高并发环境下编程注意事项-分布式锁锁释放时机 ：加锁时我们设置了key的超时 ， 当超时后，如果还未解锁，则自动删除key达到解锁的目的 。如果一个竞争者获取锁之后挂了 ， 我们的锁服务最多也就在超时时间的这段时间之内不可用 。
需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client，是 ， 则解锁 。
多版本并发控制，update with condition，更新带条件 ， 这也是在系统设计的时候 ， 合理的选择乐观锁，通过version或者其他条件，来做乐观锁，这样保证更新及时在并发的情况下，也不会有太大的问题 。
在同一时刻，只能有一个线程去读写一个【共享资源】，也就是高并发的场景下，通常为了保证数据的正确 ， 需要控制同一时刻只允许一个线程访问 。此时就需要使用分布式锁了 。
【redis分布式锁高可用 高并发redis分布式锁】在分布式系统中，为了保证对数据的修改有最终一致性，通常使用分布式锁或者分布式事务 。比如常见的多个系统同时修改商品 ， 既依赖于现有数据也要修改数据，如果没有限制，高并发情况下很可能最终数据是错误的 。
在传统单体应用单机部署的情况下，并发问题可以通过使用Java并发相关的锁如synchronized，但是当规模上升到分布式集群的情况下，要控制共享资源访问，就需要通过分布式锁来实现 。
goredis分布式锁快吗以IP访问限制来说 ， 恶意攻击者可能发起无限次访问，并发量比较大 ， 分布式环境下对N的边界检查就不可靠，因为从redis读的N可能已经是脏数据 。
但是在分布式系统中，这种方式就失效了；由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问 。
由于redis是单线程的且性能很快，所以比较适合做全局分布式锁 。基本流程就是在操作可能某个全局冲突资源的时候 ， 使用一个全局唯一key来判断是否有其他线程占用了资源，如果有其他线程占用，则报错退出或者循环等待 。
分布式锁不用乐观锁用redis的原因是快捷方便 。根据查询相关公开信息显示，Redis使用乐观锁 ， 相对于悲观锁，在实现中更加简单，在某些场景中的性能也更好 。
Springboot使用redis的setnx和getset实现并发锁、分布式锁使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset 。那我们的设计思路就是：上面的代码使用了一个RedisService的类 ， 里面主要是简单封装了一下redis的操作，你可以替换为自己的service 。
这里同时启动5个线程并发往redis中存储 lock 这个key（key可以自定义，但需要一致），同时设置10秒的过期时间 。
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0 C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了 ， 如果没超时 ， 则等待或重试 。
在8版本之后，redis为了解决这个问题，提供了官方版的解法 ， 就是命令：set key value nx expireTimeNum ex，将上述两个命令合并成了一个命令 。
高并发没锁可不行,三种分布式锁详解1、目前分布式锁的实现方案主要包括三种：基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
2、基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。注意：其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表 。
3、性能上可能没有缓存服务那么高 ， 因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能 。zookeeper 中创建和删除节点只能通过 Leader 服务器来执行 ， 然后将数据同步到所有的 Follower 机器上 。
4、高可用的获取锁与释放锁；高性能的获取锁与释放锁；具备可重入特性；具备锁失效机制，防止死锁；具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败 。
redis分布式锁可能出现的问题锁的释放问题：多个客户端竞争同一把锁时，会出现一个客户端释放了锁，但别的客户端并没有释放的情况 。这会导致别的客户端无法获取到锁，从而无法继续执行后续的操作 。
Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题 。
问题-1 如果setnx执行成功，但是在expire执行的时候redis节点宕机了，在这种情况下，锁不会被释放，导致死锁 。
释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了 。
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