报错问题描述不够详细，无法提供精确的解决方案。但是，我可以给出一个常见的解决Spring Boot配置Redis时application.yml文件格式错误的方法。

常见的application.yml配置Redis的格式如下：

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: your_password
    database: 0
    timeout: 60000

如果你遇到了格式导致的报错，可能的原因和解决方法如下：

1. 缩进错误：YAML文件对缩进非常敏感，使用空格而不是制表符进行缩进。确保使用正确数量的空格来表示层级关系。
2. 冒号后必须有空格：在键和值之间必须有一个冒号，后面跟一个空格。
3. 不正确的值类型：确保值的类型与期望的类型匹配，例如数字不需要引号，布尔值用true或false，字符串需要用引号括起来。
4. 不正确的结构：检查键是否正确，例如spring.redis而不是springredis，确保每个键的结构都是正确的。
5. 文件编码问题：确保application.yml文件使用UTF-8编码。

如果你能提供具体的报错信息，我可以给出更加精确的解决方案。

这个错误通常表明Redis客户端在与Redis服务器交互时遇到了一个未知异常，并且事件执行器（event executor）被终止了。这可能是由于多种原因导致的，比如网络问题、配置错误、Redis服务器负载过高或资源不足等。

解决方法：

1. 检查网络连接：确保客户端和Redis服务器之间的网络连接是稳定的。
2. 检查Redis服务器状态：确保Redis服务正在运行，并且没有遇到资源瓶颈或错误。
3. 查看Redis日志：检查Redis服务器的日志文件，可能会提供导致异常的具体原因。
4. 增加错误处理：在客户端代码中增加异常处理逻辑，以便更优雅地处理错误。
5. 调整配置：检查Redis的配置文件，确保没有不当的配置导致异常。
6. 更新客户端和服务器版本：如果可能，更新Redis客户端和服务器到最新稳定版本。
7. 资源监控：检查服务器的CPU、内存和磁盘使用情况，确保服务器有足够的资源处理请求。
8. 分析应用负载：如果服务器负载过高，需要分析应用为何产生如此高负载，并采取措施减轻。

如果问题依然存在，可能需要进一步的调试和分析才能确定确切的原因。

Redis未授权访问通常是由于Redis没有设置密码或者配置不当导致可以无需验证就连接到Redis服务器。攻击者可以利用这个漏洞执行任意命令，包括读取敏感数据、写入数据、执行远程代码等。

以下是一些Redis未授权访问漏洞的利用方法：

1. 利用redis-cli工具连接到Redis服务器：

redis-cli

2. 列出所有key：

keys *

3. 获取特定key的值：

get <key>

4. 写入数据到Redis：

set <key> <value>

5. 执行远程代码（需要Redis版本在6.2以上且配置了Eval权限）：

eval "your_code_here" 0

为了防御此类攻击，请确保为Redis设置密码，并且在生产环境中应用最佳实践，例如：

• 使用强密码。
• 限制Redis服务的监听地址。
• 使用防火墙规则来限制访问。
• 使用rename-command配置来重命名或禁用不安全的命令。
• 使用Redis的访问控制列表（ACL）来限制不同用户的权限。
• 定期更新Redis到最新版本，应用安全补丁。

修复方法：

1. 设置密码：在Redis配置文件中设置requirepass指令。

requirepass yourpassword

2. 监听地址：修改bind指令限制监听地址。

bind 127.0.0.1

3. 命令重命名：修改rename-command指令。

rename-command CONFIG ""

4. 使用ACL：通过user指令设置不同用户的权限。

user default on nopass ~* +@admin

确保在修改配置后重启Redis服务使设置生效。

-- 假设我们有一个Redis数据库连接对象 `redis_conn`
-- 以下是在Lua中使用Redis的基本示例
 
-- 设置键值对
redis_conn:set("my_key", "my_value")
 
-- 获取键的值
local value = redis_conn:get("my_key")
print(value) -- 打印出 "my_value"
 
-- 使用Lua脚本执行更复杂的操作
-- 例如，我们想要原子性地增加一个计数器
local script = [[
    local counter = redis.call('GET', KEYS[1])
    if counter == false then
        counter = 0
    else
        counter = tonumber(counter)
    end
    counter = counter + 1
    redis.call('SET', KEYS[1], counter)
    return counter
]]
 
