高并发场景Redis分布式锁实现方式1、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 。
2、如果没有其他线程占用，则就可以通过添加分布式锁来占用这个资源，然后再执行后续的任务，在任务执行完成之后，再释放分布式锁，其他线程就可以继续使用这个资源了 。
3、基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存操作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO ， 效率相对低下 。
什么是redis分布式锁【redis分布式锁原子性优化，redis实现分布式锁的原理】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 。
在传统单体应用单机部署的情况下，并发问题可以通过使用Java并发相关的锁如synchronized，但是当规模上升到分布式集群的情况下，要控制共享资源访问，就需要通过分布式锁来实现 。常见的分布式锁方案如数据库乐观锁，Redis锁 ， zk锁等 。
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 。
实现分布式锁最终是通过什么方式？在集群环境下，保证只允许有一个jvm进行执行 。不同点 从技术上分析 Redis 是nosql数据，主要特点缓存；Zookeeper是分布式协调工具，主要用于分布式解决方案 。
基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高 ， 加锁速度最快 ， 因为Redis几乎都是纯内存操作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO ， 效率相对低下 。
Springboot使用redis的setnx和getset实现并发锁、分布式锁1、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 。
2、这里同时启动5个线程并发往redis中存储 lock 这个key（key可以自定义，但需要一致），同时设置10秒的过期时间 。
3、在8版本之后，redis为了解决这个问题，提供了官方版的解法 ， 就是命令：set key value nx expireTimeNum ex，将上述两个命令合并成了一个命令 。
4、C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0 C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试 。
5、SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值 ， 如果key存在，不做任何操作 。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁 。
6、redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可 。
redis分布式锁用在事务里面什么意思分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性 。
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 。
只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可 。在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等 。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行 。
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