redis 分布式锁 lua redis分布式锁失效

redis分布式锁常见问题及解决方案使用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 。
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 。
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 。
如何用redis实现分布式锁1、如果想要实现可重入的分布式锁的话,需要在设置value的时候加上线程信息和加锁次数的信息 。但是这是简单的思路,如果加上过期时间等问题之后,可重入锁就可能比较复杂了 。
2、需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client,是,则解锁 。
3、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) 。
4、使用Redis实现分布式锁最简单的方案是使用命令SETNX 。SETNX(SET if Not eXist)的使用方式为:SETNX key value , 只在键key不存在的情况下,将键key的值设置为value,若键key存在,则SETNX不做任何动作 。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁1、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 。
2、缓存穿透是指一个请求要访问的数据 , 缓存和数据库中都没有,而用户短时间、高密度的发起这样的请求 , 每次都打到数据库服务上,给数据库造成了压力 。一般来说这样的请求属于恶意请求 。
3、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 。
什么是redis分布式锁1、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 。
2、在使用Redis实现分布式锁的时候 , 主要就会使用到这三个命令 。
【redis 分布式锁 lua redis分布式锁失效】3、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) 。
4、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 。
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 。
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 。原理就是,当我们要实现分布式锁,最简单的方式可能就是直接创建一张锁表,然后通过操作该表中的数据来实现了 。
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 。
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 。
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 。
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 。

    推荐阅读