redisson出现相同数据基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序 。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个 。
RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能 ， 与服务端无关 。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应 。
再继续思考 ， 还有一个更极端的问题是，redis如果是单节点的，它宕机了；或者是主备节点的 ， 但是备份节点还没有来得及同步主节点的数据，主节点拿到锁之后，在同步数据之前就马上宕机了，则也有可能出现锁不住的问题 。
Redlock核心思想是这样的：部署多个redis master节点，确保它们不会同时宕机 。而且这些主节点之间是完全独立的，它们之间没有数据同步 。同时，我们需要确保使用相同的方法来获取和释放锁 。
我们只要从 RBlockingQueue 队列中取数据即可 。好像还是不够深入，我们接着看 。
通过这个命令设置一个hash数据结构 ， 这行命令执行后 ， 会出现一个类似下面的数据结构：上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586：1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁 。
使用redis实现的分布式锁原理是什么?1、说实话 ， 如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁 ， 一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用 。
2、Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现 。SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在 ， 则什么都不做，返回0 。
3、所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候 ， 可能导致多个客户端同时完成加锁 。
Redis的Setnx命令实现分布式锁可以在再次获取锁时，如果锁被占用就get值，判断值是否是当前线程存的随机值 ， 如果是则再次执行 set 命令重新上锁；当然为了保证原子性这些操作都要用 lua 脚本来执行 。
释放锁时，删除相应的记录 。基于Redis的分布式锁使用Redis的SETNX命令（Set if Not eXists）来实现分布式锁 。SETNX命令在键不存在时设置值，并返回1；如果键已存在 ， 不执行任何操作，并返回0 。
SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作 。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁 。
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 。
命令是： setnx expire 添加分布式锁的同时，添加一个锁锁过期的时间 。这样，当加锁线程退出之后，至少等一段时间之后 ， 锁是有机会释放掉的 。这里有一个小问题是，这两个命令是分开执行的，不是原子操作 。
大厂面试题详解:如何用Redis实现分布式锁?1、直接使用 set（key，value，NX ， EX，timeout） 指令 ， 同时设置锁和超时时间 。以上两种方法 ， 使用哪种方式都可以 。释放锁的脚本两种方式都一样，直接调用 Redis 的 del 指令即可 。
2、可以尽量把锁自动过期的时间设的冗余一些 。但也不能彻底解决 。可以在删除锁的时候先get值，判断值是否是当前线程存的随机值，只有相同才执行删锁的操作；当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性 。
3、如返回1 ， 则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁 。如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时 。
4、如果想要实现可重入的分布式锁的话，需要在设置value的时候加上线程信息和加锁次数的信息 。但是这是简单的思路，如果加上过期时间等问题之后，可重入锁就可能比较复杂了 。
5、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL） 。
利用Redis实现防止接口重复提交功能1、其实这个也简单，可以使用Redis来做 ， 用户名 + 接口 + 参数啥的作为唯一键，然后这个键的过期时间设置为注解里过期字段的值 。设置一个过期时间可以让键过期自动释放 ， 不然如果线程突然歇逼 ， 该接口就一直不能访问 。
2、当有请求调用接口时，到redis中查找相应的key，如果能找到，则说明重复提交，如果找不到，则执行操作 。业务方法执行后，释放锁 。切面类需要使用@Aspect和@Component这两个注解做标注 。
3、vuejava防止重复创建订单的步骤：创建订单时，用订单信息计算一个哈希值 。判断redis中是否有key，有则不允许重复提交 。没有则生成一个新key，放到redis中设置个过期时间即可 。
4、放服务实例处理完这个业务功能后可以删除掉redis中的数据，相当于适当锁 。为了防止因意外情况导致不会执行释放锁的操作 ， 可以给存入redis的数据设置一个过期时间，如果时间到了，数据还没有被删除，redis会自行删除这条数据 。
Redis怎么实现分布式锁如果没有其他线程占用，则就可以通过添加分布式锁来占用这个资源，然后再执行后续的任务，在任务执行完成之后，再释放分布式锁，其他线程就可以继续使用这个资源了 。
使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL） 。
requestId：这个东西实际上就是用来标识他是哪一个请求进行的加锁，因为在分布式锁中，我们要知道一件事 ， 就是加锁的和解锁的，必须是同一个客户端才可以 。
【redis锁可重入 redis锁防止重复的案例】简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源 。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性 。解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key，否则啥都不做 。
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