import redis
import time
 
# 假设Redis已经配置并且可以连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 优惠券秒杀功能
def seckill(user_id, coupon_id):
    # 使用Redis的原子操作来保证秒杀的原子性
    with r.pipeline() as pipe:
        # 检查是否已经抢购
        if r.sismember('used_users:{}'.format(coupon_id), user_id):
            return False
        # 设置过期时间，避免无限期的抢购
        expire_at = 60 * 60  # 秒杀活动有效时间
        current_time = time.time()
        # 检查是否超过了活动时间
        if r.zscore('coupon_times:{}'.format(coupon_id), 'remain') <= 0:
            return False
        # 开始抢购
        pipe.sadd('used_users:{}'.format(coupon_id), user_id)
        pipe.zincrby('coupon_times:{}'.format(coupon_id), '-1', 'remain')
        # 执行操作
        pipe.execute()
        # 发送优惠券
        send_coupon_to_user(user_id, coupon_id)
        return True
 
# 发送优惠券到用户，具体实现根据业务需求编写
def send_coupon_to_user(user_id, coupon_id):
    print('优惠券{}发送给用户{}'.format(coupon_id, user_id))
 
# 用户ID和优惠券ID
user_id = 'user123'
coupon_id = 'coupon456'
 
# 开始秒杀
seckill(user_id, coupon_id)

这段代码提供了一个简单的Python示例，展示了如何使用Redis来实现秒杀功能。它使用Redis的SET数据结构来追踪哪些用户已经抢购了优惠券，以及使用ZSET来跟踪剩余的优惠券数量。这个例子假设Redis服务器已经配置并且可以连接。在实际应用中，你需要根据自己的业务逻辑来发送优惠券给用户。

以下是一个简单的Dockerfile示例，用于构建包含Redis的Docker镜像：

# 使用官方Redis镜像的某个版本作为基础镜像
FROM redis:6.0
 
# 复制本地配置文件到容器内
COPY redis.conf /usr/local/etc/redis/redis.conf
 
# 使用CMD指令启动Redis服务器，使用我们复制的配置文件
CMD [ "redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf" ]

在同一目录下创建redis.conf文件，并根据需要进行配置。

构建镜像的命令如下：

docker build -t my-redis .

运行容器的命令如下：

docker run --name my-redis-instance -d my-redis

这个示例演示了如何使用Dockerfile来构建一个自定义配置的Redis镜像，并展示了如何启动一个Redis容器实例。

-- 假设已经有了JWT库和配置，以下是核心函数示例
 
-- 解析JWT，并检查是否需要自动延长
local function check_and_extend_jwt(jwt_token)
    -- 使用JWT库解析token
    local payload = JWT.decode(jwt_token)
    
    -- 检查是否设置了自动延长标识，并且是否到达延长时间点
    if payload.ext and payload.ext.expires and payload.exp > payload.ext.expires then
        -- 创建新的payload，包含扩展的过期时间
        local new_payload = {
            exp = payload.ext.expires,
            -- 其他需要的claims
        }
        
        -- 使用新的payload生成新的token
        local new_token = JWT.sign(new_token, new_payload, JWT_SECRET)
        
        -- 返回新的token和延长标识
        return {token = new_token, extended = true}
    else
        -- 返回原始token和未延长标识
        return {token = jwt_token, extended = false}
    end
end
 
-- 假设Redis操作函数如下
local function get_redis_jwt(jwt_token)
    -- 假设Redis操作代码
    -- 返回Redis中存储的JWT token或nil
end
 
-- 假设Redis操作函数如下
local function set_redis_jwt(jwt_token, ttl)
    -- 假设Redis操作代码
    -- 将JWT token存储到Redis中，并设置过期时间
end
 
-- 假设Redis操作函数如下
local function del_redis_jwt(jwt_token)
    -- 假设Redis操作代码
    -- 从Redis中删除JWT token
end
 
-- 假设的JWT token验证函数
local function authenticate_jwt(jwt_token)
    -- 从Redis获取token
    local redis_jwt = get_redis_jwt(jwt_token)
    if not redis_jwt then
        -- Redis中不存在，认证失败
        return false
    end
    
