这个问题似乎是在询问如何学习这些技术，而不是关于特定的代码问题。下面是一些学习这些技术的建议和实践路径：

1. Java基础：学习Java语言的基础知识，包括面向对象、集合、异常处理、I/O、多线程等。
2. MySQL：学习如何安装和运行MySQL数据库，基本的SQL语句，索引优化，数据库设计等。
3. Spring：Spring框架是一个开源的Java/Java EE全功能框架，学习Spring框架的基础，包括IoC容器、AOP、数据库操作（Spring Data）、Web MVC等。
4. Spring MVC和Spring Boot：这两个是Spring框架的一部分，学习MVC架构和Boot的自动配置特性。
5. Spring Cloud：Spring Cloud为分布式系统开发提供工具，包括服务发现、配置管理、负载均衡、断路器等。
6. Redis：学习如何安装和使用Redis进行内存数据存储，包括键值对操作、发布/订阅模式等。
7. MQ：消息队列，如学习使用RabbitMQ或Kafka进行异步通信。
8. JVM：学习JVM的基础知识，包括JMM、JVM的内存结构、垃圾收集器、JIT编译等。
9. Git：版本控制工具，学习基本的Git命令和分支管理策略。
10. Shiro：一个强大的安全框架，用于认证、授权、加密和会话管理，学习如何集成到Spring应用中。

在学习过程中，实践是最重要的。你可以通过创建简单的应用程序来应用这些技术，比如一个简单的电商网站，并在开发过程中遇到的各种问题和挑战。

另外，关注相关的社区和网站，如Stack Overflow、GitHub、Spring官网、Redis官网等，通过他们获取最新的技术动态和实践经验。

由于这个问题是关于技术的广泛学习，而不是特定的代码问题，因此不适合在这里详细列出每个技术的学习路径。但是，上面提供的是一个概览和指导。针对具体的技术，可以进行深入学习和研究。

在Redis中，GET和SET是最基本的命令，用于设置和获取键值对。

# 设置键值对
SET key value

# 获取键对应的值
GET key

Redis还提供了许多其他的命令，这些命令可以帮助我们完成诸如过期时间设置、计数、排序、发布/订阅等操作。

# 设置键的过期时间
EXPIRE key seconds

# 增加键的整数值
INCR key

# 对列表进行排序
SORT key

# 发布消息到频道
PUBLISH channel message

Redis支持五种基本数据类型：字符串、列表、集合、有序集合、哈希。

# 字符串
SET mystring "Hello, World!"
GET mystring

# 列表
LPUSH mylist "Hello"
LRANGE mylist 0 -1

# 集合
SADD myset "Hello"
SMEMBERS myset

# 有序集合
ZADD myzset 1 "Hello"
ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES

# 哈希
HSET myhash field1 "Hello"
HGETALL myhash

Redis使用内部编码来实现数据结构，不同的内部编码可以优化不同的使用场景。

# 查看键的内部编码
OBJECT ENCODING key

以上是Redis的基本操作，在实际应用中，我们还会使用Redis的事务、Lua脚本、持久化、集群等高级特性。

import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 生产者：将消息推送到Redis Stream
def produce_message(stream_key, message):
    # XADD命令将一个消息添加到stream的末尾
    r.xadd(stream_key, {'message': message})
 
# 消费者：从Redis Stream拉取并处理消息
def consume_message(stream_key):
    # XREADBLOCK命令会阻塞，直到有新消息可读或超时
    messages = r.xread({stream_key: '$'}, block=5)
    for message in messages:
        # 处理消息
        stream, message_id, data = message
        print(f"Received: {data['message']}")
 
# 示例使用
stream_key = 'my-stream'
produce_message(stream_key, 'Hello, Redis Stream!')
consume_message(stream_key)

这段代码展示了如何使用Redis Stream进行消息的生产和消费。produce_message函数负责将消息推送到指定的stream中，而consume_message函数则会从stream中拉取并处理消息。这个例子简单地打印出接收到的消息，实际应用中你可能需要替换处理逻辑以符合实际需求。

RedisDesktopManager 是一款流行的 Redis 图形用户界面工具，用于跨平台的 Redis 数据库管理。以下是安装和连接 Redis 的基本步骤：

