Redisson分布式锁深度解析：RedissonLock与RedissonRedLock源码详解

Redis实现分布式锁+Redisson源码解析

在某些场景下，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式密钥就成为了一个非常有用的工具。
随着互联网技术的快速发展，数据规模不断增长，分布式系统也越来越普遍。
应用程序往往会在多台机器上使用（多个节点，某些情况下为了保证数据不重复，同一个任务只能同时在一个节点上运行，即保证一个节点）。
一种方法一次只能在一个节点上运行。
在独立环境下，应用程序处于同一个进程中，线程安全只需要通过Java提供的并发包下的易失性安全类、ReentrantLock、synchronized和线程来保证。
在多机部署环境中，不同机器、不同进程需要保证多进程下的线程安全，因此存在分布式锁。
实现分布式密钥的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。
三种方式都可以实现分布式密钥，但是基于Redis实现的性能通常更好，具体选择取决于业务需求。
本文主要讨论基于Redis实现分布式锁的方案，并对RedissonLock和RedissonRedLock源码进行分析和比较。
为了保证分布式密钥的可用性，实现时至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期后自动解锁、请求识别和正确解锁。
实现方法是使用Redisset命令加上nx和px参数进行锁定，并使用Lua脚本进行解锁。
实现代码包括加锁和解锁流程、核心执行指令和Lua脚本。
这种实现的主要优点是可以保证互斥和自动解锁，但是有一点风险，就是如果Redis存储密钥的密钥对应的节点被关闭，密钥可能会丢失，从而导致在持有密钥的多个客户端中。
Redisson提供了更高级的实现分布式可重入锁的方法，包括RedLock算法。
Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列Java常见的分布式对象和锁的实现，如可重入锁、公平锁、互锁、读写锁等。
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Redisson易于使用，旨在分离对Redis的关注点，让开发人员更加专注于业务逻辑。
通过Redisson实现的分布式密钥比纯Redis实现有更完整的功能，比如锁重入、失败重试、最大等待时间设置等。
同时，RedissonLock还面临着节点关闭时丢失锁的风险。
为了解决这个问题，Redisson提供了RedissonRedLock，它实现了RedLock算法，确实可以解决单点故障的问题，但是需要为RedissonRedLock额外搭建Redis环境。
如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，建议使用RedissonLock。
如果不能接受，建议使用RedissonRedLock。
此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redismaster节点，并保证N次获取和释放锁，以提高分布式系统的可靠性。
在实现分布式密钥时，还需要注意实现所需的Redission节点构建RedLock算法这个节点可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或者集群模式，以保证当任意节点挂起时。
因此，它仍然可以保持分布式密钥可用。
使用Redisson实现分布式锁时，尝试通过RedissonMultiLock获取和释放锁的核心代码为实现RedLock算法提供了支持。

