Redis分布式锁的原理 redis分布式锁bug

缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁缓存雪崩、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 。
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 。
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 。
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 。
redis分布式锁用在事务里面什么意思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 。
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 。
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) 。
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 。
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 。
redis分布式锁可能出现的问题锁的释放问题: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 。
Redis 分布式锁不能解决超时的问题,分布式锁有一个超时时间,程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题 。
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 。
释放锁的时候,只需要删除 del key 这个 key 就行了 。
如何使用redis实现分布式锁功能?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、需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client,是,则解锁 。
【Redis分布式锁的原理 redis分布式锁bug】3、释放锁的脚本两种方式都一样 , 直接调用 Redis 的 del 指令即可 。到目前为止,我们的锁既起到了互斥效果,又不会因为某些持有锁的系统出现问题,导致死锁了 。

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