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事务
Redis 不满⾜原⼦性：不⽀持 roll back，不满⾜持久性：数据容易丢失，不满足一致性：但是可以通过乐观锁watch来实现一致性。
Redis事务满足隔离性，可以将多个命令打包，再按顺序执⾏所有命令，不会被中途打断。
使⽤multi命令开启事务，使命令进入事务队列，再通用exec命令执⾏事务队列，批量发给redis。
Redis 事务原语 multi，exec，discard， watch 。
- 原子性：不支持，不会回滚且继续执行
- 隔离性：支持，事务中的命令顺序，不会被打断，先EXEC先执行，单机redis读写操作使用单进程单线程
- 持久性：不支持，redis 数据容易丢失
- 一致性：不支持，要求通过乐观锁watch来实现
实现基于Redis的限流器
基于zset
限流涉及的主要算法的就是滑动窗口，将起始值和末端值都各+1即可。限流器存入Redis的zset数组，当每一次请求进来的时候，value用UUID生成，而score用当前时间戳表示，用score来计算当前时间戳之内有多少的请求数量，zset数据结构的zrange()方法可以获取2个时间戳内有多少请求。（zadd key score member）
实现方式：时间戳+滑动窗口
假设，限流为每秒钟最大流量100，100/s
（1）每次请求时，score保存当前时间戳，value保存UUID
（2）用限定时间计算1s前的时间戳
（3）用zset数据结构的zrange()方法获得1s前时间戳到当前时间戳中元素的数量
（4）放行与否取决于，元素数量是否大于100
基于list
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。
依靠上述的思想，我们可以结合Redis的List数据结构很轻易的做到这样的代码，只是简单实现 依靠List的leftPop来获取令牌。
令牌桶算法：
1.首先配置一个定时任务，通过list的rpush方法每秒插入10个令牌
2.限流时，通过list的lpop方法从redis中获取对应的令牌，如果获取成功表明可以执行请求