1. 下载 RedisDesktopManager：

   访问 RedisDesktopManager 官方网站或使用官方提供的下载链接进行下载。

2. 安装 RedisDesktopManager：

   双击下载的安装程序，按照提示进行安装。安装过程通常很简单，无需特别的配置。

3. 打开 RedisDesktopManager：

   安装完成后，在开始菜单中找到 RedisDesktopManager 并启动它。

4. 创建连接：

   • 打开 RedisDesktopManager。
   • 点击左上角的 "连接设置" 按钮。
   • 在弹出的窗口中填写 Redis 服务器的地址、端口、密码等信息。
   • 点击 "测试连接" 按钮以确认配置正确。
   • 如果连接成功，点击 "保存" 按钮保存连接设置。

5. 连接 Redis 服务器：

   • 在主界面的连接列表中找到刚才创建的连接。
   • 点击 "打开连接" 按钮，输入密码（如果有），进入 Redis 数据库管理界面。

以下是一个简单的示例，展示如何在 Python 中使用 redis-py 库和 RedisDesktopManager 管理 Redis 数据库：

# 安装 redis-py 库
# pip install redis
 
import redis
 
# 连接到本地 Redis 实例
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
redis_client.set('my_key', 'my_value')
 
# 在 RedisDesktopManager 中查看和管理数据

确保 Redis 服务器正在运行，并且 RedisDesktopManager 配置正确地指向 Redis 服务器。这样，您就可以使用 RedisDesktopManager 来可视化管理 Redis 数据库了。

import redis
 
# 假设已经有了一个Redis连接对象redis_conn
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 用户签到的实现
def sign_in(user_id, day):
    # 使用Bitmap来记录用户每天的签到情况
    key = f"sign_in:bitmap:{day}"
    redis_conn.setbit(key, user_id, 1)
 
# 计算用户连续签到天数的实现
def get_consecutive_sign_in_days(user_id, start_day, end_day):
    # 使用Bitmaps Scan命令来优化性能
    cursor = '0'
    max_days = end_day - start_day + 1
    consecutive_days = 0
    key_prefix = f"sign_in:bitmap:"
    
    while cursor != 0:
        cursor, keys = redis_conn.scan(cursor, f"{key_prefix}{start_day:08d}:{end_day:08d}", count=max_days)
        for key in keys:
            day_sign_in = redis_conn.getbit(key, user_id)
            if not day_sign_in:
                consecutive_days = 0
                break
            consecutive_days += 1
    
    return consecutive_days
 
# 示例：用户id为1001在2023年3月10日签到
sign_in(1001, 20230310)
# 示例：计算用户2023年3月1日至3月10日的连续签到天数
consecutive_days = get_consecutive_sign_in_days(1001, 20230301, 20230310)
print(f"连续签到天数：{consecutive_days}")

这段代码首先定义了用户签到和计算用户连续签到天数的函数。它使用Redis Bitmaps来记录每个用户每天的签到情况，并且通过Redis的SCAN命令来优化键的搜索，从而提高效率。这是一个实际的用户签到统计系统中可能用到的核心功能实现。

由于提供CRM系统的源代码不符合平台的原创原则，并且可能涉及到版权问题，我无法提供源代码。但我可以提供一个概念性的CRM系统架构设计和关键组件的实现方式。

以下是使用Spring Cloud Alibaba, Spring Boot, MyBatis Plus和React的CRM系统的概念性架构设计：

1. 前端：使用React或Vue.js等现代前端框架构建用户界面。

2. 后端：

   • Spring Cloud Alibaba：提供微服务解决方案，服务注册与发现，配置管理等。
   • Spring Boot：为各个微服务提供快速启动的入口。
   • MyBatis Plus：作为ORM工具，简化数据库操作。

3. 服务拆分：

   • 用户管理服务
   • 账户管理服务
   • 联系人管理服务
   • 商机管理服务
   • 合同管理服务
   • 报表分析服务
4. 数据库设计：包括用户信息，联系人信息，商机信息等。
5. 安全与权限管理：使用OAuth2.0等协议保障系统安全，Spring Security或JHipster可以帮助实现权限控制。
6. 监控与日志管理：利用Spring Cloud Alibaba提供的Nacos来实现服务注册与发现，配置管理以及服务的监控和日志管理。

由于源代码不可供分享，以上架构设计和关键组件仅供参考。实际项目中，你需要根据具体需求进行详细设计和编码实现。

以下是使用Redisson实现分布式锁的示例代码：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class RedissonLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置RedissonClient
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象实例
        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
                System.out.println("Lock acquired");
                // 处理业务逻辑
 
            } else {
                // 无法获得锁
                System.out.println("Unable to acquire lock");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released");
            }
        }
 
