处理解决Redis高并发下重复数据的问题（高并发redis数据重复）

随着互联网及各种应用的发展，系统的数据请求量随之呈现出高并发的趋势，作为大多数系统的基础设施，处理高并发请求的Redis在构建及部署时，常常会出现如重复数据问题。针对重复数据问题，有哪几种方法可以解决？

首先，可以使用Redis的布隆过滤器特性，在增加或查询数据前，先调用Redis的bf.exists接口，检查此键名是否存在，从而降低重复数据的出现。因为Redis的布隆过滤器数据下载十分快捷，准确率也很高，建议将它作为重复数据的基本检测方式。如下代码可以检查键名是否存在：

if (jedis.bfExists(BF_KEY, userKey)) {
    throw new RuntimeException("重复数据");
}

其次可以利用Redis的tx命令做到会话级原子性，通过读取要更新的记录，再判断是否已被修改，如果要更新的记录已被修改，则不需要进行更新操作，从而避免重复数据的插入。如下代码可以实现该功能：

// 开启Redis 事务
Transaction tx = jedis.multi();
// 读取一行记录
Response value = tx.get(key);
// 判断数据是否被修改
if (value.get().equals(oldValue)) {
    // 将数据更新到Redis
    tx.set(key, newValue);
}
// 提交事务
tx.exec();

最后也可以使用Redis的watch命令进行乐观锁控制，在执行其它操作前，先获取该键的版本，通过特定的版本号判断该键是否被修改，如果键的版本有变就说明数据已被修改，此时就不需要提交更新操作，避免重复数据。如下代码可以实现该功能：

// watch 指定键
jedis.watch("key");
// 获取指定键的值
String oldValue = jedis.get("key");
// 提交事务
Transaction tx = jedis.multi();
// 将键的值更改
tx.set("key", newValue);
// 获取事务的执行结果
List

以上几种方式，任何一种都能够解决Redis高并发下重复数据的问题。在实际应用中，可以根据具体场景综合这几种方式，以便更好地解决Redis中重复数据问题。