redis死锁的排查和确定，redis死锁产生原因

RedLock-红锁

1、Redisson，作为Redis的分布式实现工具，提供了强大的分布式锁解决方案，其中红锁(RedLock)机制通过主节点过半的策略确保数据一致性。它的核心原理是：在不依赖主从同步的多个Redis实例中，尝试获取锁，设定超时，并确保多数节点成功且操作时间在锁的有效期内完成。

2、Antirez首先指出，Martin提出的后面两种场景，其中一种是犯了一个大错的，这就是前面提到的第三个场景，因为GC pause引起，导致锁实例和客户端之间有长时间的消息延迟，这个情况RedLock是能处理的，先回顾下RedLock算法。

3、是门锁螺丝松动。需要重新紧固门锁螺丝，并用管理员指纹或密码解除报警。小米指纹锁是一线品牌小米全自动智能锁能够做到一触自动开同时关门后0.8秒内自动上锁。

4、为此，Redis 的作者提出一种解决方案，就是我们经常听到的 Redlock(红锁)。 现在我们来看，Redis 作者提出的 Redlock 方案，是如何解决主从切换后，锁失效问题的。

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。redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。

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。解决方案：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。

3、释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了。上面的实现看似已经满足要求了，但是忘了考虑在分布式环境下，有以下问题：最大的问题就是因为客户端或者网络问题，导致 redis 中的 key 没有删除，锁无法释放，因此其他客户端无法获取到锁。

如何用redis实现分布式锁

1、首先，通过实例化RedissonClient并调用RLock接口，我们能借助lock()方法来实现加锁和释放。在底层，lock()方法巧妙地调用tryAcquire()，并异步执行tryAcquireAsync。真正实现原子性加锁的过程，则是由tryLockInnerAsync通过lua脚本来完成的。

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。

4、使用Redis实现分布式锁最简单的方案是使用命令SETNX。SETNX（SET if Not eXist）的使用方式为：SETNX key value，只在键key不存在的情况下，将键key的值设置为value，若键key存在，则SETNX不做任何动作。SETNX在设置成功时返回，设置失败时返回0。

5、释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了。上面的实现看似已经满足要求了，但是忘了考虑在分布式环境下，有以下问题：最大的问题就是因为客户端或者网络问题，导致 redis 中的 key 没有删除，锁无法释放，因此其他客户端无法获取到锁。

6、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。

redis用hash实现读写锁

SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁。Redishash实现方式不同：可以使用SETNX实现分布式锁，将Redis中某个Key的value设置为1，表示该锁被某个客户端取得。

Redisson还提供了公平加锁选项，确保线程按加锁顺序获取，避免资源饥饿。对于读多写少的场景，它支持读写锁，确保并发访问的正确性。例如，RedissonReadWriteLock能区分读读共享、读写互斥和写写互斥，同时支持批量加锁（联锁）以提高效率。跨节点的挑战与解决方案 然而，单Redis实例的故障可能导致系统问题。

ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586：1 给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。

我曾经用 Redis 做分布式锁是想去解决一个用户抢优惠券的问题。这个业务需求是这样的：当用户领完一张优惠券后，优惠券的数量必须相应减一，如果优惠券抢光了，就不允许用户再抢了。

redis支持服务端锁定

1、Redis支持服务端锁定，通过使用SET命令来设置一个唯一的键值对实现的。当一个客户端想要获取锁时，它会使用SET命令来设置一个键值对，其中键是一个唯一的字符串，表示锁的名称，值是一个时间戳，表示客户端想要获取锁的时间。Redis支持服务端锁定，这是通过使用SET命令来设置一个唯一的键值对实现的。

2、一种办法是引用一些开源库。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。

3、亲。redis是没有锁机制的哟。对于多个用户连接也不存在竞争问题。但是在进行并发时可能会出现连接超时，连接被阻塞或者是连接被关闭之类的错误。一般可以通过在客户端将连接做池化处理（比如使用synchronized，在读写redis时加内部锁），或者在服务器端用redis自带的事务处理命令setnx，来实现锁。

4、如果你只有一台服务器，只运行一个Java程序，那么可以使用Java语言自身的一些锁来实现原子性。但如果我们有多台服务器，甚至不同服务器上跑的是不同的语言。那这时候，我们就需要一个跨平台、跨语言的加锁方式。redis就是其中最方便的一种。

5、使用文件锁可以实现并发访问限制，但对于分布式架构的环境，使用文件锁不能保证多台服务器的并发访问限制。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。本文将使用其setnx方法实现分布式锁功能。

6、单点Redis锁 先简单回顾一下单点的Redis锁是怎么实现的。获取锁 客户端A在Redis上设置一个特定的键值对，同时给一个超时时间（避免死锁）。其他客户端在访问的时候先看看这个key是否已经存在，并且值等于my_random_value。如果已存在就等待，否则就获取成功，执行业务代码。

redis单线程为什么需要加锁

由于redis是单线程的且性能很快，所以比较适合做全局分布式锁。基本流程就是在操作可能某个全局冲突资源的时候，使用一个全局唯一key来判断是否有其他线程占用了资源，如果有其他线程占用，则报错退出或者循环等待。

详细原因介绍：不需要各种锁的性能消耗Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。

Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对redis进行并发访问时会出现问题。发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。

但是如果在分布式环境下，要保证多个线程同时只有1个能访问某个资源，就需要用到分布式锁。这里我们将介绍用Redis的 setnx 命令来实现分布式锁。其实目前通常所说的 setnx 命令，并非单指redis的 setnx key value 这条命令，这条命令可能会在后期redis版本中删除。

锁不是影响性能的主要因素。线程锁 (mutex_lock) 只有在遇到冲突的情况下性能会下降，而正常情况下，遇到冲突的概率很低。如果只是简单的加锁、释放锁速度是非常快的，每秒钟上千万次没问题。memcache 内部用到了大量的锁，并没有见到性能降低。线程也不是影响吞吐量的重要因素。

（1）加锁机制 咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。

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