    -- 检查和扩展JWT token
    local result = check_and_extend_jwt(jwt_token)
    
    -- 如果token被扩展，更新Redis中的token和过期时间
    if result.extended then
        set_redis_jwt(result.token, JWT_TTL)
        return true
    else
        -- 如果token未被扩展，直接返回认证结果
        return true
    end
end
 
-- 假设的JWT登录函数
local function login(user_credentials)
    -- 假设的用户验证逻辑
    local user = authenticate_user(user_credentials)
    if user then
        -- 生成JWT token
        local payload = {
            iss = "your_issuer",
            aud = "your_audience",
            -- 其他claims
            exp = os.time() + JWT_TTL,
            ext = {
                expires = os.time() + JWT_TTL_EXTENSION
            }
        }
        local token = JWT.sign(user.id, payload, JWT_SECRET)
        
        -- 存储到Redis
        set_redis_jwt(token, JWT_TTL)
        
        -- 返回token给客户端
        return token
    else
        -- 认证失败
        return nil
    end
end
 
-- 假设的登出函数
local function logout(jwt_token)
    -- 从Redis删除token
    del_redis_jwt(jwt_token)
end
 
-- 使用示例
local token = login({username = "user", password 

Redis 支持五种数据类型：字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）和哈希（Hash）。以下是每种数据类型的常用命令：

1. 字符串（String）

SET key value       # 设置字符串值
GET key            # 获取字符串值
DEL key            # 删除键
EXPIRE key seconds # 设置键的过期时间

2. 列表（List）

RPUSH key value [value ...] # 在列表尾部插入一个或多个值
LPOP key                   # 移除并获取列表第一个元素
LRANGE key start stop      # 获取列表指定范围内的元素

3. 集合（Set）

SADD key member [member ...] # 向集合添加一个或多个成员
SMEMBERS key               # 获取集合中的所有成员
SREM key member [member ...]# 移除集合中的一个或多个成员

4. 有序集合（Sorted Set）

ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...] # 向有序集合添加一个或多个成员
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] # 通过索引区间返回有序集合中的成员
ZREM key member [member ...]       # 移除有序集合中的一个或多个成员

5. 哈希（Hash）

HSET key field value # 将哈希表中的字段的值设置为
HGET key field      # 获取存储在哈希表中的字段的值
HDEL key field      # 删除一个或多个哈希表字段
HGETALL key        # 获取在哈希表中指定key的所有字段和值

这些命令涵盖了 Redis 五大数据类型的基本操作。记住，每个命令都有其特定的使用场景，需要根据实际需求灵活应用。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.com>
#include <string.h>
 
// 假设的Redis键值对结构体
typedef struct {
    char *key;
    char *value;
} RedisKeyValuePair;
 
// 假设的Redis数据库结构体
typedef struct {
    RedisKeyValuePair *pairs;
    int size;
    int capacity;
} RedisDatabase;
 
// 初始化Redis数据库
void init_database(RedisDatabase *db) {
    db->pairs = NULL;
    db->size = 0;
    db->capacity = 0;
}
 
// 向Redis数据库添加键值对
void add_key_value_pair(RedisDatabase *db, char *key, char *value) {
    // 假设的扩容逻辑
    if (db->size == db->capacity) {
        int new_capacity = (db->capacity == 0) ? 10 : db->capacity * 2;
        RedisKeyValuePair *new_pairs = realloc(db->pairs, new_capacity * sizeof(RedisKeyValuePair));
        if (new_pairs == NULL) {
            // 内存分配失败的处理逻辑
            printf("Error: Failed to allocate memory for Redis database.\n");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
        db->pairs = new_pairs;
        db->capacity = new_capacity;
    }
 
    // 添加键值对
    RedisKeyValuePair *kv = &db->pairs[db->size];
    kv->key = strdup(key);
    kv->value = strdup(value);
    db->size++;
}
 
// 查询Redis数据库中的键值对
char *lookup_key_value(RedisDatabase *db, char *key) {
    for (int i = 0; i < db->size; i++) {
        if (strcmp(db->pairs[i].key, key) == 0) {
            return db->pairs[i].value;
        }
    }
    return NULL;
}
 
