在Spring Boot项目中使用Spring Data Redis，你需要做以下几步：

1. 添加依赖到你的pom.xml或build.gradle文件中。

Maven pom.xml 示例:

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

Gradle build.gradle 示例:

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'

2. 配置Redis。在application.properties或application.yml中设置Redis连接信息。

application.properties 示例:

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

或者application.yml 示例:

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

3. 使用RedisTemplate或StringRedisTemplate操作Redis。

示例代码:

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setKeyValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getValueByKey(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个简单的服务类RedisService，它使用RedisTemplate来设置和获取键值对。你可以根据自己的需求扩展这个类，使用其他的Redis操作，例如哈希、列表、集合和有序集合。

缓存击穿：

解释：

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（如缓存服务器宕机或缓存过期），这时由于并发用户特别多，同时访问这个数据，导致所有的请求都到达数据库，造成数据库压力过大，甚至宕机。

解决方案：

1. 设置热点数据永不过期。
2. 使用互斥锁，保证同时只有一个请求去数据库查询数据，其他请求等待。
3. 提前预热数据，保证热点数据在缓存中。

缓存穿透：

解释：

缓存穿透是指查询不存在的数据，缓存中和数据库中都没有，这样会导致用户请求直接打到数据库，造成数据库压力过大。

解决方案：

1. 使用布隆过滤器，它可以检查一个元素是否在一个集合中。如果不在，直接返回，不查询数据库。
2. 对于查询不到的数据，也可以在缓存中存储一个空值或默认值，并设置一个较短的过期时间。
3. 使用互斥锁，同上述缓存击穿。

代码示例（伪代码）：

# 缓存击穿：使用互斥锁
def get_data(data_id):
    # 尝试从缓存获取数据
    data = cache.get(data_id)
    if data is not None:
        return data
    
    # 加锁，避免并发请求到数据库
    with cache.lock(data_id):
        # 再次检查缓存，防止缓存服务器宕机等情况
        data = cache.get(data_id)
        if data is None:
            # 缓存中没有数据，从数据库加载
            data = db.get(data_id)
            if data is not None:
                # 设置热点数据永不过期
                cache.set(data_id, data, ttl=None if is_hot_data else 3600)
        return data if data is not None else None
 
# 缓存穿透：使用布隆过滤器
from some_bloom_filter_library import BloomFilter
bf = BloomFilter(size=1000000, error_rate=0.001)
 
def get_data(data_id):
    # 使用布隆过滤器检查数据是否存在
    if not bf.might_contain(data_id):
        return None
    
    # 尝试从缓存获取数据
    data = cache.get(data_id)
    if data is not None:
        return data
    
    # 数据库中也没有，返回默认值或空值，并设置短暂过期时间
    data = db.get(data_id)
    if data is None:
        cache.set(data_id, None, ttl=5)
    else:
        cache.set(data_id, data, ttl=3600)
    return data if data is not None else None
 
# 初始化时，将所有数据ID添加到布隆过滤器中
for data_id in db.get_all_data_ids():
    bf.add(data_id)

以上代码示例展示了缓存击穿和穿透的基本解决方案，具体实现可能需要根据实际应用场景和技术栈进行调整。

在Redis中，可以使用ziplist作为列表键的底层实现之一，当列表中的元素数量较少，且每个元素的大小都很小时，Redis会使用ziplist来优化内存使用。

以下是一个使用Python的redis-py库来操作压缩列表的简单示例：

import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用压缩列表存储列表键
r.lpush('compressed_list', 'small', 'elements', 'to', 'save', 'memory')
 
# 检查列表的内部结构
print(r.memory_usage('compressed_list'))  # 显示内存使用情况
print(r.object('encoding', 'compressed_list'))  # 显示键的内部编码

在这个例子中，我们使用lpush命令将一些小的字符串元素推入名为compressed_list的列表。Redis会根据情况自动选择是否使用ziplist作为存储方式。我们使用memory_usage命令来查看这个列表键占用的内存，并使用object命令来查看键的内部编码。

