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redis锁权威发布_redis实现分布式锁(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

redis锁

Redis分布式锁实现原理详解今天我们来聊聊如何用Redis实现分布式锁，其实这个过程并不复杂，只需要用到SET EX NX命令和Lua脚本。加锁操作 𐟔’ 首先，我们需要使用SET命令来加锁。具体操作如下： SET lock_key unique_value EX expire_time NX 这里，lock_key是你要加的锁的key，unique_value是一个客户端生成的唯一标识符，用来防止其他客户端误释放锁。expire_time则是锁的过期时间，单位是秒。解锁操作 𐟔“ 解锁的过程稍微复杂一点，需要用到Lua脚本。具体如下： if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("DEL", KEYS[1]) else return nil end 这段Lua脚本的作用是先判断锁的值和唯一标识符是否一致，如果一致则删除锁，否则不做任何操作。为什么需要唯一标识符？ 𐟤” 如果没有唯一标识符，可能会出现一个问题。比如，客户端A加锁成功后开始执行业务逻辑，但执行时间超过了锁的过期时间。此时，锁已经被释放了，客户端B加锁成功并开始执行业务逻辑。当客户端A执行完业务逻辑并尝试释放锁时，会发现锁已经被别人释放了，导致客户端A的业务逻辑执行失败。过期时间的重要性 ⏳ 锁需要有过期机制，否则某个客户端加锁后宕机了，其他客户端就无法抢到锁。SET命令中的EX参数就是用来设置锁的过期时间的，单位是秒。还有PX参数，单位是毫秒。历史版本的限制 𐟚犥œ蒥dis 2.6.12版本之前，只有SETNX命令，即SET if Not Exists。它表示如果key已存在，则什么都不做，返回0；如果不存在则会设置它的值，返回1。那个时候，SETNX和过期时间的设置无法保证原子性。如果客户端在发送完SETNX之后就宕机了，还没来得及设置过期时间，一样会导致锁不会被释放。因此在2.6.12版本之后，优化了SET命令，使得可以执行SET EX PX。总结 𐟓 通过以上步骤，我们就可以用Redis实现分布式锁了。加锁时需要用到SET EX NX命令，解锁时则需要用到Lua脚本。通过设置唯一标识符和过期时间，可以避免一些常见的问题，比如死锁和资源占用。希望这篇文章对你有所帮助！

Java微服务实战，面试加分项！最近为了秋招，我花了几个星期突击学习了一个Java微服务项目，名字叫大麦网购票系统。这个项目模仿了大麦的票务系统，涵盖了微服务、分库分表、缓存、消息中间件、线程池、锁等一堆主流技术。项目本身是完全开源的，可以在Gitee上搜到。这个项目有很多亮点，比如生成订单的接口就有多个版本，针对高并发场景逐步优化，实现了多种解决方案。用这个项目去面试，明显感觉到通过率提升了不少。面试官也问了很多关于项目的问题，我整理了一下，大概有这些问题：微服务架构的优势和拆分依据 𐟤” 面试官问到微服务架构的优势是什么，拆分微服务的依据是什么。这个问题其实很直接，微服务架构的优势在于解耦、扩展性好，拆分依据主要是业务功能和数据独立性。分库分表 𐟓Š 面试官问到分库分表是怎么做的，会遇到哪些问题，怎么解决的。分库分表主要是为了解决单库单表数据量过大的问题，但也会遇到数据一致性和事务处理的问题，项目里通过一些策略解决了这些问题。缓存优化 𐟒𞊠 面试官问到项目中如何优化缓存击穿、缓存雪崩和缓存击穿的问题。项目里针对这些问题做了很多优化，比如使用了本地缓存+Redis缓存的多级缓存策略，保证了缓存的一致性。分布式链路ID和异步调用 𐟌 面试官问到为什么不用Skywalking而是自己实现分布式链路ID，异步调用时怎么解决跨线程传递的问题。项目里通过自定义的分布式锁组件和Redisson实现了分布式延迟队列，解决了这些问题。 Redis缓存和一致性 𐟐𞊠 面试官问到项目中哪些地方用到了Redis缓存，如何实现缓存一致性。项目里通过Redis缓存实现了多级缓存，保证了缓存的一致性。分布式锁 𐟔’ 面试官问到哪些地方用到了分布式锁，使用分布式锁时遇到什么问题。项目里通过自定义的分布式锁组件解决了分布式锁的问题，保证了数据的一致性。 Redisson实现延迟队列 ⏳ 面试官问到如何用Redisson实现分布式延迟队列。项目里通过Redisson实现了分布式延迟队列，解决了高并发场景下的延迟处理问题。购票余票扣减 𐟎Ÿ️ 面试官问到购票时的余票扣减是怎么实现的，为什么要用Lua+Redis来实现，有没有更好的方法。项目里通过Lua+Redis实现了余票扣减，保证了数据的一致性和高性能。总的来说，这个项目内容非常丰富，代码量也很大，还有很多知识点没来得及深入学。如果你也在准备面试，不妨看看这个项目，积累一些实战经验。

