要使用Redis实现分布式数据存储，你需要确保你的Redis服务器是可访问的，并且你的应用程序已经安装了Redis客户端库。以下是一个使用Python和redis-py库的示例，它演示了如何连接到Redis服务器并存储和检索简单的键值对数据。

首先，确保你已经安装了redis-py库：

pip install redis

然后，你可以使用以下Python代码来实现分布式数据存储：

import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_host = 'localhost'  # Redis服务器地址
redis_port = 6379         # Redis服务器端口
r = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
 
# 存储键值对
key = 'my_key'
value = 'my_value'
r.set(key, value)
 
# 检索键值对
retrieved_value = r.get(key)
print(f"The value for '{key}' is {retrieved_value}")

这段代码演示了如何连接到本地运行的Redis服务器，并简单地存储和检索一个键值对。在实际的分布式应用场景中，你可能需要处理更复杂的数据结构，如哈希、列表、集合和有序集合，并且可能需要考虑如何处理失败情况，例如，使用Redis的复制特性或者集群支持。

解释：

在使用 RedisTemplate 的 setIfAbsent 方法实现分布式锁时，如果返回 null，这通常意味着Redis服务器可能未能正确处理请求或客户端的连接可能出现了问题。

解决方法：

1. 检查Redis服务器状态：确保Redis服务正在运行且可以接受命令。
2. 检查客户端连接：确保应用程序与Redis服务器之间的网络连接没有问题。
3. 检查RedisTemplate配置：确保RedisTemplate配置正确，例如序列化器是否适合存储锁对象。
4. 检查Redis版本：确保使用的Redis版本支持SET命令的NX和EX参数（用于设置过期时间）。
5. 使用可靠的重试机制：如果返回null，可以实现重试逻辑，直到成功为止。
6. 检查并发策略：如果多个客户端尝试同时获取锁，确保只有一个客户端能够设置该锁。

示例代码（使用Spring框架）：

public boolean lockWithRetry(String key, String value, int timeout) {
    // 重试间隔和次数
    int interval = 1000; // 1 秒
    int retries = 5;
    while (retries-- > 0) {
        // 使用setIfAbsent来尝试获取锁
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
        if (Boolean.TRUE.equals(result)) {
            return true; // 获取锁成功
        }
        // 如果返回null，则尝试再次获取锁
        try {
            Thread.sleep(interval); // 等待一段时间后重试
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            return false;
        }
    }
    return false; // 重试次数用完仍然未能获取锁
}

在实际应用中，请根据具体环境调整重试间隔和次数，以及考虑锁的过期时间，避免长时间占用锁资源。

在搭建Redis分布式集群时，通常需要以下几个步骤：

1. 准备多个Redis节点。
2. 配置每个节点的redis.conf文件，使其能够以集群模式启动。
3. 使用redis-cli工具创建集群。

以下是一个简化的例子：

1. 安装Redis并确保每个实例的端口号不同（例如：7000, 7001, 7002）。
2. 配置redis.conf（示例配置）：

port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

3. 启动Redis实例：

redis-server /path/to/redis.conf

4. 使用redis-cli创建集群：

redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 --cluster-replicas 1

这里，--cluster-replicas 1表示每个主节点都有一个副本。

确保防火墙和安全组设置允许相应端口的流量。

由于您的问题是关于微服务技术栈的概述，并且您提到的"SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式(五):分布式搜索 ES"是一个较为复杂的环境配置和技术栈概述，我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个概述性的解答，并且指出一些关键的配置和概念。

1. Spring Cloud: 它是一个服务治理框架，提供的功能包括服务注册与发现，配置管理，断路器，智能路由，微代理，控制总线等。
2. RabbitMQ: 它是一个开源的消息代理和队列服务器，通过可靠的消息传递机制为应用程序提供一种异步和解耦的方式。
3. Docker: 它是一个开放源代码的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何机器上。
4. Redis: 它是一个开源的内存中数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。
5. 分布式搜索引擎 Elasticsearch: 它是一个基于Lucene库的搜索引擎，它可以近实时地存储、搜索数据。

在微服务架构中，通常会使用Spring Cloud的服务注册与发现机制来管理服务，使用RabbitMQ进行服务间的通信，使用Docker来管理应用的部署和容器化，使用Redis来处理缓存和消息队列，使用Elasticsearch来提供搜索服务。

以下是一些关键配置和概念的示例代码：

Spring Cloud配置示例（application.properties或application.yml）:

spring.application.name=service-registry
spring.cloud.service-registry=true

RabbitMQ配置示例（application.properties或application.yml）:

spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

Dockerfile示例:

FROM openjdk:8-jdk-alpine
ADD target/myapp.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

Redis配置示例（application.properties或application.yml）:

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

Elasticsearch配置示例（application.properties或application.yml）:

spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-application
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

这些只是配置和环境概述，实际项目中还需要配置数据库连接、安全设置、日志配置等其他重要参数。

由于您的问题是关于概述和配置，并没有提供具体的实现细节，因此我不能提供详细的实现代码。如果您有具体的实现问题或代码实现中遇到的问题，欢迎提问。

import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 添加任务到分发队列
def add_task_to_queue(queue_name, task):
    # 将任务添加到Redis列表中
    redis_client.rpush(queue_name, task)
 
# 从队列中获取并执行任务
def process_tasks_from_queue(queue_name):
    while True:
        # 从列表头部取出一个任务
        task = redis_client.lpop(queue_name)
        if task:
            # 假设这里是任务处理的逻辑
            process_task(task)
        else:
            # 没有任务可做，可以在这里休眠或者退出
            break
 
# 处理任务的函数，示例中仅打印
def process_task(task):
    print(f"处理任务: {task}")
 
# 示例使用
add_task_to_queue('distributed_tasks', 'task1')
add_task_to_queue('distributed_tasks', 'task2')
process_tasks_from_queue('distributed_tasks')

这段代码展示了如何使用Redis的列表结构（list）来实现一个简单的分布式任务队列。add_task_to_queue函数负责将任务添加到队列中，而process_tasks_from_queue函数则是一个简单的循环，它会不断地从队列中取出任务并处理它们。这个例子演示了如何使用Redis来分发和处理任务，是学习Redis分布式系统设计的一个基本入门示例。

在讨论Redis之前，我们需要先了解一下分布式系统的基本知识。Redis是一个开源的，基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库，缓存，消息中间件等。

分布式系统是由多个计算机组成的系统，这些计算机在网络中相互连接。每个节点可以执行自己的任务，并与其他节点协作以完成更大的任务。

Redis的一些主要应用场景包括：

1. 缓存系统：Redis提供了键值对存储，可以作为缓存系统使用，提高应用程序的响应速度。
2. 会话缓存：将用户的会话信息存储在Redis中，可以在不同的服务器之间共享会话状态。
3. 队列系统：Redis提供了队列数据结构，可以作为消息队列使用，实现异步处理。
4. 排行榜和计数器：Redis的有序集合可以用来实现排行榜和计数器。
5. 分布式锁：Redis可以用作分布式锁，确保多个客户端不会并发写入同一条数据。
6. 实时分析：Redis提供了一些数据结构，可以用于实时分析和计算，比如散列，集合等。

以下是一个简单的Python示例，演示如何使用Redis-py客户端连接Redis服务器并执行一些基本操作：

import redis
 
# 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键的值
value = r.get('key')
print(value)
 
# 删除键
r.delete('key')
 
# 检查键是否存在
exists = r.exists('key')
print(exists)

在这个例子中，我们首先导入了redis模块，然后创建了一个Redis连接对象。我们使用set方法设置了一个键值对，使用get方法获取了键的值，并打印出来。我们还使用delete方法删除了键，并使用exists方法检查键是否存在。

这只是Redis功能的一小部分，Redis还有很多其他功能和使用场景，如哈希，集合，有序集合，发布/订阅，事务等。

-- 引入Redis和Redis连接池模块
local redis = require 'resty.redis'
local red = redis:new()
 
-- 连接Redis
red:set_timeout(1000) -- 设置超时时间
local ok, err = red:connect('127.0.0.1', 6379)
if not ok then
    ngx.say("连接Redis失败: ", err)
    return
end
 
-- 为了简化，这里不使用密码进行连接
 
-- 初始化限流器参数
local limit = 100 -- 每秒允许的最大请求数
local window = 1 -- 时间窗口，这里为1秒
local counter_key = "rate_limit_counter" -- Redis中计数器的键
local lock_key = "rate_limit_lock" -- 用于分布式锁的键
 
-- 获取分布式锁，避免并发更新计数器时的数据竞争
local ok, err = red:setnx(lock_key, true)
if not ok then
    ngx.say("获取分布式锁失败: ", err)
    return
end
 
-- 检查是否已经有其他请求获得了分布式锁，如果是，则等待下一次尝试
if err == 0 then
    ngx.say("已达到限流限制")
    return
end
 