请注意，压缩列表是Redis内部的一种编码实现，通常情况下不直接暴露给用户，用户可以通过操作对应的数据结构来让Redis自动选择合适的内部编码。

在Linux环境下安装和部署Redis，可以通过以下步骤进行：

1. 更新包管理器并安装必要的依赖项：

sudo apt-update
sudo apt-get install build-essential tcl

2. 下载Redis源码：

wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz

3. 解压源码并进入目录：

tar xzf redis-6.2.6.tar.gz
cd redis-6.2.6

4. 编译Redis：

make

5. 运行测试：

make test

6. 安装Redis：

sudo make install

7. 配置Redis为后台服务：

   • 将redis.conf文件复制到/etc/redis/目录下：

   
   
   
   sudo mkdir /etc/redis
   sudo cp redis.conf /etc/redis/redis.conf

   • 修改/etc/redis/redis.conf文件，将daemonize设置为yes：

   
   
   
   sudo nano /etc/redis/redis.conf

   然后找到并修改这一行：

   
   
   
   daemonize yes

   • 将Redis添加为系统服务：

   
   
   
   sudo nano /etc/systemd/system/redis.service

   添加以下内容：

   
   
   
   [Unit]
   Description=Redis In-Memory Data Store
   After=network.target
    
   [Service]
   User=redis
   Group=redis
   ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf
   ExecStop=/usr/local/bin/redis-cli shutdown
   Restart=always
    
   [Install]
   WantedBy=multi-user.target

   • 使服务文件可执行并启动Redis服务：

   
   
   
   sudo chmod +x /etc/systemd/system/redis.service
   sudo systemctl start redis.service
   sudo systemctl enable redis.service

8. 验证Redis是否正在运行：

redis-cli ping

如果返回PONG，则表示Redis已成功安装并运行。

Redis 提供了多个命令来监控 Redis 服务器的运行情况，如统计信息、内存使用情况、CPU 使用情况等。以下是一些常用的监控命令及其描述：

1. INFO：返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数字，如数据库统计信息、CPU 使用信息、内存信息等。

redis-cli INFO

2. MONITOR：实时打印出服务器接收到的每一个命令，调试用。

redis-cli MONITOR

3. SLOWLOG：获取慢查询日志，用于调试和分析。

redis-cli SLOWLOG GET

4. CLIENT LIST：返回当前 Redis 服务器的客户端连接列表。

redis-cli CLIENT LIST

5. CLIENT KILL：关闭客户端连接。

redis-cli CLIENT KILL ip:port

6. CONFIG GET：获取配置参数的值。

redis-cli CONFIG GET *

7. PING：测试服务器是否运行。

redis-cli PING

8. TIME：返回服务器的当前时间和内部时钟偏移量。

redis-cli TIME

这些命令可以帮助管理员和开发者监控 Redis 服务器的性能和运行状态。

由于您的问题涉及到多个技术栈，并且没有明确的代码问题，我将提供一个简化的示例，展示如何在Spring Boot 3 + MyBatis + Redis + JWT环境中创建一个简单的登录接口，并使用Vue 3 + Element Plus + Axios + Pinia + TokenJWT进行前端交互。

后端（Spring Boot 3 + MyBatis + Redis + JWT）:

1. 引入依赖（pom.xml）:

<!-- Spring Boot 3 -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
    <relativePath/>
</parent>
 
<!-- Web -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
 
<!-- MyBatis -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>
 
<!-- Redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
 
<!-- JWT -->
<dependency>
    <groupId>io.jsonwebtoken</groupId>
    <artifactId>jjwt</artifactId>
    <version>0.9.1</version>
</dependency>

2. 配置（application.properties）:

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
# JWT secret key
jwt.secret=your_secret_key

3. 实体类和Mapper:

// User.java
public class User {
    private Long id;
    private String username;
    private String password; // 假设使用明文密码，实际应加密
    // getters and setters
}
 
// UserMapper.java
@Mapper
public interface UserMapper {
    User selectByUsername(String username);
}

4. 服务和控制器:

