这个问题看起来是要求提供一个使用Lua语言和Redis数据库的网站源代码。然而，由于直接分享源代码可能侵犯版权或者隐私政策，我无法提供具体的源代码。

然而，我可以提供一个概念性的示例，说明如何使用Lua和Redis来创建一个简单的天气数据应用。

-- 假设已经有一个Redis连接
local redis = require 'redis'
 
-- 连接到Redis
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)
 
-- 假设存储了每个城市的气温数据，例如：
-- "city:青岛:temperature" = "22"
 
-- 获取所有城市气温的函数
function get_all_cities_temperature()
    local cities = {'青岛', '其他城市名'} -- 这里应该是所有城市的列表
    local temperatures = {}
 
    for _, city in ipairs(cities) do
        local key = 'city:' .. city .. ':temperature'
        local temperature, err = client:get(key)
        if err then
            -- 错误处理
            print('Error:', err)
        else
            table.insert(temperatures, {city = city, temperature = temperature})
        end
    end
 
    return temperatures
end
 
-- 获取并打印所有城市气温
local temperatures = get_all_cities_temperature()
for _, temp in ipairs(temperatures) do
    print(temp.city .. ' 的气温为 ' .. temp.temperature .. ' 度')
end

这个示例展示了如何使用Lua和Redis来存储和检索天气数据。在实际应用中，你需要有一个方法来定期更新这些数据，并且需要一个前端界面来显示这些数据。

请注意，这个示例并不完整，它只是展示了如何从Redis获取数据的一个简单概念。在实际应用中，你需要处理错误、连接管理、数据验证等问题。

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用hscan_iter遍历哈希键中的键值对
for key, value in r.hscan_iter('your_hash_key', count=10):
    print(key, value)
 
# 注意：
# 1. 替换'your_hash_key'为你的实际哈希键名。
# 2. count参数可以根据需要调整，它表示每次迭代返回的元素数量。
# 3. 如果你需要处理大型的哈希键，考虑使用count参数来分批次获取键值对，以避免内存消耗过大。

这段代码演示了如何使用redis-py库中的hscan_iter方法来迭代哈希键中的键值对。它提供了一个简单的接口来处理大型的Redis哈希键，而不会消耗过多的内存。

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 操作Redis哈希表
hash_key = 'user:1'
field1 = 'name'
value1 = 'Alice'
field2 = 'age'
value2 = 25
 
# 增加或修改哈希表中的字段
r.hset(hash_key, field1, value1)
r.hset(hash_key, field2, value2)
 
# 查询哈希表中的字段
name = r.hget(hash_key, field1)
age = r.hget(hash_key, field2)
print(f"Name: {name.decode('utf-8')}, Age: {age.decode('utf-8')}")
 
# 删除哈希表中的字段
r.hdel(hash_key, field1)
 
# 修改哈希表中的字段值
r.hset(hash_key, field1, 'Bob')
 
# 查看哈希表的所有字段和值
user_info = r.hgetall(hash_key)
print(user_info)

这段代码演示了如何使用Python的redis模块来操作Redis中的哈希表。首先，我们连接到Redis服务器，然后通过hset方法添加或修改哈希表中的字段，使用hget查询字段的值，使用hdel删除字段，并使用hset重新设置字段值。最后，我们使用hgetall获取哈希表中的所有字段和值。

Redis Sentinel是Redis官方提供的一个高可用解决方案，它用于解决Redis单点故障的问题。Sentinel通过管理多个Redis服务实例，能够自动发现故障，进行故障转移，并通知应用程序。

以下是一个简单的Redis Sentinel配置实例：

# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释：

• sentinel monitor mymaster: 这行指定Sentinel监控的Redis主服务器，其中mymaster是主服务器的名字，可以自定义。
• 127.0.0.1 6379: 主服务器的IP地址和端口号。
• 2: 最少有2个Sentinel同意认为主服务器宕机时，才进行故障转移。
• sentinel down-after-milliseconds: 如果服务器在指定的毫秒数内没有响应，则认为它是主观下线。
• sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间，可以有几个从服务器同时进行同步。
• sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间。

