如何使用redis实现分布式锁功能?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） 。
需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client，是，则解锁 。
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 。
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 。
【redis 分布式锁问题 redis分布式锁解决雪崩】此时就需要使用分布式锁了 。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 。
redis常见问题缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性 ， Slave和Master最好在同一个局域网内 。关于Redis 常见的性能问题都有哪些 ， 青藤小编就和您分享到这里了 。
华为技术架构师分享:高并发场景下缓存处理的一些思路在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力 。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况 。
高可用架构群里的各位都是架构师 ， 是技术决策者，在引入一门新技术的时候，肯定会考虑到这些风险 。
两者解决的问题不同，TP场景主要是online实时业务 ， 这些业务的特征是整体数据规模相对较?。ㄕ嬲枰猳nline处理的数据，历史 数据可能很多）、请求短平快、数据locality明显、高并发低时延等，而AP场景整体的数据规模大、计算密度高、高吞吐等 。
redis使用要注意什么支持持久化操作 ， 可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作 ， 较好的防止数据丢失的手段 。
连接操作相关命令：quit：关闭连接（connection） 。auth：简单密码认证 。value操作命令：exists（key）：确认key否存 。del（key）：删除key 。type（key）：返值类型 。
需要注意的是 ， Redis 库并不是严格意义上的物理隔离，多个库之间共享相同的物理资源，包括内存、CPU 和磁盘等 。因此，如果多个库中存储的数据量非常大，会对 Redis 实例的整体性能产生影响 。
- 注意设置过期时间：如果需要保持Map的数据长时间存在，可以使用EXPIRE命令设置适当的过期时间，避免数据被自动删除 。- 考虑并发操作：在多线程或多进程环境下，合理设计数据访问和修改的逻辑 ， 避免冲突和覆盖 。
Redis采用Key-Value型的基本数据结构，昌平镇java培训发现任何二进制序列都可以作为Redis的Key使用（例如普通的字符串或一张JPEG图片）关于Key的一些注意事项：不要使用过长的Key 。
twitter的 twemproxy 是一个Redis的代理服务程序，能够实现key的分片 。分片能使key均匀地分布到集群的机器上去，能保证数据的一致性，有着众多的优点 。
redis分布式锁常见问题及解决方案1、使用redis客户端redisson ， redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上 。
2、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 。
3、比如，SSD将内存换成了磁盘，以换取更大的容量 。
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