// 清理Redis数据库占用的资源
void cleanup_database(RedisDatabase *db) {
    for (int i = 0; i < db->size; i++) {
        free(db->pairs[i].key);
        free(db->pairs[i].value);
    }
    free(db->pairs);
    db->pairs = NULL;
    db->size = 0;
    db->capacity = 0;
}
 
// 示例用法
int main() {
    RedisDatabase db;
    init_database(&db);
 
    add_key_value_pair(&db, "name", "Redis");
    add_key_value_pair(&db, "version", "6.2.6");
 
    char *value = lookup_key_value(&db, "name");
    if (value) {
        printf("Key 'name' found with value: %s\n", value);
    } else {
        printf("Key 'name' not found.\n");
    }
 
    cleanup_database(&db);
    return 0;
}

这个示例代码展示了如何实现一个简单的Redis键值存储系统。它包括初始化数据库、添加键值对、查询键值对以及清理数据库资源的函数。虽然这不是真正的Redis实现，但它演示了基本的数据结构和操作，对于理解Redis的工作原理有很好的教育意义。

在Spring Cloud中，Ribbon是负责负责负载均衡的客户端，它会缓存服务实例信息。当服务下线时，Ribbon的缓存可能还保留有旧的服务地址，导致请求可能会发送到已下线的服务实例上。

为了解决这个问题，可以通过Redis来手动更新Ribbon的缓存。以下是一个简化的解决方案：

1. 服务下线时，服务实例可以发送一个消息到Redis。
2. 一个监听器监听Redis的消息。
3. 当监听到服务下线的消息时，通过Redis的发布/订阅机制通知Ribbon。
4. Ribbon监听器接收到通知后，更新本地缓存。

以下是伪代码示例：

// 服务下线时，发送消息到Redis
redisTemplate.convertAndSend("services", "service-id:DELETED");
 
// Ribbon监听器，监听Redis消息更新本地缓存
@Component
public class RibbonRedisSubListener {
 
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
 
    @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @JmsListener(destination = "services", containerFactory = "jmsListeningContainerFactory")
    public void handleMessage(String body) {
        String[] parts = StringUtils.delimitedListToStringArray(body, ":");
        String serviceId = parts[0];
        String action = parts[1];
 
        if ("DELETED".equals(action)) {
            // 移除服务实例
            List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances(serviceId);
            instances.forEach(instance -> loadBalancerClient.removeServer(instance));
        }
    }
}

在这个示例中，我们使用了RedisTemplate来发送服务下线的消息，并创建了一个监听器来监听这些消息。当接收到服务下线的消息时，Ribbon的LoadBalancerClient会被用来更新缓存，移除已下线的服务实例。

请注意，这个示例假设你已经配置了jmsListeningContainerFactory以及与Redis的连接。此外，这个示例没有考虑安全性和并发性能，在生产环境中应该加以考虑。

Redis是一个开源的使用C语言编写的、支持网络通信的、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

一、Redis的安装

1. 在Redis的官方网站下载源码包。
2. 通过tar命令解压源码包。
3. 进入解压后的目录，编译源码。
4. 安装Redis。

以Linux系统为例，具体命令如下：

wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
tar xzf redis-6.2.6.tar.gz
cd redis-6.2.6
make
make install

二、Redis的使用

安装完成后，可以直接通过redis-server命令启动Redis服务器，默认端口是6379。

redis-server

另外，也可以通过指定配置文件的方式启动：

redis-server /etc/redis/redis.conf

启动Redis客户端，连接到Redis服务器：

redis-cli

在Redis客户端中，可以执行Redis命令，例如：

set key value
get key

三、Redis的卸载

如果需要卸载Redis，可以通过包管理器进行操作。以Linux系统为例，具体命令如下：

sudo apt-get remove redis-server

或者如果是通过源码安装的，可以进入Redis的源码目录，然后执行make uninstall：

cd redis-6.2.6
sudo make uninstall

以上步骤可能会根据不同的操作系统和安装方式有所差异，但基本的安装、使用和卸载步骤是类似的。

在这个关于使用Redis管理登录令牌的实战篇中，我们将实现一个简单的用户登录系统，用户可以通过短信验证码登录。以下是实现的核心函数：

import redis
import uuid
 
# 假设这是一个发送短信验证码的函数
def send_sms_code(phone_number):
    code = str(uuid.uuid4())[:4]  # 生成一个随机验证码
    # 存储验证码到Redis，设置过期时间为5分钟
    r.setex(phone_number, 5 * 60, code)
    # 假设这里发送短信，发送验证码
    # send_sms(phone_number, code)
    return True
 
