redis锁防并发，redis并发锁机制

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Springboot使用redis的setnx和getset实现并发锁、分布式锁

1、使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset。那我们的设计思路就是：上面的代码使用了一个RedisService的类，里面主要是简单封装了一下redis的操作，你可以替换为自己的service。

2、这里同时启动5个线程并发往redis中存储 lock 这个key（key可以自定义，但需要一致），同时设置10秒的过期时间。

3、C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0 C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。

4、在8版本之后，redis为了解决这个问题，提供了官方版的解法，就是命令：set key value nx expireTimeNum ex，将上述两个命令合并成了一个命令。

1、Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。

2、redis高并发能力直接相关概念有，无序集合内存回收。Redis作为一款高效的内存数据库，其最为常用的数据结构之一就是无序集合。

3、Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。

4、MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量，而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量。一般来说，MySQL的并发能力通常在每秒600次以上，而Redis的并发能力可以达到每秒1000次。

5、高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

6、大多数是纯内存访问，不需要访问磁盘非阻塞IO 不需要考虑并发、锁，也不会增加上下文切换等开销总之，redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。

1、：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

3、增加最大并发数限制：通过修改服务器或应用程序的设置，将最大并发数调整为更高的限制，从而提升系统的处理能力。

4、使用消息队列方法解决：消息队列是一种常用的解决高并发问题的方法。将用户的请求放入消息队列中，然后通过消费者进程逐个处理队列中的请求。这样可以有效地分散请求，避免大量请求同时到达数据库，导致数据库压力过大。

5、决应用高并发的问题方法：第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。

6、但是这种做法有一定的弊端，过多的读请求线程堵塞，将机器内存占满，依然没有能够从根本上解决问题。在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。

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、可以尽量把锁自动过期的时间设的冗余一些。但也不能彻底解决。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。

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、原理很简单，set 一个锁-key，如果成功则说明加锁成功，反之则失败。

6、写在前面现在面试，一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架（Spring Cloud、Dubbo）聊起，一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。

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