// UserService.java
@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Autowired
    private JwtUtil jwtUtil;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    public String login(String username, String password) {
        User user = userMapper.selectByUsername(username);
        if (user != null && user.getPassword().equals(password)) {
            String token = jwtUtil.generateToken(user.getId());
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(token, username);
            return token;
        }
        return null;
    }
}
 
// AuthController.java
@RestController
@RequestMapping("/auth")
public class AuthControlle

在Ubuntu系统中安装Redis可以通过以下步骤进行：

1. 更新包管理工具：

sudo apt update

2. 安装Redis：

sudo apt install redis-server

3. 确认Redis是否正在运行：

sudo systemctl status redis-server

4. 如需开机自启动Redis：

sudo systemctl enable redis-server

5. 测试Redis是否可以正常工作：

redis-cli ping

如果返回PONG，则表示Redis已成功安装并可以使用。

报错解释：

redis.clients.jedis.exceptions.JedisException: Could not get a resource from the pool 表示Jedis客户端在尝试从连接池获取Redis连接时失败了。这可能是因为连接池中的所有连接都在被使用，且达到了最大连接数，或者是连接池初始化时配置的参数导致无法建立新的连接。

解决方法：

1. 检查Redis服务器是否正在运行并且可以接受连接。
2. 检查Jedis客户端的配置参数，如最大连接数（maxTotal）、最大空闲连接数（maxIdle）、连接超时时间（timeout）等，确保它们的设置是合理的。
3. 检查网络连接，确保客户端和Redis服务器之间的网络通畅。
4. 如果使用了连接池，可以增加连接池的最大连接数，或者优化代码以确保连接被正确释放。
5. 查看Redis服务器的日志，检查是否有其他错误信息，以便进一步诊断问题。
6. 如果问题依然存在，可以考虑重启Redis服务或重启应用程序。

Redis本身不直接支持过期事件的触发，但是可以通过Redis的发布/订阅机制或者使用Redis的__keyevent@<db>__:expired通道来监控key的过期。

以下是使用发布/订阅机制来监听key过期事件的例子：

1. 客户端A订阅__keyevent@<db>__:expired通道。

import redis
 
r = redis.Redis()
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('__keyevent@0__:expired')
 
for message in pubsub.listen():
    if message['type'] == 'message':
        print(f"Key expired: {message['data']}")

2. 客户端B设置一个key，并让它过期。

import time
import redis
 
r = redis.Redis()
key_name = 'my_key'
 
# 设置一个key，并在10秒后过期
r.set(key_name, 'value')
r.expire(key_name, 10)
 
# 等待10秒，让key过期
time.sleep(10)

当key过期后，客户端A会收到一个消息，打印出key的名字。

请注意，这个例子中的<db>需要替换为实际的数据库索引，例如0。此外，确保Redis配置文件中的notify-keyspace-events选项包含Ex，以便订阅到过期事件。

在分析Redisson的分布式锁原理之前，我们需要了解Redlock算法。Redlock算法是Redis官方推出的分布式锁实现方案，它提供了一种高效、可靠的方式来实现分布式锁定。

Redisson实现Redlock算法的核心步骤如下：

1. 获取当前时间（毫秒数）。
2. 依次尝试从多个Redis节点获取锁。
3. 计算获取锁所需的总共时间，如果超过了锁的超时时间，则认为获取锁失败。
4. 如果在大多数节点（一般是大于节点数量的一半）上锁成功，则认为获取锁成功。
5. 释放锁时，也需要在所有节点上释放锁。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用Redisson获取和释放锁：

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
// 获取锁对象
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
 
try {
    // 尝试获取锁，最多等待100秒，锁定之后最多持有锁10秒
    boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
    if (isLocked) {
        // 业务逻辑
    }
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    // 释放锁
    if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
        lock.unlock();
    }
}

在源码层面，Redisson对Redlock算法进行了封装，使得用户可以通过提供的API来使用分布式锁特性，而无需关心底层实现细节。

源码分析部分将会涉及到Redisson中锁的实现细节，如锁的获取、锁的释放、锁的重入逻辑等，但由于篇幅所限，这里不再详细展开。如果有兴趣，可以查看Redisson的官方文档或源码来深入了解。