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 。
redis数据量过大怎么办1、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加 。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等 。
2、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』 。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片 。
3、可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁 ， 虽然这个可能不是太常用 。
4、总的老说，优化方案中只有两种 ， 一种是给查询的字段加组合索引 。
【redis节点宕机如何处理? redis宕机解决方案】5、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache 。
6、如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发 。
redis哨兵和集群同时使用不单个Redis服务如果宕机的话，服务就不可用了，为了解决这种问题 ， redis也提供有集群服务 。传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从 ， 主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限 。
集群至少需要3主3从，且每个实例使用不同的配置文件 ， 主从不用配置，集群会自己选 。
但是主从模式的高可用会有问题 。因为主节点挂了之后是没有自动选主机制的 ， 需要人工干预来指定一个从节点作为主节点 。为了解决主从模式不能高可用的问题，哨兵模式就出现了 。哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群 。
我们在使用 Redis 时，一般会采用 主从集群 + 哨兵 的模式部署，这样做的好处在于，当主库异常宕机时，哨兵可以实现「故障自动切换」，把从库提升为主库，继续提供服务 ， 以此保证可用性 。
即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的 。
为什么会出现这个问题：哨兵其实也是redis实例，一般情况下，哨兵是为了保证redis集群的故障转移 。由于资源，以及网络通信的性能考虑，一般哨兵和redis会部署在同一物理机 。
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