分布式锁有哪些?ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名 。
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 。
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 。
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 。
分布式锁:ZooKeeper与Redis的区别使用Redis实现的锁，并不存在这样的问题，因为key并不会因为客户端怎么样而被删除 。
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 。
kafka的选举其实就是创建临时节点，这和Zookeeper分布式锁的实现原理基本相同 。redis主从切换和redis集群的理解 。要注意，主从切换默认只有一个master，但是对于多个master的集群，没有主从切换的说法 。
基于ZooKeeper的分布式锁ZooKeeper是一个分布式协调服务，可以用来实现分布式锁 。在ZooKeeper中，有一个临时顺序节点（EphemeralSequentialZNode）的概念，可以用来实现分布式锁 。
这个外部系统，可以是 MySQL，也可以是 Redis 或 Zookeeper 。但为了追求更好的性能，我们通常会选择使用 Redis 或 Zookeeper 来做 。依赖mysql的行锁 select for update 。一个特例，唯一索引 。
细说分布式redis1、比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列 。分布式锁：在分布式服务中 。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用 。
2、压缩：Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理 ， 压缩后的文件远远小于内存大小，默认开启 ， 可以通过参数config set rdbcompression{yes|no}动态修改 。
3、Redis 是一个高性能的key-value数据库 。redis的出现 ， 很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足 ， 在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用 。
4、输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理 。为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配 ， 这点和等下要说的输出缓冲区是一样的 。
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实现分布式锁的原理 redis做分布式锁的弊端】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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