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 。
4、释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了 。
5、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 。
6、针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种 。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题 ， 但是它们之间有所不同 。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上 ， 此时数据库层的负载压力会骤增 。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统 ， 当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。
针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种 。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行 ， 设置失败的就轮询等待 。
预防和解决缓存穿透问题 ， 可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题 ， 大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
这里需要注意的是：搭建缓存后，系统的复杂性增加了 。你需要考虑很多问题，比如：缓存和数据库一致性问题？（比如是更缓存 ， 还是删缓存），这点可以看我的一篇文章《数据库和缓存双写一致性方案解析》 。
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、首先 ， 分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量 。
4、分布式锁最主要的作用就是保证任意一个时刻 ， 只有一个客户端能访问共享资源 。我们知道 redis 有 SET key value NX 命令 ， 仅在不存在 key 的时候才能被执行成功，保证多个客户端只有一个能执行成功，相当于获取锁 。
分布式锁的一些细节问题,值得收藏锁的释放问题：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 。
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 。
上面这个分布式锁的实现中 ， 大体能够满足了一般的分布式集群竞争锁的需求 。这里说的一般性场景是指集群规模不大 ， 一般在10台机器以内 。
与分布式锁对应的是【单机锁】 ， 我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量而产生数据问题，通常会使用一把锁来实现【互斥】 ， 其使用范围是在【同一个进程中】 。（同一个进程内存是共享的 ， 以争抢同一段内存，来判断是否抢到锁） 。
我们今天就来实现用 Redis 来实现分布式锁，并且要学会怎么使用 。准备使用 Jedis 的 jar 包，在项目中导入 jar 包 。
基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其实现分布式锁的原理和Redis类似 ， 我们在Zookeeper中创建瞬时节点，利用节点不能重复创建的特性来保证排他性 。
redisson出现相同数据1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
【redis分布式锁的缺陷 redisson分布式锁缺陷解决】5、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 。
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