并发量超过队列最大值,如何解决?系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库 ， 现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
增加最大并发数限制：通过修改服务器或应用程序的设置，将最大并发数调整为更高的限制，从而提升系统的处理能力 。
分布式锁为什么不用乐观锁用redis1、forupdate排他锁 。所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有updateversion失败后才能觉察到 。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖 。
2、还有人说可以用乐观锁，比如使用如下 SQL： 这种方式就在一定几率下，很可能出现数据一直更新不上，导致长时间重试的情况 。所以 ， 经过综合考虑，我们就采用了 Redis 分布式锁 ， 通过互斥的方式，以防止多个客户端同时更新优惠券数量的方案 。
3、使用Redis实现的锁，并不存在这样的问题，因为key并不会因为客户端怎么样而被删除 。
4、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 。
【redis incr锁 redis中两种锁】5、分布式锁需要满足的特性 综上：使用 setnx 命令来实现分布式锁并不是一个很严谨的方案，如果是Java技术栈，我们可以使用 Redisson 库来解决以上问题，接下来的文章会介绍如何使用 。
redis一般用来干嘛1、消息队列、分布式锁 。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用，实现异步处理和解耦 。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层 ， 通过缓存锁信息和锁状态，实现分布式锁和并发控制 。
2、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
3、Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能 。
4、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件 ， 常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
Redis分布式锁的原理是什么?如何续期?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 。
在使用分布式锁的时候，其实就是采用了「自动续期」的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程 。这个方案可以说很 OK 了，能想到这些的优化点已经击败一大批程序猿了 。
获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互 ， 来实现分布式锁 。首先分析，传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间 。
选用Redis实现分布式锁原因：（1）Redis有很高的性能；（2）Redis命令对此支持较好 ， 实现起来比较方便使用命令介绍：（1）SETNXSETNX 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 。
引言 之前自己在用redis来实现分布式锁的时候都是基于单个Redis实例，也就是说Redis本身是有单点故障的，Redis的官方文档介绍了一种自认为合理的算法，Redlock来实现分布式Redis下的分布式锁 。
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