Redlock：全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁；
2.按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取操作跟前面基于单Redis节点的获取锁的过程相同，包含随机字符串my_random_value，也包含过期时间(比如PX 30000，即锁的有效时间 ：T1)。为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行，这个获取锁的操作还有一个超时时间(time out)，它要远小于锁的有效时间（几十毫秒量级）。客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后，应该立即尝试下一个Redis节点。这里的失败，应该包含任何类型的失败，比如该Redis节点不可用，或者该Redis节点上的锁已经被其它客户端持有（注：Redlock原文中这里只提到了Redis节点不可用的情况，但也应该包含其它的失败情况）。
Redisson的分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。同时还支持自动过期解锁。该对象允许同时有多个读取锁，但是最多只能有一个写锁。写锁是排它锁，获取写锁的时候不能有已经获取读锁和写锁的，获取写锁后，除了本线程以外没发获取读写锁。
上一文分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析01中，我们看到了单节点的redis分布式锁在failover时产生了无法解决的安全问题，因此，Redis的作者antirez提出了一种新的基于redis的分布式锁的算法Redlock，它基于N个完全独立的Redis节点（通常情况下N可以设置成5）。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
随着互联网应用的发展，越来越多的应用需要处理高并发场景。在这些场景下，如何保证数据的一致性和可靠性是一个非常重要的问题。分布式锁是一种常用的解决方案，用于实现多个应用实例之间的协调和同步。Redis 作为一个流行的内存数据库，提供了分布式锁的实现方式，本文将介绍 Redis 分布式锁的实现原理和应用场景。
开始正文, 有任何疑问都可以在评论区留言,以laravel5.8框架为基础来编写业务逻辑。
在微服务中很多情况下需要使用到分布式锁功能，而目前比较常见的方案是通过Redis来实现分布式锁，网上关于分布式锁的实现方式有很多，早期主要是基于Redisson等客户端，但在Spring Boot2.x以上版本中使用Redis时，其客户端库已经默认使用lettuce。
近两年来微服务变得越来越热门，越来越多的应用部署在分布式环境中，在分布式环境中，数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题，分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术，常用的分布式实现方式为Redis，Zookeeper，其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛。
关于Redis实现分布式锁的问题，网络上很多，但是很多人的讨论基本就是把原来博主的贴过来，甚至很多面试官也是一知半解经不起推敲就来面候选人，最近结合我自己的学习和资料查阅，整理一下用Redis实现分布式锁的方法，欢迎评论、交流、讨论。
Java中一般可以使用 synchronized 语法和 ReentrantLock 去保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问，但是只在jvm中有效，是本地锁。 在分布式架构中，如何实现多个jvm拥有相同的锁，所以需要所有jvm都可以访问这个锁。因此，可以借助中间件redis来实现，将锁存入redis中，每个jvm访问redis来获取相同的锁。
分布式锁是一种用于协调分布式系统中多个节点之间对共享资源进行访问控制的机制。它可以确保在分布式环境下，同一时间只有一个节点能够获取到锁，并且其他节点需要等待释放锁后才能获取。
以前大学照着网上的项目视频做商城的时候，用到Redis。不过基本上都是用来当缓存，但是实际上的应用远不止缓存，所以今天分享一个分布式锁的场景和应用。
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示：
与分布式锁相对应的是「单机锁」，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来「互斥」，以保证共享变量的正确性，其使用范围是在「同一个进程」中。
在学习过程中，简单的整理了一些redis跟zookeeper实现分布式锁的区别，有需要改正跟补充的地方，希望各位大佬及时指出
Redis分布式锁是一种在分布式系统中实现互斥操作的技术，可以帮助我们控制多个进程或者多台机器同时访问某个资源的问题。在使用分布式锁的时候，我们需要保证只有一个进程或者机器可以持有锁，其他进程或机器需要等待锁被释放之后才能获取锁并继续执行。
我们的解决方案是：在加锁时为锁设置过期时间，当过期时间到达，Redis 会自动删除对应的 Key-Value，从而避免死锁。需要注意的是，这个过期时间需要结合具体业务综合评估设置，以保证锁的持有者能够在过期时间之内执行完相关操作并释放锁。
Redis 分布式锁的可重入性和防止死锁的机制是使用 Redis 命令和 Lua 脚本实现的。下面将分别介绍如何实现可重入性和防止死锁的机制，以及对其进行一定的优化和注意事项。
在计算机世界里，对于锁大家并不陌生，在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现，为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢？这个问题还是要从计算机的发展说起，随着计算机硬件的不断升级，多核cpu，多线程，多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升，原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代已经过去。随着多条cpu指令可以并行执行的原因，原来不曾出现的资源竞争随着出现，在程序中的体现就是随处可见的多线程环境。比如要更新数据库的一个信息，如果没有并发控制，多个线程同时操作的话，就会出现互相覆盖的现象发生。