启动Redis Sentinel：

redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

这个例子展示了如何配置一个基本的Redis Sentinel，用于监控一个名为mymaster的Redis主服务器实例。当主服务器不可达时，Sentinel会开始一个故障转移过程，将一个从服务器提升为新的主服务器，并重新配置其他从服务器复制新的主服务器。

在Redis中，修改密码的方法主要有两种：

1. 通过配置文件修改
2. 通过命令行动态修改

1. 通过配置文件修改

在Redis的配置文件redis.conf中，找到以下这行：

# requirepass foobared

将其修改为：

requirepass yournewpassword

然后重启Redis服务使配置生效。

2. 通过命令行动态修改

如果你想在不重启Redis服务的情况下修改密码，可以使用以下命令：

redis-cli -a current_password CONFIG SET requirepass "new_password"

执行上述命令后，Redis会立即使用新密码进行身份验证。

注意，使用命令行修改密码不会更改配置文件中的密码，如果重启Redis，还是会使用配置文件中的密码。

此外，如果Redis已经设置了密码，客户端连接Redis时也需要提供密码。例如，使用redis-cli连接时可以这样做：

redis-cli -a yournewpassword

或者在编程时，需要在连接字符串中指定密码：

import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, password='yournewpassword')

请根据实际情况选择合适的方法进行密码修改。

以下是一个使用Jedis库实现基于Redis的分布式锁的简单示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisDistributedLock {
 
    private Jedis jedis;
    private String lockKey; // 锁的键值
    private int expireTime; // 锁的超时时间
 
    public RedisDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {
        this.jedis = jedis;
        this.lockKey = lockKey;
        this.expireTime = expireTime;
    }
 
    public boolean lock() {
        long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime + 1;
        String expiresStr = String.valueOf(expires); // 锁到期时间
 
        if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {
            // 获取锁成功
            jedis.expire(lockKey, expireTime); // 设置锁的过期时间
            return true;
        }
 
        String currentValueStr = jedis.get(lockKey); // Redis里面的时间
        if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
            String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);
            if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
                // 锁已过期，获取锁成功
                jedis.expire(lockKey, expireTime); // 设置锁的过期时间
                return true;
            }
        }
        return false; // 获取锁失败
    }
 
    public void unlock() {
        // 确保是该线程获得的锁才能被释放
        String currentValueStr = jedis.get(lockKey);
        if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) > System.currentTimeMillis()) {
            jedis.del(lockKey); // 删除锁
        }
    }
}

使用方法：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
RedisDistributedLock lock = new RedisDistributedLock(jedis, "my_lock", 1000);
 
try {
    if (lock.lock()) {
        // 业务逻辑
    } else {
        // 获取锁失败，执行其他逻辑或者等待重试
    }
} finally {
    lock.unlock(); // 释放锁
}

这个示例中的lock方法尝试获取锁，如果获取成功，则设置锁的过期时间；如果获取失败，则检查锁是否已过期，如果已过期，则尝试重新获取锁。unlock方法则确保只有获得锁的线程才能释放锁，防止释放其他线程持有的锁。

Spring Boot整合Redis可以通过Spring Data Redis或者Jedis两种方式实现。

1. 使用Spring Data Redis

首先，添加依赖到你的pom.xml文件：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后，在application.properties或application.yml中配置Redis连接：

# application.properties
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

接下来，你可以使用RedisTemplate或StringRedisTemplate来操作Redis：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
public class RedisController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    @GetMapping("/set")
    public String setKey(@RequestParam String key, @RequestParam Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return "success";
    }
 
    @GetMapping("/get")
    public Object getKey(@RequestParam String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

2. 使用Jedis

添加依赖：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

配置Redis连接信息：

# application.properties
redis.host=localhost
redis.port=6379

使用Jedis操作Redis：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import redis.clients.jedis.Jedis;
 
@RestController
public class RedisController {
 
    @Value("${redis.host}")
    private String host;
 
    @Value("${redis.port}")
    private int port;
 
