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 。
问题-2 如果expire时间过短 ， 但是任务执行时间过长，那么锁会因为过期而被删除，其它客户端可以重新获取锁 。在这种情况下，多个客户端同时获取到了锁 。
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 。
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分布式锁的原理是什么?如何续期?1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
4、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 。
【redisson分布式锁超时 redis分布式锁超时业务还没执行完】5、Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁 ， 单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制 。
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