⑴ 如何用 redis 造一把分布式鎖
Redis有一系列的命令，特點是以NX結尾，NX是Not eXists的縮寫，如SETNX命令就應該理解為：SET if Not eXists。這系列的命令非常有用，這里講使用SETNX來實現分布式鎖。
用SETNX實現分布式鎖
利用SETNX非常簡單地實現分布式鎖。例如：某客戶端要獲得一個名字foo的鎖，客戶端使用下面的命令進行獲取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，則該客戶端獲得鎖，把lock.foo的鍵值設置為時間值表示該鍵已被鎖定，該客戶端最後可以通過DEL lock.foo來釋放該鎖。
如返回0，表明該鎖已被其他客戶端取得，這時我們可以先返回或進行重試等對方完成或等待鎖超時。
解決死鎖
上面的鎖定邏輯有一個問題：如果一個持有鎖的客戶端失敗或崩潰了不能釋放鎖，該怎麼解決？我們可以通過鎖的鍵對應的時間戳來判斷這種情況是否發生了，如果當前的時間已經大於lock.foo的值，說明該鎖已失效，可以被重新使用。
發生這種情況時，可不能簡單的通過DEL來刪除鎖，然後再SETNX一次，當多個客戶端檢測到鎖超時後都會嘗試去釋放它，這里就可能出現一個競態條件,讓我們模擬一下這個場景：
C0操作超時了，但它還持有著鎖，C1和C2讀取lock.foo檢查時間戳，先後發現超時了。
C1 發送DEL lock.foo
C1 發送SETNX lock.foo 並且成功了。
C2 發送DEL lock.foo
C2 發送SETNX lock.foo 並且成功了。
這樣一來，C1，C2都拿到了鎖！問題大了！
幸好這種問題是可以避免D，讓我們來看看C3這個客戶端是怎樣做的：
C3發送SETNX lock.foo 想要獲得鎖，由於C0還持有鎖，所以Redis返回給C3一個0
C3發送GET lock.foo 以檢查鎖是否超時了，如果沒超時，則等待或重試。
反之，如果已超時，C3通過下面的操作來嘗試獲得鎖：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通過GETSET，C3拿到的時間戳如果仍然是超時的，那就說明，C3如願以償拿到鎖了。
如果在C3之前，有個叫C4的客戶端比C3快一步執行了上面的操作，那麼C3拿到的時間戳是個未超時的值，這時，C3沒有如期獲得鎖，需要再次等待或重試。留意一下，盡管C3沒拿到鎖，但它改寫了C4設置的鎖的超時值，不過這一點非常微小的誤差帶來的影響可以忽略不計。
注意：為了讓分布式鎖的演算法更穩鍵些，持有鎖的客戶端在解鎖之前應該再檢查一次自己的鎖是否已經超時，再去做DEL操作，因為可能客戶端因為某個耗時的操作而掛起，操作完的時候鎖因為超時已經被別人獲得，這時就不必解鎖了。
示例偽代碼
根據上面的代碼，我寫了一小段Fake代碼來描述使用分布式鎖的全過程：
# get lock
lock = 0
while lock != 1:
timestamp = current Unix time + lock timeout + 1
lock = SETNX lock.foo timestamp
if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
break;
else:
sleep(10ms)
# do your job
do_job()
# release
if now() < GET lock.foo:
DEL lock.foo
是的，要想這段邏輯可以重用，使用python的你馬上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那誰？AOP + annotation？行，怎樣舒服怎樣用吧，別重復代碼就行。
⑵ 什麼是分布式鎖及正確使用redis實現分布式鎖
Redis分布式鎖的安全性問題，在分布式系統專家和Redis的作者 antirez 之間就發生過一場爭論專。由於對這個問題一直屬以來比較關注，所以我前些日子仔細閱讀了與這場爭論相關的資料。這場爭論的大概過程是這樣的：
為了規范各家對基於Redis的分布式鎖的實現，Redis的作者提出了一個更安全的實現，叫做 Redlock 。
⑶ java分布式鎖的實現方式有哪些
之前在itjob技術群討論過這個1、資料庫級別控制，樂觀鎖控制2、類似zookeeper做一個遠回程單點鎖，每次取答鎖、加鎖、釋放鎖
還有沒有更優解，上面兩種哪個好點
簡單說就是http請求，100ms內兩個同樣的請求，{查詢介面拿一個key和一個數值，然後+1，請求新數值}，加{}的這個過程希望相同key的請求能夠串列，否則設置新值會有並發問題
⑷ redis分布式鎖怎麼解決02master宕機後，鎖還能正常使用
為了使得集群在一部分節點下線或者無法與集群的大多數（majority）節點進行通訊的情況下，內 仍然可以容正常運作，Redis 集群對節點使用了主從功能：
集群中的每個節點都有 1 個至 N個品（replica）， 其中一個品為主節點（master）， 而其餘的 N-1 個品為從節點（slave）。