-- 计数器存在，获取当前计数
local current_count = tonumber(red:get(counter_key) or 0)
 
-- 如果计数器超过限制，则等待下一个时间窗口
if current_count >= limit then
    ngx.say("已达到限流限制")
    return
end
 
-- 计数器未超过限制，增加计数
current_count = current_count + 1
red:set(counter_key, current_count)
 
-- 解锁
red:del(lock_key)
 
-- 业务逻辑继续执行...
ngx.say("请求通过限流器")

这段代码示例展示了如何使用Redis和Lua脚本在Nginx环境中实现一个简单的分布式限流器。它使用Redis的计数器和分布式锁来控制请求的频率。在实际应用中，你可能需要根据具体需求调整限流器的参数和逻辑。

在Redisson中实现分布式锁通常涉及到RLock接口，通过使用lock和unlock方法来获取和释放锁。锁续约是通过锁实例的lock方法中的leaseTime参数来设置的，它代表锁的有效时间。一旦时间到了，锁会自动释放。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Redisson获取锁以及如何设置锁的续约时间：

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10秒自动解锁
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released");
            }
        }
 
        // 关闭RedissonClient
        redisson.shutdown();
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个RedissonClient实例，并通过它获取了一个名为myLock的锁对象。然后我们尝试通过tryLock方法获取锁，并且指定了锁的持有时间为10秒。如果锁被当前线程持有，在最后我们确保释放了锁。这个例子展示了如何使用Redisson实现分布式锁以及锁续约的基本用法。

-- 使用Redis和Lua脚本实现滑动窗口限流
 
-- 初始化限流配置
local limit_count = tonumber(ARGV[1]) -- 限流阈值
local limit_time_in_seconds = tonumber(ARGV[2]) -- 时间窗口
local current_time = tonumber(ARGV[3]) -- 当前时间戳
local cache_key = KEYS[1] -- 缓存键
 
-- 计算窗口开始时间和结束时间
local window_start_time = current_time - limit_time_in_seconds
local window_end_time = current_time
 
-- 检查是否超出限制
local count = redis.call('zcount', cache_key, window_start_time, window_end_time)
if count < limit_count then
    -- 未超出限制，添加当前请求到缓存，并设置过期时间等于窗口时长
    redis.call('zadd', cache_key, current_time, current_time)
    redis.call('expire', cache_key, limit_time_in_seconds)
    return true
else
    -- 超出限制，不允许通过
    return false
end

这段Lua脚本用于Redis中，通过Redis的zadd和zcount命令实现了滑动窗口限流算法。它会检查在指定的时间窗口内的请求数量是否超过了限制，如果没有超过，则允许通过当前请求并更新缓存。如果超过了限制，则不允许通过。这是一个简单而有效的分布式限流解决方案。

在Java Web应用中，可以使用Redis来实现分布式Session管理。以下是一个使用Spring Session和Spring Data Redis实现分布式Session的简单示例：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependencies>
    <!-- Spring Session Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.session</groupId>
        <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Redis 客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.data</groupId>
        <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

2. 配置application.properties或application.yml以连接到Redis服务器：

# Redis 服务器配置
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

3. 配置Spring Session使用Redis：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.session.data.redis.config.annotation.web.http.EnableRedisHttpSession;
 
@Configuration
@EnableRedisHttpSession // 启用Redis作为HTTP Session的存储
public class SessionConfig {
}

4. 在你的控制器中使用@SessionAttribute注解来管理特定的session属性：

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.SessionAttribute;
import org.springframework.web.bind.annotation.SessionAttributes;
 
@Controller
@SessionAttributes(value = "user", types = { User.class }) // 管理名为"user"的session属性
public class SessionController {
 
    @GetMapping("/setSession")
    public String setSession(SessionStatus sessionStatus, @SessionAttribute("user") User user) {
        // 设置session属性
        user.setName("John Doe");
        return "sessionSet";
    }
 
    @GetMapping("/getSession")
    public String getSession(@SessionAttribute("user") User user) {
        // 获取session属性
        return "sessionGet: " + user.getName();
    }
}

在以上示例中，我们启用了Spring Session对Redis的支持，并通过@EnableRedisHttpSession注解配置了它。然后，我们使用@SessionAttributes注解来声明应该被Spring Session管理的session属性。在控制器方法中，我们使用@SessionAttribute注解来访问这些属性。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要进行更多配置，比如连接池大小、过期时间等。此外，User类需要实现序列化，以便能够存储到Redis中。