龚小帅的博客

在分布式系统中，如何安全高效地实现并发控制是一个永恒的话题。本文将深入探讨分布式锁的核心概念，并重点介绍如何通过 Redisson 这个强大的 Redis Java 客户端实现各种分布式锁模式。从基础用法到高级特性，从单机场景到复杂分布式环境，我们将通过大量代码示例和实际场景分析，带你全面掌握分布式锁的最佳实践。Redisson 是一个在 Redis 基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid），提供了丰富的分布式 Java 对象和服务，其中就包括完善的分布式锁实现。

本文将从实际秒杀场景出发，逐步剖析分布式锁的技术演进，详细介绍Redis分布式锁的7大坑点及Redisson的最佳实践方案。包含10+个代码示例，覆盖单机锁到分布式锁的技术跃迁过程，最后给出生产环境中的性能优化建议。技术选型建议中小规模：Redisson单节点锁高可用场景：RedLock+至少3个主节点极端一致性：考虑Zookeeper方案与Spring Cloud整合的声明式锁基于RSocket的响应式锁实现Serverless环境下的无状态锁方案。

简单来说，IO 多路复用就是：一个线程同时管理多个 IO 操作（例如网络连接）。这意味着 Redis 可以用一个线程来处理来自多个客户端的请求，而不用为每个连接创建一个新的线程或进程。这样可以减少系统资源的浪费，同时大大提高效率。Redis 之所以能在高并发下依然保持优异的性能，很大一部分功劳归功于 IO 多路复用技术。它通过一个线程就能高效处理大量的客户端请求，避免了为每个连接创建线程的高开销。对于开发者来说，理解 Redis 的 IO 多路复用有助于更好地设计高性能的系统。

IO 多路复用本质上是一种能够通过一个线程同时监控多个文件描述符（如 socket）的技术。它允许服务器在同一时间内处理多个客户端连接，而不需要为每个连接创建一个线程或进程。简而言之，IO 多路复用通过一个机制，可以让 Redis 同时处理成千上万的客户端连接，而不会因为阻塞在某个连接上浪费时间。Redis 的 IO 多路复用机制是其在高并发环境下表现出色的关键。通过一个线程管理大量的客户端连接，Redis 实现了高效的请求处理，而底层的epoll等机制则帮助它在 Linux 系统上进一步提升性能。

导入 jar 包是需要注意，Redis 是属于 CS 架构模式，服务端需先启动，然后客户端主动去连它。但是客户端怎么去连接服务端呢？这里有两种方式：一种是Jedis客户端、另一种是Lettuce客户端可以 和 Redis 服务器通信。所以这里就需要导入客户端的 jar 包依赖。提示：Jedis、Lettuce 都是 Redis 的 Java 客户端，通过它可以对 Redis 服务端进行操作。这个就是 Redis、和 Jedis 之间的亲密关系。Redis 目前不能离开这两个客户端。

上面 DoubleCacheServiceImpl 类中逻辑，由于 50 个线程同时执行，查询 Redis 中没有缓存，所以所有线程都去查询数据库，数据库压力就扛不住了，现在假设让一个线程去查询数据库，其他线程别去，这样数据库压力就下来了。一般情况下，为了防止并发请求打爆数据库，都会加上一层缓存拦截请求，降低数据库压力，但是有时候由于缓存命中率不稳定，导致还有大批量并发请求访问到数据库，造成数据库压力过大从而崩溃。在同步锁里面再去查询一次缓存，有点类似 DCL 的意思，如果缓存中有走缓存。

第二段自然就是表示锁没有人使用了呗，那么肯定就不用去做续命了，

点击查看 Redis 中文官方文档列表模式 http://redis.cn/topics/高并发秒杀场景中，看一下一段代码，会发生哪些问题？肯定会发生超卖(重复卖同一件商品)问题，所以这里可以加锁保证数据安全性，可以使用 Synchornized、ReentantLock 锁，但是推荐使用 ReentantLock 锁，它有一个 tryLock() 方法可以尝试加锁，不会死等。从而可以做一些自己的业务操作，改进之后如下：测试效果如下：以上虽然能够解决单机在 Redis 上的安全行，但是如果是 Redi

可以在添加一个缓存，继续拦截一层，并且这两个换成的失效时间是不一样的(错开)，查询和更新的缓存顺序相反，如果先查询 A 缓存，后查询 B 缓存，那么更新就是先更新 B 缓存，后更新 A 缓存。这两行代码不是原子性的，如果先删除，但是还没来得及在将数据存入到缓存中，导致缓存失效，那么就会导致大批量请求直接到 MySQL 数据上去，发生缓存击穿，如何优化呢？实现某宝聚划算功能(热点访问功能)，其实就是模仿一个页面的分页展示(每次只展示前5条)，并且分页展示内容是在实时变化的一个功能。

1）如果槽位是 65536，发送心跳信息的消息头达到 8k，发送心跳包过于庞大，在消息中需要占据 【CLUSTER_SLOTOS/8】的大小，当槽位为 65538 时，这块消息大小为：65536/8/1024=8kb；3） 槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输。Redis 主节点的配置信息中它负责的哈希槽是通过一张 BitMap 形式保存，在传输过程中会对 bitmap 进行压缩，但是如果 bitmap 的填重率 slots/N 很高的话，bitmap 压缩率就很低。

为什么选择跳表？目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树, Treep等。想象一下，给你一张草稿纸，一只笔，一个编辑器，你能立即实现一颗红黑树，或者AVL树出来吗？ 很难吧，这需要时间，要考虑很多细节，要参考一堆算法与数据结构之类的树，还要参考网上的代码，相当麻烦。用跳表吧，跳表是一种随机化的数据结构，目前开源软件 Redis 、LevelDB 都有用到它，效率和红黑树以及 AVL 树不相上下，但跳表的原理相当简单，只要你能熟练操作链表，就能轻松实现一个 SkipList。 

Redis分布式锁的实现原理开发了这么多年了，时候该了解清楚Redis底层是怎么实现分布式锁的机制了，在这样浑浑噩噩的下去估计快要被淘汰了Redis前奏其实Redis的锁机制完全依赖于它的开源框架Redission，这个框架提供了很好的方法支持Redis锁的实现RLock lock = redission.getLoock("myLock");lock.lock();lock.unlock();Redisson实现Redis分布式锁的底层原理好的，接下来就通过一张手绘图，给大家说说Re

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问题：有个接缓存的数据比较大，使用用户也比较大，总是报出could not get resource from the pool，下面找到了一个比价好的解决办法，分享一下这个URLhttps://blog.youkuaiyun.com/qh_java/article/details/54669973...

windows下载地址：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releaseswindows安装地址：http://www.cnblogs.com/M-LittleBird/p/5902850.htmlRedis命令文档：http://doc.redisfans.com/一、key操作：1、KEYS pattern查找所有符合给定模式 pattern ...