Redis分布式锁原理解析：Redisson与RRateLimiter实践详解

Redis分布式锁原理详解-Redisson

设计Redis分布式密钥时要考虑的关键功能包括互斥性、死锁预防、性能优化和重入。
它在Redisson的实现中是非常高效的，下面我们就来分析一下它是如何工作的。
首先，锁定机制使用Lua脚本来确保原子性，当线程尝试获取锁时，如果成功，它将执行脚本并将数据写入Redis数据库。
如果失败，它将尝试循环。
另外，Redisson引入了看门狗机制，可以在服务器失败时自动延长锁的有效时间，防止死锁。
但需要注意的是，看门狗会影响性能，一般不建议开启。
使用Lua脚本的目的是在Redis的单线程环境下执行复杂的业务逻辑，保证其原子性。
Redisson支持可重入锁，通过哈希数据结构存储线程ID和锁信息，同一个线程可以重复获取锁，以提高资源利用率。
但是Redis分布式锁在哨兵模式下有一个弱点，当主节点出现故障时，会导致多个客户端同时被锁，从而造成数据一致性问题。
因此，设计时需要仔细考虑这些限制。

Redisson分布式锁RedissonLock的原理

Redisson分布式锁RedissonLock的核心在于限流器RRateLimiter的设计。
首先，通过练习SpringBoot项目，可以运行JMeter压力测试来测试其性能。
该项目在Redis中存储了重要的限流配置信息，例如设置限流数量（hsetnxtestRedissonRateLimiter02rate100）、时间间隔（hsetnxtestRedissonRateLimiter02interval1000）、限流类型（hsetnxtestRedissonRateLimiter02type0）。
此配置信息存储在Redis哈希映射中，并且只有在键不存在时才能成功设置。
请求是否超过当前限制是通过Lua脚本的执行来确定的，例如rateLimiter.tryAcquire()方法。
如果返回nil，则表示尚未超出当前限制，否则表示已超出限制。
rateLimiter.getConfig()获取所有配置，rateLimiter.delete()用于删除整个限流配置，但请注意，存在一个已知的Redisson版本（3.10.7）bug。
也就是说，删除操作已经移除了key，但是实际被判定为超出限制的值{testRedissonRateLimiter02}：该值并没有被移除，这可能会导致后续使用时出现误报。
在开发和调试过程中，实时监控Redis服务器的命令执行情况非常有帮助，可以直观地跟踪并确认RedissonLock的限流功能是否正常工作。

redis锁怎么实现？这3种常见方法你知道几个

本文主要介绍Redis中实现分布式锁的三种常用方法，包括Redis单实例分布式锁的SETNX实现、Redis集群分布式锁的SET实现、Redlock实现。
在高并发场景下，Redis提供了简单的分布式锁机制。
SETNX实现通过原子操作将键设置为指定值。
如果key不存在，则成功设置值并返回1，否则返回0。
锁定和解锁步骤分别涉及SETNX和DEL命令。
实现此目的的另一种方法是使用SET命令，该命令将密钥设置为指定值，并在给定超时后自动过期。
2.6.12版本之后，SET命令增加了EX和PX选项，分别代表以秒和毫秒为单位的超时时间，以及NX和XX选项，以确保当key不存在或存在时的唯一性。
锁定操作包括设置键值和超时时间，而解锁则需要验证键值与锁定时间是否一致，通常通过Lua脚本实现。
针对Redis集群环境，Redlock算法旨在解决多节点场景下的锁冲突问题。
该算法的核心思想是尝试获取集群中大多数节点上的锁。
当成功获取的节点数超过集群节点总数的一半时，认为锁定成功。
解锁操作包括向所有节点发出锁释放请求，以确保锁被释放。
在实际应用中，实现上述算法时，必须注意锁的有效期和唯一性验证，以保证分布式系统的稳定性和安全性。
为了便于使用，这些实现通常以库或框架的形式提供，支持多种编程语言，包括C++。
通过理解和应用这些分布式锁的实现，开发人员可以有效地管理高并发场景下的资源访问，避免竞态条件和死锁等问题。
另外，通过学习相关文档和实际案例，可以进一步了解分布式系统的设计和实现。