-- 在Redis中执行Lua脚本
local result = redis_conn:eval(script, 1, "my_counter")
print(result) -- 打印出新的计数值

这个Lua脚本示例展示了如何在Redis中使用Lua脚本来执行更复杂的操作。它首先检查键是否存在，如果不存在，它将计数器初始化为0，然后递增计数器，并将更新后的计数器值存储回Redis，最后返回新的计数值。这个过程是原子的，因为它在Redis中被作为单个操作来执行。

Redis集群的部署通常涉及多个Redis节点的配置，并且要正确配置节点间的通信。以下是一个基本的Redis集群部署步骤：

1. 确保你有多个Redis实例准备配置。

2. 修改每个Redis实例的配置文件 redis.conf。

   • 设置 cluster-enabled yes 启用集群模式。
   • 设置 cluster-config-file nodes.conf 指定集群配置文件。
   • 设置 cluster-node-timeout 5000 节点超时时间。
   • 设置 appendonly yes 开启AOF持久化。
   • 设置 port 指定不同的端口号。
   • 设置 bind 绑定服务器IP地址。
3. 启动每个Redis实例。
4. 使用 redis-cli 工具创建集群。

例如，如果你有三个Redis实例在不同端口运行：

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

这个命令会创建一个包含三个主节点和三个从节点的Redis集群。--cluster-replicas 1 参数指定每个主节点有一个副本。

确保每个Redis实例的配置文件中的端口号、节点超时时间和持久化选项都已正确设置。如果是在生产环境，还需要考虑安全和性能等问题，并根据具体的网络环境和需求调整Redis集群的配置。

Redis的过期策略主要是通过定期清理和惰性删除来管理键的生命周期。

1. 定期清理：Redis每隔一段时间随机抽查一些键，检查它们是否过期，如果过期就删除。
2. 惰性删除：当客户端请求一个已经过期的键时，Redis会删除该键然后返回一个不存在的响应。

LRU（Least Recently Used）是一种常用的缓存淘汰算法，它的核心思想是当内存不足时，淘汰最近最少使用的缓存。

下面是一个简单的LRU实现的例子，使用Python的collections模块中的OrderedDict类：

from collections import OrderedDict
 
class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()
 
    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
            return self.cache[key]
        else:
            return -1
 
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)  # 淘汰最老的条目
 
# 使用示例
cache = LRUCache(capacity=2)
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
print(cache.get(1))  # 返回  1
cache.put(3, 3)   
print(cache.get(2))  # 返回 -1 (因为 2 被 3 替换了)
cache.put(4, 4)   
print(cache.get(1))  # 返回 -1 (因为 1 已经被 4 替换了)
print(cache.get(3))  # 返回  3
print(cache.get(4))  # 返回  4

这个LRU实现使用OrderedDict来保证最近使用的键始终在前面，当缓存容量超出限制时，最老的键值对会被自动淘汰。

以下是一个使用Spring Boot发送短信验证码，并结合Redis实现发送频率限制，验证码有效期为2分钟的示例代码。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
public class SmsController {
 
    private static final String PHONE_PREFIX = "sms:phone:";
    private static final long VALID_PERIOD = 2L; // 验证码有效期（分钟）
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private SmsService smsService; // 短信服务接口
 
    // 发送短信验证码
    @GetMapping("/sms/send")
    public String sendSms(@RequestParam("phone") String phone) {
        // 限制发送频率
        if (redisTemplate.hasKey(PHONE_PREFIX + phone)) {
            return "发送过于频繁，请稍后再试";
        }
 
        // 生成验证码
        String verificationCode = generateVerificationCode();
 
        // 发送短信
        boolean sendResult = smsService.sendSms(phone, verificationCode);
        if (sendResult) {
            // 存储验证码到Redis，并设置过期时间
            redisTemplate.opsForValue().set(PHONE_PREFIX + phone, verificationCode, VALID_PERIOD, MINUTES);
            return "验证码已发送";
        } else {
            return "短信发送失败";
        }
    }
 
    // 验证短信验证码
    @GetMapping("/sms/verify")
    public String verifySms(@RequestParam("phone") String phone, @RequestParam("code") String code) {
        String storedCode = redisTemplate.opsForValue().get(PHONE_PREFIX + phone);
        boolean verified = storedCode != null && storedCode.equals(code);
        if (verified) {
            // 验证码正确，可以执行后续操作
            return "验证成功";
        } else {
            return "验证失败或验证码已过期";
        }
    }
 
    private String generateVerificationCode() {
        // 这里可以实现验证码的生成逻辑
        return "123456"; // 示例代码中使用固定的验证码
    }
}