之前我们使用的定时任务都是只部署在了单台机器上，为了解决单点的问题，为了保证一个任务，只被一台机器执行，就需要考虑锁的问题，于是就花时间研究了这个问题。到底怎样实现一个分布式锁呢？
在一个分布式系统中，当一个线程去读取数据并修改的时候，因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就很容易遇到并发问题，进而导致数据的不正确。这种场景很常见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。
首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看
嗨，亲爱的读者朋友们！欢迎来到这个充满情感色彩、充满趣味的Redis分布式锁的冒险之旅。今天，我们将一起揭开这个神秘的面纱，深入了解Redis分布式锁是如何成为分布式系统的保护神，保护我们的数据免受混乱的。
之前自己在用redis来实现分布式锁的时候都是基于单个Redis实例，也就是说Redis本身是有单点故障的，Redis的官方文档介绍了一种"自认为"合理的算法，Redlock来实现分布式Redis下的分布式锁。
可以看出RedissonFairLock是RedissonLock的扩展，先来看下公平锁在Redis中的结构：
如图所示啊，石杉大佬画的redisson分布式锁原理。 大概总结下，保证我们的key落到一个集群里，并且加锁操作是基于lua脚本的原子性操作，对于锁延迟由watch dog控制。
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。
我们在系统中修改已有数据时，需要先读取，然后进行修改保存，此时很容易遇到并发问题。由于修改和保存不是原子操作，在并发场景下，部分对数据的操作可能会丢失。在单服务器系统我们常用本地锁来避免并发带来的问题，然而，当服务采用集群方式部署时，本地锁无法在多个服务器之间生效，这时候保证数据的一致性就需要分布式锁来实现。
常见的分布式锁有redis分布式锁，zookeeper分布式锁，本文将为大家阐述redis分布式锁。
什么是分布式锁 在学习Java多线程编程的时候，锁是一个很重要也很基础的概念，锁可以看做是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的，即所有线程都在同一个JVM进程里的时候，使用Java语言提供的锁机制可以起到对共享资源进行同步的作用。如果分布式环境下多个不同线程需要对共享资源进行同步，那么用Java的锁机制就无法实现了，这个时候就必须借助分布式锁来解决分布式环境下共享资源的同步问题。分布式锁有很多种解决方案，今天我们要讲的是怎么使用缓存数据库Redis来实现分布式锁。 Redis
在单机环境下，有个秒杀商品的活动，在短时间内，服务器压力和流量会陡然上升。这个就会存在并发的问题。想要解决并发需要解决一下问题
Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了，本文尝试总结一些Redis、Zookeeper实现分布式锁的常用方案，并提供一些比较好的实践思路（基于Java）。不足之处，欢迎探讨。
2，注意事项（对释放锁的控制，以及锁超时的控制）random_value 要保证唯一，可以用 trace_id 来保证！ 3，存在的问题，单机Redis只是依赖单台 Redis ，当依赖的 Redis 挂掉之后会造成比较大的问题！ 4，那么部署 Redis 的主从可以保证吗？主要原因是 Redis 主节点与从节点之间的数据同步是异步的。
日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开，跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，一起学习一起进步。
系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。
针对Redis集群架构，redis的作者antirez提出了Redlock算法，来实现集群架构下的分布式锁。
系统 A 是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。
现在的系统都是集群部署，每个服务都不是单节点的了。比如库存服务，可能部署到3台机器上分别命名为节点1，节点2，节点3。库存服务需要扣减库存，扣减库存肯定需要锁吧，如果使用Lock或者synchronized，只能锁住自己的节点。而从前台访问是随机路由到这3台节点的。如果线程一进来使节点1上了锁，当线程二进来可能访问到的是节点2，这时节点2还没有上锁，那么库存就会扣减错误。而库存扣减还是一个核心操作，现在居然有Bug，想想就可怕。
日常开发中，经常会碰到秒杀抢购等业务。为了避免并发请求造成的库存超卖等问题，我们一般会用到Redis分布式锁。但是使用Redis分布式锁，很容易踩坑哦~ 本文田螺哥将给大家分析阐述，Redis分布式锁的10个坑~
我们可以借助于redis中的命令setnx(key, value)，key不存在就新增，存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令，只有一个客户端可以成功，返回1（true）；其他的客户端返回0（false），流程图如下图所示：
对于锁大家肯定不会陌生，比如 synchronized 关键字 和 ReentrantLock 可重入锁，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。但是随着业务的发展，分布式的概念逐渐出现在我们系统中，我们在开发的过程中经常需要进行多个系统之间的交互，于是上面的加锁方法就会失去作用。于是在分布式锁就自然而然的诞生了，接下来我们来聊一聊分布式锁实现的几种方式。
在当今这个时代，单体应用（standalone）已经很少了，java提供的synchronized已经不能满足需求，大家自然 而然的想到了分布式锁。谈到分布式锁，比较流行的方法有3中：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