南京面试记𐟔奍Š月拿4offer 𐟎‰ 在南京的七八月份，我参加了七家公司的面试，最终拿到了四个offer。今天，我想和大家分享一些面试中常见的问题，希望对正在寻找大数据开发职位的朋友们有所帮助。 𐟔 公司一：自我介绍 Flink CDC组件的概念 Flink CDC如何捕获数据，数据源从哪里到哪里数仓分层的概念如何处理业务系统数据源的数据删除问题 Flink和Spark的执行模型差异 𐟒𛠥…쥏𘤺Œ： Java的基本类型面向对象与面向过程的区别 Hadoop和Spark的区别 MR和Spark的适用场景、存储结构和运行方式的区别 HDFS的读写流程 Kafka的数据积压问题 Hive常用的函数 HBase的理解 𐟓Š 公司三： Kafka的水位线 Kafka分区和Flink并行度不一致的影响大数据中数据延迟的定位思路 Flink的状态机制 Flink的检查点与保存点的区别 Flink消费Kafka数据时，offset的保存方式 Flink最新消费（latest）和最早消费（earliest）的区别从最新消费开始，程序挂了数据断了怎么办 Redis分布式锁的概念 Redis的数据类型 𐟔— 公司四： Flink与Kafka之间的关系 Kafka偏移量提交 Flink的积压和背压 Flink状态的目的键控状态中的MapState与其他状态的区别如何初始化MapState 状态描述器的概念除了窗口实现时间段内计算外，还有其他方式吗？窗口的基本概念 Kafka的ACK机制 Kafka分区数为什么只能增加不能减少当Flink以Kafka为source源时，Flink的source并行度设置方法希望这些问题能帮助你们更好地准备面试，找到心仪的工作！𐟒𜰟“ˆ

𐟚€X程Java后端一面攻略！ 𐟌Ÿ 开场白：先来一波自我介绍，别忘了介绍你的项目经验哦！ 𐟒ꠊava基础：final关键词的作用要牢记，它可是用来修饰变量、方法和类的哦！ 𐟔’ 多线程安全：在并发环境下，程序能正确执行是关键。同步机制和线程安全数据结构来帮你！ 𐟗𚯸 HashMap解析：基于哈希表的数据结构，查找、插入、删除都飞快！但要注意，它本身是线程不安全的哦，需要小心使用。 𐟔„ 死锁避免：多个线程互相等待资源？这就是死锁啦！资源分配有序、使用死锁检测算法都是避免它的好方法。 𐟓š MySQL建表小技巧：表结构设计、索引、数据类型等都要考虑周全，才能让数据库更高效地运行。 𐟔— Redis数据结构：字符串、哈希、列表... Redis支持多种数据结构，满足你的各种需求。 𐟔’ Redis分布式锁：通过SETNX命令实现，确保分布式环境下的数据互斥访问。Redlock算法你了解多少呢？ 𐟒ᠥˆ†布式系统：任务分散到多个独立节点上，性能、可靠性和可扩展性都up up up！ 𐟎‰ 加油！X程Java后端一面，你准备好了吗？拿下它！