    @GetMapping("/set")
    public String setKey(@RequestParam String key, @RequestParam String value) {
        try (Jedis jedis = new Jedis(host, port)) {
            jedis.set(key, value);
        }
        return "success";
    }
 
    @GetMapping("/get")
    public String getKey(@RequestParam String key) {
        try (Jedis jedis = new Jedis(host, port)) {
            return jedis.get(key);
        }
    }
}

以上两种方式都可以实现Spring Boot整合Redis，你可以根据项目需求选择合适的方式。

# 安装Redis
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
 
# 启动Redis服务
sudo service redis-server start
 
# 检查Redis是否运行
redis-cli ping
 
# 配置Redis持久化
# 修改 /etc/redis/redis.conf 文件
# 将 appendonly 设置为 yes 以启用 AOF 持久化
sudo nano /etc/redis/redis.conf
# 找到 appendonly 并修改
appendonly yes
 
# 重启Redis服务以应用配置更改
sudo service redis-server restart
 
# 调整Redis最大内存设置
# 修改 /etc/redis/redis.conf 文件
# 设置 maxmemory 参数，例如设置为物理内存的一半
sudo nano /etc/redis/redis.conf
# 添加或修改 maxmemory 设置
maxmemory 512mb
 
# 重启Redis服务以应用配置更改
sudo service redis-server restart
 
# 优化Redis的内存使用
# 修改 /etc/redis/redis.conf 文件
# 调整如下设置以优化内存使用
sudo nano /etc/redis/redis.conf
# 例如，设置更小的hash-max-ziplist-entries
hash-max-ziplist-entries 128
# 设置更小的list-max-ziplist-entries
list-max-ziplist-entries 64
# 设置更小的set-max-intset-entries
set-max-intset-entries 512
 
# 重启Redis服务以应用配置更改
sudo service redis-server restart

这个例子展示了如何在Ubuntu系统上安装和启动Redis，如何配置Redis以实现数据持久化，如何调整Redis的最大内存使用，以及如何优化Redis的内存使用以节省内存和提高性能。

INCR 命令用于将 key 中存储的数字值增一。如果 key 不存在，那么在执行命令前，这个 key 的值会被初始化为 0。

这里提供一个使用 INCR 命令来实现网站访问量统计的简单示例：

import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 访问网站，增加访问量
r.incr('site_visit_count')
 
# 获取当前访问量
visit_count = r.get('site_visit_count')
print(f"当前网站访问量: {visit_count}")

在实现分布式锁时，INCR 也常常被用来作为尝试获取锁的一种方法：

import redis
import time
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 尝试获取锁
lock_key = 'distributed_lock'
lock_value = str(time.time())
acquired = r.set(lock_key, lock_value, ex=5, nx=True)
 
if acquired:
    print("锁被获取")
    # 执行需要互斥的操作...
 
    # 释放锁，只需删除键
    r.delete(lock_key)
else:
    print("锁已被其他进程持有")

在这个例子中，我们使用 SET 命令的 EX 和 NX 参数来设置锁的过期时间和获取锁的唯一性。如果 INCR 返回的值是1，则表示获取了锁；执行完操作后，通过 DEL 命令释放锁。

# 关于 Redis 数据类型 Zset 的常用命令
 
# 添加元素到 Zset
ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]
 
# 计算在 Zset 中的元素数量
ZCARD key
 
# 计算在 Zset 中指定分数范围内的元素数量
ZCOUNT key min max
 
# 返回 Zset 中指定区间内的成员
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
 
# 返回 Zset 中指定分数区间内的成员
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
 
# 移除 Zset 中的一个或多个成员
ZREM key member [member ...]
 
# 获取成员的分数
ZSCORE key member
 
# 返回 Zset 中成员的排名
ZRANK key member
 
# 返回 Zset 中成员的逆排名
ZREVRANK key member
 
# 返回 Zset 中的成员及其分数，按分数从高到低排序
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
 
# 返回分数在给定范围内的成员，按分数从高到低排序
ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

这些命令涵盖了 Zset（有序集合）的基本操作，包括添加、计数、范围查询、移除、获取分数和排名等功能。