Redis分布式鎖的原理是什么？如何續(xù)期？分布式鎖的需求伴隨著應用的分布式部署。在單個應用程序只部署一臺服務器的情況下，可以通過Java同步鎖來實現。同步鎖是一種原子操作。當應用程序以分布式方式部署并

Redis分布式鎖的原理是什么？如何續(xù)期？

分布式鎖的需求伴隨著應用的分布式部署。在單個應用程序只部署一臺服務器的情況下，可以通過Java同步鎖來實現。同步鎖是一種原子操作。

當應用程序以分布式方式部署并且具有多個服務時，應用服務器將無法提供原子操作。Redis具有高性能，而且是單線程的，因此它可以為原子操作提供一個場所。有了它，就可以實現分布式鎖。

redis高可用實現原理？

redis的高可用性主要包括主從模式、哨兵模式和集群模式。這些模式的具體實現原則和演進思路可以參考：【redis高可用架構演進——今日頭條】https://m.toutiao.com/is/eejkhKG/

redis為什么需要分布式鎖？

例如：seckill、global incremental ID、floor generation等。大多數解決方案都是基于數據庫的。Redis是單進程單線程模式，它采用隊列模式將并發(fā)訪問改為串行訪問，多客戶端連接到Redis之間不存在競爭。其次，redis提供了setnx和GetSet命令，方便分布式鎖機制的實現。

redis會對數據加鎖嗎？

專業(yè)版。Redis沒有鎖機制。多用戶連接沒有競爭。但在并發(fā)過程中，可能會出現連接超時、連接阻塞或連接關閉等錯誤。一般來說，連接可以在客戶端進行池化（例如讀寫redis時使用synchronized來添加內部鎖），也可以在服務器端使用redis的事務處理命令setnx來實現鎖。

怎么實現redis的讀鎖？

避免落入setnx（set if not exists）陷阱的最好方法是永遠不要使用它：

setnx lock“l(fā)ock”

expire lock 100

del lock

場景：查詢數據庫的接口有大量調用，因此添加了緩存，問題是當并發(fā)量大的時候，如果沒有鎖機制，大量的并發(fā)請求會在緩存過期的時候穿透緩存，直接查詢數據庫，造成雪崩效應，如果有鎖機制，只能處理一個請求控制以更新緩存。其他請求根據情況等待或使用過期的緩存。

$key=“cache update Lock”//Lock

$random=MD5（uniqid（getmypid（））?！啊?mturand（）.“”，true））//隨機值

$TTL=10//NX不存在，ex為過期時間，TTL為生存時間，單位為秒

if（$redis->set（$key，$random，[“NX”，“ex”=>$TTL]）{

$cache->update（）//鎖定后執(zhí)行業(yè)務邏輯，這里是update cache

//添加隨機值判斷避免刪除其他操作的鎖

如果（$redis->get（$key）==$random）{

$redis->del（$key）}