在这个例子中，我们定义了sendSms接口用于发送短信验证码，并在发送前检查是否超出了发送频率限制。验证码和手机号码作为键存储在Redis中，并设置有效期。verifySms接口用于验证用户输入的验证码。这个简单的示例展示了如何在实际应用中结合Redis实现短信验证码的发送和验证。

缓存击穿：指缓存中没有但数据库中有的数据，当大量并发请求到达时，这些请求会穿透缓存直接打到数据库，可能会导致数据库压力剧增。

解决方法：设置热点数据永不过期，或者使用分布式锁确保只有一个线程去数据库查询数据并更新缓存。

缓存穿透：指查询不存在的数据，缓存中和数据库中都不存在该数据，导致请求直接打到数据库。

解决方法：可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）预先检查请求的数据是否可能存在，不存在的话就直接拒绝请求，从而避免对数据库的查询压力。

缓存雪崩：指在某个时间段内，缓存中的大量数据同时过期，导致大量请求直接打到数据库。

解决方法：1. 设置缓存数据的过期时间时，采用随机过期时间避免集体过期。2. 实现缓存失效后，通过分布式锁或队列控制数据库写入操作的线程数量，防止数据库压力剧增。3. 实现缓存预加载机制，在系统运行前预先加载热点数据到缓存中。4. 监控缓存的健康状态，在出现问题时采取预警措施。

前端项目结构：

|-- vue3-element-plus-admin
    |-- public
    |-- src
        |-- api                   // 前端API调用
        |-- assets               // 资源文件
        |-- components           // 通用组件
        |-- directives           // 自定义指令
        |-- layout               // 布局组件
        |-- router               // 路由配置
        |-- store                // Vuex状态管理
        |-- styles               // 样式文件
        |-- views                // 页面组件
        |-- App.vue              // 根组件
        |-- main.js              // 入口文件
    |-- .env.development        // 开发环境配置
    |-- .env.production         // 生产环境配置
    |-- .eslintrc.js            // ESLint配置
    |-- .gitignore              // Git忽略文件
    |-- babel.config.js         // Babel配置
    |-- package.json            // 依赖配置
    |-- README.md               // 项目说明
    |-- vue.config.js           // Vue配置

后端项目结构：

|-- springboot-mysql-admin
    |-- src
        |-- main
            |-- java
                |-- com.example.demo
                    |-- controller                 // 控制器
                    |-- entity                     // 实体类
                    |-- mapper                     // MyBatis映射器
                    |-- service                    // 服务接口
                    |-- service.impl               // 服务实现
                    |-- Application.java           // Spring Boot应用入口
            |-- resources
                |-- application.properties        // 应用配置文件
                |-- static                        // 静态资源
                |-- templates                     // 模板文件
        |-- test
            |-- java
                |-- com.example.demo
                    |-- DemoApplicationTests.java // 测试类
    |-- pom.xml                                   // Maven依赖配置

数据库设计（示例）：

CREATE DATABASE `admin_system`;
 
USE `admin_system`;
 
CREATE TABLE `user` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `password` VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);
 
-- 更多表结构设计...

以上代码仅为示例，实际项目中需要根据具体需求进行详细设计和编码。

import redis
 
class RedisIdGenerator:
    """
    使用Redis的INCR命令实现的全局唯一ID生成器。
    """
    def __init__(self, redis_host='localhost', redis_port=6379, redis_db=0):
        self.redis_conn = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
        self.key = 'global_id'  # 用于存储全局唯一ID的Redis键
 
    def get_id(self):
        """
        获取一个全局唯一的ID。
        """
        return self.redis_conn.incr(self.key)
 
# 使用示例
redis_id_gen = RedisIdGenerator()
user_id = redis_id_gen.get_id()
print(f"Generated unique ID: {user_id}")

这段代码首先导入了redis模块，然后定义了一个名为RedisIdGenerator的类，它接受Redis服务器的地址、端口和数据库编号作为参数。__init__方法创建了一个到Redis的连接。get_id方法通过调用incr命令在每次调用时返回一个自增的唯一ID。这个实现利用了Redis的原子自增操作来保证ID的全局唯一性。