1. java List集合与redis数据快速比对
这个问题 应该没法回答 没法知道你redis里面你数据具体是什么类型存在的？如果也是list 那你就效率就很有问题了，如果用hash就会很快（也就1000次HEXISTS），所以如果你用list 是为了用他的range接口，那你为提高效率可以类似的为这个400W的数据建一个hash类型的索引结构每次维护就维护两种类型的数据，说到底还是看你具体你的数据结构和你redis中的结构的组织问题。
2. 关于redis的list类型和Java的list类型怎么比较
redis有接口，各种数据结构的读写都有，你要查查，
其实没必要整个列表进行读写，如果非要那样，可以把列表转成一个字符串当普通键值对存
3. 如何正确使用redis队列处理php秒杀并发问题
1. redis中保存的是数组(序列化)，绝对不要保存SQL,保存SQL的方法很蛋疼 保存数组是为了数据库安全(万一sql语句专有错误，任务就属直接失败了)，灵活度和兼容性
2.服务器后台作一个shell脚本，死循环，不断从队列中取数据，进行处理．如次反复，如果没有数据，也立即尝试取数据－－－不要担心性能问题，后台单并发请求，不会造成性能问题
3.因为队列中保存的是数组，不存在这个问题
4. redis秒杀到底是用集合还是队列呢
1.评估光用 benchmark 不可靠，得具体根据你的业务使用场景，如使用 string 还是 list ，或者是 zset ， list 和 zset 长度不版同有些操作的单次耗时权是不同的，你得预估你的数据量，然后自己写测试代码，这样最靠谱 2.
5. 如何用redis和线程实现秒杀系统
写入内存而不是写入硬盘
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬版盘快100倍。而内存权又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。
6. Redis List的最高效的查找算法是什么
如果key是无序的。O(n)。
如果key是有序的。O(logn)。
如果对key做hash，O(1)。
要是key是字符串，还能做trie优化。
不太了解问题是问Redis List的应用，还是它的实现。 不过我想单对List而言，无非就这几种方法吧。
7. redis为什么能实现秒杀
redis是单线程的 可以很好地解决并发问题
如果使用普通的代码逻辑实现秒杀会出现并内发问题导致多人容秒杀成功货物超发的情况 二使用redis可以把并发的请求进行队列 就好像把一拥而上的人排成了一个队一个一个来 先通过redis减库存成功后在进入我们网站的数据库进行减库存，当redis中库存没有了请求就不会再进入数据秒杀就不会再成功
8. redis 秒杀系统怎么确定到时间才能下单
哎……我也试过几次，但是这个数量这么少，感觉不会中的，要网速快，要眼力好，要手麻利。 玩几次就是去信心了，感觉不靠谱，感觉没这么好的事情的。
9. C#怎么使用redis实现秒杀功能
大概思路吧：
秒杀系统的架构设计
秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题：
写入内存而不是写入硬盘
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。
你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。
Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。异步处理而不是同步处理
像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。
因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！
异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。分布式处理
好吧。也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。
这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。
Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。
使用Redis实现描述系统
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。
基本上，你用Redis的这些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒杀请求
当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。
后台启动多个工作线程，使用
LPOP key
读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
每完成一条秒杀记录的处理，就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。
要是还撑不住，该怎么办
也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？
记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！
下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。
脚本攻击
如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件，就可能会直接把我们的交换机给压垮了。
这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？
交换机撑不住了
可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。
这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。
原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！
我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。
总结
有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！
这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。
最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
10. 写个简单的redis队列来解决商品秒杀，包含main方法测试，求解
具体的业务还是得来需要你自己自定制.\x0d你的需求实际上是一个变形的生产者-消费者实现.
对于此类需求,主要是将请求和实际的处理过程解耦,一般都是采取异步的方式来通知请求方,
这跟用不用redis其实没有多大的关系.一般的实现方法是你需要将用户的请求封装成一个Task,
然后将这个Task再push到redis队列,然后后端的worker.php完全可以多进程、
多线程的并发处理Task并将处理结果回调给请求方.这里唯一麻烦点的就是这个Task的设计,
需要能够包含请求信息(请求内容,请求方标识等等).