含泪整理Redis相关面试题大全

Redis是一种高价值的高性能存储系统，主要应用于数据缓存、分布式内存、消息队列等场景。
本文整理了Redis相关讨论问题合集，帮助开发者了解Redis的核心概念和应用。
1.Redis是什么？回国有什么好处和坏处？Redis是一个开源的键值存储系统，读写操作量大，数据类型丰富，具有持久化机制。
优点包括：速度快、内存使用效率高、支持多种数据类型等。
2.Redis任务有哪些应用？Redis广泛应用于机房、分布式发、消息队列、Session会话、计数器等场景。
3.为什么要使用Map或Guava？Redis提供了更高效的数据处理和持久化机制，支持多种数据类型，并且拥有丰富的API。
4、单元格的读写方式有哪些？常见的缓存方式有LRU（最近最少使用）、LFU（最少使用）、TTL（生存时间）等策略。
5、为什么Redis是单一当事人，却能在大环境下快速响应？Redis采用单线程设计，避免线程之间上下文切换的开销，提高读写性能。
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6.Redis有哪些数据类型？Returns支持多种类型的数据，包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。
7、Redis引擎的持久化是什么？Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF。
RDB持久化将Redis数据以二进制形式存储在硬盘上，支持快照和恢复；AOF持久记录所有Redis命令，支持实时一致性和重写，保证数据一致性。
8、Redis中删除过期key的策略有哪些？它通过定期扫描和惰性删除策略自动删除过期密钥，以优化内存使用。
9、说说Redis中的事务机制。
Redis支持事务命令并提供原子性和隔离性，包括事务发起、多个命令的执行、事务回滚和提交。
10.关于RedisVigil、复制和集群的原理和差异的政策。
它利用redis警戒实现高可用，利用主从复制解决单点故障，通过共享进行集群数据处理来扩展系统容量和性能。
11、Redis并发Key有哪些解决方案？常见的解决方案包括使用分布式队列、消息队列等。
12.如何分配锁部署？使用setnx命令或者Redission库来实现分布式毛发。
13.了解Redis缓存穿透、缓存击穿和缓存SNOW。
缓存命中意味着请求的数据不在缓存和数据库中；缓存击穿是指在高拥塞情况下，大量请求会同时摩擦缓存key，导致缓存失效；许多缓存同时失败。
14、Redis缓存和MySQL数据一致性有哪些解决方案？常见的方法有异步缓存更新、延迟双删除等。
15.热数据和冷数据的定义和区别。
热数据是指访问频繁、更新频繁的大数据，而冷数据是频率低、更新少的数据。
16.缓存热点Key的定义及处理方式。
热点密钥缓存是访问频率最高、更新频繁的密钥。
17.在1亿个键中搜索从特定前缀开始的100,000个键。
可以利用Redis的模糊匹配或前置查询功能，配合数据结构优化，实现高效查询。

面渣逆袭：分布式十二问，万字图文详解！

逆袭废面：12道题，万字图文详解！

CAP原理：在分布式系统中，一致性、可用性、分区容错性这三个要求最多可以同时满足其中两个。
给出了分区容差。

CA模型：以一致性或可用性为代价牺牲分区容错性。
常见的应用包括分布式缓存和负载平衡。

CP模式：放弃可用性。
每个请求必须在服务器之间保持高度一致，但分区容差会无限期地延长同步时间。
典型应用包括分布式数据库中的分布式事务。

AP模型：牺牲一致性，允许分区，节点可以断开，每个节点只能服务本地数据。
常见应用程序，例如NoSQL数据库。

BASE理论：基于CAP理论，强调即使无法实现强一致性，也可以通过特定方法实现最终一致性。
关键影响包括基础可用性、软状态和事件一致性。

分布式锁：在分布式环境中，必须使用分布式锁来解决锁定竞争资源的问题。

MySQL分布式锁：分布式锁是通过创建锁表来实现的。
任务很简单，但效率不高。

ZooKeeper分布式锁：利用ZooKeeper的特性来实现分布式锁。
适用于必须顺序创建子节点的场景。

Redis分布式锁：Redis分布式锁通过setNx命令实现，支持原子操作，使用Redission客户端封装API。

分布式事务：分布式事务跨多个数据库运行，保证数据一致性。

2PC两阶段提交：使用两阶段提交管理分布式事务，以避免单点故障和阻塞同步。

3PC：三阶段提交是对2PC的改进，通过超时机制解决单点故障和阻塞同步问题。

TCC：TCC是一种分布式事务实现方法，通过保证每个操作都有对应的确认和取消操作来保证最终一致性。

本地消息表：将分布式事务拆分为本地事务处理，通过消息表和MQ实现异步分离。

MQ消息事务：通过消息中间件实现事务性消息，保证业务操作和消息传输的一致性。

最佳通知：适合对最终一致性实时性要求不高的业务场景，例如支付通知、短信通知等。

Seata：Seata是一个分布式事务调度系统，在不侵入业务的情况下实现全局事务一致性。

Paxos算法：一种基于消息传递的高效、容错的一致性算法，广泛应用于分布式系统。

Raft算法：与Paxos类似，但更容易理解并用于选举领导者和保持一致性。

无能：对同一接口的多个请求会产生一致的结果、常见问题和解决方案。

分布式限流：通过计数器、令牌桶等算法限制系统处理能力，从而限制资源。
防止耗尽。

《反击》系列将继续深入探讨分布式领域，涵盖分布式调用和微服务等主题，敬请期待。