Redis红锁：分布式锁的最佳实践 Redis红锁是一种用于分布式系统中的锁机制，旨在解决传统锁机制在多节点环境中的问题。它的实现原理主要分为加锁和解锁两个阶段。加锁过程获取当前时间：首先，客户端会获取当前的系统时间。向所有Redis实例加锁：客户端会向所有的Redis实例发送加锁请求（SetNX命令）。如果某个实例加锁超时，客户端会跳过该实例，继续向下一个实例请求加锁。需要注意的是，加锁操作的超时时间必须远小于锁的有效时间。计算总耗时：一旦客户端完成了与所有Redis实例的加锁操作，它会计算整个加锁过程的总耗时。如果满足以下两个条件，则认为加锁成功：从超过半数（大于等于N/2+1）的Redis实例上成功获取锁。客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。在实际应用中，锁的有效时间通常小于我们设置的过期时间，实际有效时间等于锁的过期时间减去加锁耗时。如果有效时间内来不及完成共享数据的操作，有两种处理方法：释放锁，避免出现数据竞争。创建另一个线程，定时延长锁的过期时间。需要注意的是，此时我们是依据本地系统时间来计算锁的过期时间。解锁过程解锁过程相对简单，只需删除相应的键值对即可。由于有过期时间的存在，即使释放锁失败也不会出现死锁情况。通过这种方式，Redis红锁能够有效地保证分布式系统中的数据一致性，避免数据竞争和死锁等问题。

𐟔’ Redisson分布式锁解析 𐟔 在分布式系统中，锁是确保数据一致性和避免并发冲突的关键。Redisson提供了一种基于Redis的分布式锁实现，它利用了Redis的setnx命令和Lua脚本来构建。 𐟔’ setnx命令，即“set keyName value nx ex time”，用于设置一个键值对，其中“ex time”用于设置过期时间，防止服务器宕机导致的死锁。但确定过期时间可能有些困难，因为它取决于业务代码的执行时间。 𐟛᯸ Redisson引入了watchdog机制来智能地管理锁的过期时间。对于已获得锁的线程，watchdog会监视并每隔一段时间延长锁的过期时间，直到业务处理完毕。这样，即使在服务器宕机的情况下，也能避免死锁的发生。 𐟔„ 对于未能立即获得锁的线程，Redisson会允许它们进行一定数量的重试操作，以提高获取锁的效率，而不是每次都返回异常。 𐟔 Redisson的锁还支持重入，即同一个线程在调用不同方法时，可以多次持有同一把锁。这是通过在Redis中以特定格式存储key来实现的，确保只有当value值为0时才真正释放锁。 𐟌 在Redis集群环境下，Redisson提供了红锁（Redlock）机制来解决主服务器宕机导致的主从一致性问题。但需要注意的是，红锁要求每个命令至少在n/2+1个分布式Redis上执行，这可能会降低性能。因此，在不需要强一致性的场景下，有更优的选择。 𐟔’ 总的来说，Redisson为分布式系统提供了一种高效且可靠的锁实现机制，确保了数据的一致性和系统的稳定性。

MySQL Redis数据一致，咋做？确保MySQL和Redis数据一致性是许多开发者面临的一个挑战。以下是一些策略和方法，帮助你在实际应用中解决这个问题：双写一致性𐟓œ 当修改数据库数据时，同时更新缓存数据，确保两者保持一致。合理设置缓存过期时间⏳：对于那些对数据一致性要求不高，或者写请求较少的业务，可以简单直接地设置缓存过期时间。同步更新Redis𐟔„：在新增、更改、删除数据库操作时，同步更新Redis，可以使用事务机制来保证数据的一致性。延时双删𐟕’：先删除缓存中的数据，然后更新数据库，最后再延时删除缓存中的数据。这种方法可能会出现脏数据。异步方案𐟌 对于允许延时一致的业务，可以采用异步通知的方式，最终保证数据的一致性。使用MQ中间件𐟓毼š更新数据后，通过消息队列通知缓存删除。利用Canal中间件𐟚€：不需要修改业务代码，伪装为MySQL的一个从节点，Canal通过读取binlog（记录了所有DDL和DML语句）来更新缓存。强一致性𐟔’ 采用Redisson提供的读写锁，确保数据强一致性。共享锁𐟔“：读锁readLock，加锁后，其他线程可以共享读操作。排他锁𐟔’：也叫独占锁writeLock，加锁后，阻塞其他线程的读写操作。通过这些策略和方法，你可以更好地保证MySQL和Redis数据的一致性，提升系统的可靠性和性能。

