分布式锁的一些细节问题,值得收藏1、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 。
2、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 。
3、基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其实现分布式锁的原理和Redis类似，我们在Zookeeper中创建瞬时节点，利用节点不能重复创建的特性来保证排他性 。
4、分布式锁常见的可以使用redis、zookeeper、seata 。目前用的比较多的redis，使用分布式锁组件redisson 。如果是直接操作redisTemplate，需要注意finally中释放锁，避免程序问题导致锁无法释放 。
5、分布式锁为解决分布式系统中多个应用同时访问同一个资源的问题 。一般是在两个场景下会防止对同一个资源的重复访问：提高效率 。
6、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） 。
大厂面试题详解:如何用Redis实现分布式锁?1、直接使用 set（key，value，NX，EX，timeout） 指令，同时设置锁和超时时间 。以上两种方法，使用哪种方式都可以 。释放锁的脚本两种方式都一样 ， 直接调用 Redis 的 del 指令即可 。
2、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 。
3、如返回1，则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁 。如返回0，表明该锁已被其他客户端取得 ， 这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时 。
4、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） 。
5、如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key 。然后呢 ， 另外的客户端2就可以尝试完成加锁了 。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制 。
6、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 。
高并发环境下编程注意事项-分布式锁1、锁释放时机 ：加锁时我们设置了key的超时 ， 当超时后，如果还未解锁，则自动删除key达到解锁的目的 。如果一个竞争者获取锁之后挂了 ， 我们的锁服务最多也就在超时时间的这段时间之内不可用 。
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 分布式锁问题 redis分布式锁常见问题】3、加锁的时候设置一个过期时间，同时客户端开启一个「守护线程」 ， 定时去检测这个锁的失效时间 。如果快要过期，但是业务逻辑还没执行完成，自动对这个锁进行续期，重新设置过期时间 。
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 。
redis分布式锁常见问题及解决方案1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
5、释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了 。
6、这个问题也有开源库解决了，就是redis红锁 。下一个问题是分布式锁可以重入么？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 。
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 。
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 。
4、释放锁时，删除相应的记录 。基于Redis的分布式锁使用Redis的SETNX命令（Set if Not eXists）来实现分布式锁 。SETNX命令在键不存在时设置值，并返回1；如果键已存在，不执行任何操作 ， 并返回0 。
5、可以在删除锁的时候先get值，判断值是否是当前线程存的随机值 ， 只有相同才执行删锁的操作；当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性 。
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