行，就能够对外提供服务，加锁或者释放锁；

而非redLock是无法满足互斥性的，上面已经阐述过了原因。

RedLock算法

假设有N个redis的master节点，这些节点是相互独立的（不需要主从或者其他协调的系统）。N推荐为奇数~

客户端在获取锁时，需要做以下 *** 作：

获取当前时间戳，以微妙为单为。

使用相同的lockName和lockValue，尝试从N个节点获取锁。（在获取锁时，要求等待获取锁的时间远小于锁的释放时间，如锁的lease_time为10s，那么wait_time应该为5-50毫秒；避免因为redis实例挂掉，客户端需要等待更长的时间才能返回，即需要让客户端能够fast_fail；如果一个redis实例不可用，那么需要继续从下个redis实例获取锁）

当从N个节点获取锁结束后，如果客户端能够从多数节点(N/2 + 1)中成功获取锁，且获取锁的时间小于失效时间，那么可认为，客户端成功获得了锁。（获取锁的时间=当前时间戳 - 步骤1的时间戳）

客户端成功获得锁后，那么锁的实际有效时间 = 设置锁的有效时间 - 获取锁的时间。

客户端获取锁失败后，N个节点的redis实例都会释放锁，即使未能加锁成功。

为什么N推荐为奇数呢？

原因1：本着最大容错的情况下，占用服务资源最少的原则，2N+1和2N+2的容灾能力是一样的，所以采用2N+1；比如，5台服务器允许2台宕机，容错性为2，6台服务器也只能允许2台宕机，容错性也是2，因为要求超过半数节点存活才OK。

原因2：假设有6个redis节点，client1和client2同时向redis实例获取同一个锁资源，那么可能发生的结果是——client1获得了3把锁，client2获得了3把锁，由于都没有超过半数，那么client1和client2获取锁都失败，对于奇数节点是不会存在这个问题。

redis服务器查询某个key获取的耗时可以使用Redis自带的命令TIME命令来获取，步骤如下。

1、执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp1。

2、执行GETkeyname等相关命令，获取对应的值。

3、再次执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp2。

4、计算timestamp2-timestamp1，得到查询该key所花费的时间。

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