# 验证短信验证码
def verify_sms_code(phone_number, code):
    stored_code = r.get(phone_number)
    if stored_code is None:
        return False  # 验证码不存在
    if stored_code.decode('utf-8') == code:
        return True  # 验证码匹配
    return False  # 验证码不匹配
 
# 初始化Redis连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 测试函数
# send_sms_code("13812345678")  # 假设发送成功
# print(verify_sms_code("13812345678", "1234"))  # 假设用户输入验证码进行验证

这段代码展示了如何生成和存储短信验证码，以及如何验证用户输入的验证码。在实际应用中，你需要替换发送短信的部分，并且要确保验证码的生命周期（这里设置为5分钟）适合你的应用场景。此外，你还需要处理并发登录请求和验证码的安全性问题。

-- 假设有一个Redis连接对象local redis
 
-- 获取商品库存
local function get_stock(product_id)
    return redis:get(product_id)
end
 
-- 减少商品库存
local function decrease_stock(product_id, amount)
    -- 使用Lua脚本来原子性地减少库存
    local script = cjson.encode({
        command = "decrby",
        key = product_id,
        value = amount
    })
    local res = redis:eval(script)
    return res > 0
end
 
-- 下订单处理函数
local function process_order(order_id, product_id, amount)
    local stock = get_stock(product_id)
    if stock and stock > 0 then
        if decrease_stock(product_id, amount) then
            -- 扣减库存成功，处理订单逻辑
            print("Order " .. order_id .. " processed.")
            -- 这里可以添加处理订单的具体逻辑
        else
            -- 库存不足
            print("Not enough stock for order " .. order_id .. ".")
            return false
        end
    else
        -- 商品不存在或者没有库存
        print("Product not available for order " .. order_id .. ".")
        return false
    end
end
 
-- 假设订单ID和商品ID、数量通过参数传入
process_order(ARGV[1], ARGV[2], ARGV[3])

这段代码使用Lua脚本来减少库存，保证了操作的原子性，并且在真实的业务场景中，可以在process_order函数中添加处理订单的具体逻辑。这样的解决方案可以有效地防止超卖现象，并且保持数据一致性。

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/go-mysql/go-mysql/mysql"
    "github.com/go-mysql/go-mysql/replication"
    "github.com/go-mysql/go-mysql/server"
    "github.com/go-mysql/go-mysql/test/util"
)
 
func main() {
    // 配置Binlog服务器参数
    cfg := replication.BinlogSyncerConfig{
        ServerID: 100,
        Flavor:   "mysql",
        Host:     "localhost",
        Port:     3306,
        User:     "root",
        Password: "123456",
    }
 
    // 创建Binlog同步器
    syncer, err := replication.NewBinlogSyncer(cfg)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 处理Binlog事件
    go func() {
        for {
            event, err := syncer.GetEvent()
            if err != nil {
                fmt.Println("Error receiving binlog events:", err)
                continue
            }
 
            switch ev := event.Event.(type) {
            case *replication.RowsEvent:
                // 处理行事件，例如更新Redis数据
                fmt.Println("Processing binlog rows event:", ev)
            }
        }
    }()
 
    // 启动Binlog同步
    err = syncer.StartSync()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 在此处添加Redis服务器配置和同步逻辑
    // ...
}

这个代码实例展示了如何使用go-mysql-replication包来订阅MySQL的binlog，并处理接收到的事件。在实际应用中，你需要根据数据库和Redis的具体配置来填充相应的代码，并实现数据同步逻辑。