        // 关闭RedissonClient
        redisson.shutdown();
    }
}

这段代码展示了如何使用Redisson来实现分布式锁。首先配置了RedissonClient，然后通过getLock方法获取一个锁对象。使用tryLock方法尝试获取锁，并在获取锁后执行业务逻辑。最后确保释放锁资源。

Redis的过期策略主要是通过定时任务、惰性删除和定期删除三种方式来管理键的生命周期。

1. 定时任务：为每个设置了过期时间的键创建一个定时器，一旦过期就立即删除。但是这种方式可能会消耗大量的CPU资源，因此Redis默认不使用这种策略。
2. 惰性删除：只有在访问键时，才会检查键是否过期，过期则删除。这种方式可以最大程度地节省CPU资源，但可能会导致大量的过期键没有被及时清理，占用较多内存。
3. 定期删除：每隔一段时间随机抽查一些键，删除其中已经过期的键。这种方式是前两种方式的折衷，既减少了CPU资源消耗，又减少了内存占用。

Redis的过期策略主要通过配置文件中的hz选项来调整，hz值越大，Redis的定期删除越频繁。

示例配置：

# 设置CPU运行频率，默认10，值越大，表示越频繁的执行定时任务
hz 10

Redis的过期策略是在内存管理和性能之间做出的权衡，开发者可以根据服务器的硬件资源和应用场景需求进行调整。

解释：

Windows环境下安装Redis服务后，如果找不到Redis服务，可能是因为以下几个原因：

1. Redis未正确安装或者安装后没有配置环境变量。
2. Redis服务没有启动。
3. Redis配置了只监听本地localhost地址，而不是外网或其他IP地址。

解决方法：

1. 确认Redis是否正确安装：

   • 检查Redis可执行文件是否在安装目录中。
   • 运行redis-server命令看是否能启动Redis服务。

2. 配置环境变量：

   • 将Redis安装目录添加到系统环境变量的PATH中。

3. 启动Redis服务：

   • 打开命令提示符或PowerShell。
   • 输入redis-server加上Redis配置文件路径（如果是默认配置则不需要指定）。
   • 例如：redis-server.exe redis.windows.conf

4. 检查Redis配置文件：

   • 确认redis.conf或redis.windows.conf中的bind指令是否设置为允许外部访问。
   • 如果设置为bind 127.0.0.1，需要改为bind 0.0.0.0以允许所有IP地址访问。

5. 使用Windows服务管理工具：

   • 如果将Redis设置为Windows服务，可以使用services.msc来查看服务状态。
   • 可以使用redis-server --service-install命令重新安装Redis服务。

6. 检查防火墙设置：

   • 确保Windows防火墙或其他安全软件没有阻止Redis服务的端口（默认为6379）。

7. 使用Redis客户端测试：

   • 使用redis-cli命令尝试连接Redis服务。
   • 例如：redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

如果以上步骤均不能解决问题，可以查看Redis的日志文件，以获取更详细的错误信息，或者搜索具体的错误代码。

在Redis中，ZSET是一种有序集合，它不仅存储元素，而且会为每个元素关联一个分数，用于按分数对元素进行排序。在多个客户端之间共享ZSET中的对象，你可以通过以下方式进行：

1. 使用ZADD命令添加对象到ZSET，并设置其分数。
2. 使用ZRANGE或ZRANGEBYSCORE命令按分数或分数范围获取对象。
3. 使用ZREM命令从ZSET中移除对象。

以下是一个简单的Python示例，使用redis-py库来操作Redis中的ZSET：

import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 共享对象的ZSET名称
zset_name = 'shared_objects'
 
# 添加对象到ZSET
r.zadd(zset_name, {'object1': 1, 'object2': 2})
 
# 获取所有对象
all_objects = r.zrange(zset_name, 0, -1, withscores=True)
print(all_objects)  # 输出: [('object1', 1.0), ('object2', 2.0)]
 
# 按分数范围获取对象
score_range_objects = r.zrangebyscore(zset_name, 1, 2)
print(score_range_objects)  # 输出: ['object1', 'object2']
 
# 从ZSET中移除一个对象
r.zrem(zset_name, 'object1')
 
# 再次获取所有对象
all_objects = r.zrange(zset_name, 0, -1, withscores=True)
print(all_objects)  # 输出: [('object2', 2.0)]

在这个例子中，我们首先连接到Redis，然后定义了一个ZSET的名称。通过ZADD添加了两个对象，并关联了它们的分数。接着，我们使用ZRANGE和ZRANGEBYSCORE来检索对象，最后使用ZREM移除了其中一个对象。这个过程展示了如何在多个客户端之间共享和管理有序集合中的对象。