数字马力Java二面：轻松应对各种难题这次的面试真是让我大开眼界，虽然题目不算特别难，但提前准备的项目和八股文真是帮了大忙。下面就来分享一下我的面试经历吧~ 自我介绍 𐟓– 首先，当然是自我介绍啦。我简单地介绍了自己的项目经历和一些技术栈，毕竟这是最基础的环节。秒杀系统的一致性问题 𐟕’ 接下来，面试官问了一个关于秒杀系统中的一致性问题。这个问题挺有意思的，涉及到了一些并发和同步的问题。我结合自己的项目经验，给出了一些解决方案。锁的性能优化 𐟔’ 然后，面试官问了我关于锁的性能优化问题。他问我加锁会不会影响性能，以及如何提升用户体验。这个问题挺有针对性的，我详细解释了一下我的想法。 Redis雪崩和热点账户问题 𐟌诸接着，面试官又问了我关于Redis雪崩和热点账户的问题。这些问题在分布式系统中是很常见的，我给出了一些解决方案，比如使用布隆过滤器来过滤无效请求。布隆过滤器的实现和原理 𐟌 面试官对布隆过滤器很感兴趣，问了我它的实现和原理。我详细解释了一下布隆过滤器的原理，以及它在系统中的作用。 MySQL索引设计 𐟔 接下来，面试官问了我关于MySQL索引分类和设计原则的问题。我详细解释了一下不同类型的索引以及如何设计索引来提升查询性能。悲观锁和乐观锁 𐟔„ 然后，面试官问了我关于悲观锁和乐观锁的优缺点，并问我是否能优化这两种锁的缺点。我给出了一些具体的优化方案，比如使用自旋锁来减少等待时间。 Java集合框架 𐟓抦œ€后，面试官问了我关于Java集合框架的问题。我详细解释了一下Java集合框架中的一些核心类和接口，比如List、Set、Map等。接口设计的原因 𐟤” 最后，面试官问了我为什么会有这样的接口设计，而不是其他设计方式。我结合自己的项目经验，给出了一些具体的理由和解决方案。总的来说，这次面试还是比较顺利的。虽然有些问题比较棘手，但提前准备的内容帮了我大忙。希望下次还能有这样的好运气！

𐟔’ Redis分布式锁的9大要点 𐟤” 你是否真正了解如何使用Redis实现分布式锁？这里有9个关键问题你需要考虑！ 1️⃣ 𐟔’ 互斥性：确保同一时间只有一个客户端可以持有锁。 2️⃣ 𐟚€ 性能：分布式锁应具有高性能，以应对大量并发请求。 3️⃣ 𐟔„ 可重入性：允许同一个客户端多次获取同一把锁。 4️⃣ 𐟔‘ 锁释放：只有锁的持有者才能释放锁，确保安全性。 5️⃣ ⏰ 锁有效期：设置合理的锁有效期，防止死锁。 6️⃣ 𐟔„ 锁续期：在锁即将过期时，能够自动续期，保持锁的持续性。 7️⃣ 𐟒𛠥•点故障：确保系统在单个节点故障时仍能正常工作。 8️⃣ 𐟌 网络分区：在网络分区情况下，锁机制应能正常工作。 9️⃣ ⏰ 时钟漂移：在时钟存在微小差异的情况下，锁机制依然可靠。 𐟔 考虑这些要点，你将能更有效地使用Redis实现分布式锁！

最近因为复习，更新了不少博客内容，但一直没分享，十一准备连播！第一个[爱慕] Redis 分布式锁的实现 - CodeSky 代码之空网页链接「蠢天的经验教训」网页链接