高并发场景Redis分布式锁实现方式1、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） 。
2、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 。
3、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 。
redismysql库存扣减失败怎么办1、如果只用Redis来进行存储，处理完数据直接返回前端即可 。如果还要持久化到DB，要尽量避免直接操作DB，因为DB往往是最大的IO瓶颈，如果要异步落库到DB，比如使用MQ 。要注意处理Redis扣减和消息发送的原子性处理 。
2、如果某个命令执行失败，可以通过修改 AOF 文件中的内容来回滚之前的操作 。定期备份 Redis 数据库：如果您发现 Redis 数据库中的数据发生了错误，可以使用备份的数据进行恢复 。
3、如果方案是扣减时候先lua扣redis，扣成功了同步扣mysql，这样可以解决流量大库存少的问题，基本上库存比较少没有啥问题 。
4、往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取 ， 若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
5、延迟删除： 先更新mysql ， 然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间 ， 由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则 ， 就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值 。
2、库存全部放在redis是可取的 。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节 ， 库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力 。
3、Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景 。
4、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话 ， Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储 ， 由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached 。
5、Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功能基本可以满足 。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列 。分布式锁：在分布式服务中 。
6、重试机制：当库存扣减失败时 ， 可以加入重试机制，让请求重新执行一次 ， 一般情况下，问题可以得以解决 。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施 ， 限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃 。
redis缓存击穿怎么办其次，可以采取一些技术手段来避免或者解决Redis击穿问题 。其中一种方法是使用热点隔离，将访问量过大的数据单独存储在不同的缓存中，实现数据的分离 。同时，也可以采用负载均衡等技术手段来平衡所有请求的压力，避免Redis集群崩溃 。
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 。
解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据 ， 由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大 。
解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在 。
【redis锁延迟 redis实现延时解锁库存】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 。
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