redis分布式模式，redis如何实现分布式事务

redis怎么实现分布式

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、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。

3、Redis有一系列的命令，特点是以NX结尾，NX是Not eXists的缩写，如SETNX命令就应该理解为：SET if Not eXists。这系列的命令非常有用，这里讲使用SETNX来实现分布式锁。用SETNX实现分布式锁 利用SETNX非常简单地实现分布式锁。

4、Redis集群中的每个node(节点)负责分摊这16384个slot中的一部分，也就是说，每个slot都对应一个node负责处理。当动态添加或减少node节点时，需要将16384个槽做个再分配，槽中的键值也要迁移。当然，这一过程，在目前实现中，还处于半自动状态，需要人工介入。

5、简单加锁命令：命令是：setnx 内部的实现机制就是判断这个key位置是不是有数据，没有数据就设置成value返回，有数据就返回一个特殊数值。

细说分布式redis

1、细说分布式Redis架构设计和踩过的那些坑_redis 分布式_ redis 分布式锁_分布式缓存redis Redis，RedisCluster和Codis Redis：想必大家的架构中，Redis已经是一个必不可少的部件，丰富的数据结构和超高的性能以及简单的协议，让Redis能够很好的作为数据库的上游缓存层。

2、注意 rLock.tryLock(10， TimeUnit.SECONDS)； 时间要设置大一点，如果等待时间太短，小于获取锁 redis 命令的时间，那么就直接返回获取锁失败了。分析源码我们了解 Redisson 模式的分布式，解决了锁过期时间和可重入的问题。但是针对 redis 本身可能存在的单点失败问题，其实是没有解决的。

3、此时就需要使用分布式锁了。简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性。解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key ，否则啥都不做。

4、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。大家如果有兴趣，可以去看看Redisson的官网，看看如何在项目中引入Redisson的依赖，然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁。

5、这种去中心化的分布式节点之间内部协调，包括故障识别、故障转移、选主等等，核心在于gossip扩散协议，能够支撑这样的广播协议在于所有的节点都持有一份完整的集群元数据，即所有的节点都知悉当前集群全局的情况。

6、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。

使用Redis实现分布式会话

Redis Cluster中，Sharding采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽，这有点儿类pre sharding思路。对于每个进入Redis的键值对，根据key进行散列，分配到这16384个slot中的某一个中。使用的hash算法也比较简单，就是CRC16后16384取模。

以下是一些常见的应用场景： - 缓存：Redis 可以用作缓存，提高网站访问速度，降低数据库压力。- 消息中间件：Redis 可以用作消息中间件，支持发布订阅。- 分布式锁：Redis 可以用作分布式锁，解决并发竞争问题。

然而，单Redis实例的故障可能导致系统问题。Redisson通过RedLock算法，利用多个节点的锁获取来增强系统的健壮性。在RedissonRedLock中，通过并行加锁并检测多数节点响应成功，即使在master宕机时，也能确保锁的正确释放。

分布式锁的探索：Redis之Redlock与Kleppmann的见解碰撞在分布式系统的世界里，实现一个可靠的锁机制是一项挑战。Redis的Redlock因其简洁的实现和广泛应用而备受瞩目，然而，理论界的大师Kleppmann对此提出了深入的分析。

如果单纯地要解决这个问题的话，可以在设置value的时候使用一个随机数，释放锁的时候，先判断这个随机数是否一致，如果一致再删除锁，否则就退出。但是判断value和删除key也不是一个原子操作，这时候就需要使用lua脚本了。上面的方案依然不能解决超时释放的问题，依然违背分布式锁的初衷。

Redis分布式缓存搭建

1、首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考小编其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

2、更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前，业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容。

3、前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。

4、但是主、从节点分布在不同的服务器上，数据跨节点同步时又会出现分布式一致性的问题。而在高频并发的场景下，解决加锁后往往又会带来其它的分布式问题，例如写入效率低、吞吐量大幅下降等。 而对于 Redis 这样一个高效缓存数据库来说，性能降低是难以忍受的，所以加锁不是一个优秀的方案。

5、但是阿粉选择的就是使用缓存来实现分布式锁，也就是我们在项目中最经常使用的 Redis ，谈到 Redis，那真是可以用在太多地方了，比如说：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。

6、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。

redis如何分布式部署

1、首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展，这需要由多台主机协同提供服务，即分布式多个Redis实例协同运行。

2、redis 的持久化：快照（snapshot）：特定时间、特定命令、特定条件来触发，把某一时刻在内存中的数据全部写出到硬盘当中去。快照的时间不是实时的，可能会有数据的丢失。在宕机之后，会把全部dump文件中的数据读入到内存中，会I/O密集。AOF（append only file）：每一次更新都会记录日志。

3、Redis 提供了一个自救的方式，当发现文件有在执行 fdatasync(2) 时，就先不调用 write(2)，只存在 cache 里，免得被 Block。但如果已经超过两秒都还是这个样子，则会硬着头皮执行 write(2)，即使 redis 会被 Block 住。

4、启动Redis、ActiveMQ、Zookeeper、Nginx服务。首先打开IDEA，将项目进行打包编译，如下图所示：部署aus项目：将zheng-aus-rpc-service编译后的压缩包（图中红色框内）上传至data/tomcat路径下，并使用shell命令解压，如下图所示：进入data/tomcat/zheng-aus-service/bin路径下启动start.sh文件。

5、多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。

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