⑸ java怎麼實現redis分布式鎖
一、使用分布式鎖要滿足的幾個條件：
系統是一個分布式系統（關鍵是分布式，單機的可以使用ReentrantLock或者synchronized代碼塊來實現）
共享資源（各個系統訪問同一個資源，資源的載體可能是傳統關系型資料庫或者NoSQL）
同步訪問（即有很多個進程同事訪問同一個共享資源。沒有同步訪問，誰管你資源競爭不競爭）
二、應用的場景例子
管理後台的部署架構（多台tomcat伺服器+redis【多台tomcat伺服器訪問一台redis】+mysql【多台tomcat伺服器訪問一台伺服器上的mysql】）就滿足使用分布式鎖的條件。多台伺服器要訪問redis全局緩存的資源，如果不使用分布式鎖就會出現問題。 看如下偽代碼：
long N=0L;
//N從redis獲取值
if(N<5){
N++；
//N寫回redis
}
復制代碼
⑹ 基於Redis 的分布式鎖到底安全嗎
Redis分布式鎖抄的安全性問題襲，在分布式系統專家和Redis的作者 antirez 之間就發生過一場爭論。由於對這個問題一直以來比較關注，所以我前些日子仔細閱讀了與這場爭論相關的資料。這場爭論的大概過程是這樣的：
為了規范各家對基於Redis的分布式鎖的實現，Redis的作者提出了一個更安全的實現，叫做 Redlock 。
⑺ redis 分布式鎖為什麼比synchronized 快
從redis獲取值N，對數值N進行邊界檢查，自加1，然後N寫回redis中。
這種應用場景很常見，像秒殺，全局遞回增ID、IP訪問限制等答。
以IP訪問限制來說，惡意攻擊者可能發起無限次訪問，並發量比較大，分布式環境下對N的邊界檢查就不可靠，因為從redis讀的N可能已經是臟數據。
傳統的加鎖的做法（如java的synchronized和Lock）也沒用，因為這是分布式環境，這個同步問題的救火隊員也束手無策。在這危急存亡之秋，分布式鎖終於有用武之地了。
⑻ 大家所推崇的 Redis 分布式鎖，真的可以萬無一失嗎
使用Redis實現分布式鎖最簡單的方案是使用命令。SETNX（SET if Not eXist）的使用方式為：SETNX key value，只在鍵key不存在的情況下，將鍵key的值設置為value，若鍵key存在，則SETNX不做任何動作。SETNX在設置成功時返回，設置失敗時返回0。當要獲取鎖時，直接使用SETNX獲取鎖，當要釋放鎖時，使用DEL命令刪除掉對應的鍵key即可。
上面這種方案有一個致命問題，就是某個線程在獲取鎖之後由於某些異常因素（比如宕機）而不能正常的執行解鎖操作，那麼這個鎖就永遠釋放不掉了。為此，我們可以為這個鎖加上一個超時時間。第一時間我們會聯想到Redis的EXPIRE命令（EXPIRE key seconds）。但是這里我們不能使用EXPIRE來實現分布式鎖，因為它與SETNX一起是兩個操作，在這兩個操作之間可能會發生異常，從而還是達不到預期的結果
這里我們一眼就可以看出問題來：GET和DEL是兩個分開的操作，在GET執行之後且在DEL執行之前的間隙是可能會發生異常的。如果我們只要保證解鎖的代碼是原子性的就能解決問題了。這里我們引入了一種新的方式，就是Lua腳本,解鎖的時候還是使用DEL命令來解鎖。
修改之後的方案看上去很完美，但實際上還是會有問題。試想一下，某線程A獲取了鎖並且設置了過期時間為10s，然後在執行業務邏輯的時候耗費了15s，此時線程A獲取的鎖早已被Redis的過期機制自動釋放了。在線程A獲取鎖並經過10s之後，改鎖可能已經被其它線程獲取到了。當線程A執行完業務邏輯准備解鎖（DEL key）的時候，有可能刪除掉的是其它線程已經獲取到的鎖，總的來說Redis 分布式鎖不是那麼萬無一失的。
⑼ 如何用redis實現分布式鎖
Redis有一系列的命令，特點是以結尾，NX是Not eXists的縮寫，如SETNX命令就應該理解為：SET if Not eXists。這系列的命令非常有用，這里講使用SETNX來實現分布式鎖。
用SETNX實現分布式鎖
利用SETNX非常簡單地實現分布式鎖。例如：某客戶端要獲得一個名字foo的鎖，客戶端使用下面的命令進行獲取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，則該客戶端獲得鎖，把lock.foo的鍵值設置為時間值表示該鍵已被鎖定，該客戶端最後可以通過DEL lock.foo來釋放該鎖。
如返回0，表明該鎖已被其他客戶端取得，這時我們可以先返回或進行重試等對方完成或等待鎖超時。
解決死鎖
上面的鎖定邏輯有一個問題：如果一個持有鎖的客戶端失敗或崩潰了不能釋放鎖，該怎麼解決？我們可以通過鎖的鍵對應的時間戳來判斷這種情況是否發生了，如果當前的時間已經大於lock.foo的值，說明該鎖已失效，可以被重新使用。
發生這種情況時，可不能簡單的通過DEL來刪除鎖，然後再SETNX一次，當多個客戶端檢測到鎖超時後都會嘗試去釋放它，這里就可能出現一個競態條件,讓我們模擬一下這個場景：
C0操作超時了，但它還持有著鎖，C1和C2讀取lock.foo檢查時間戳，先後發現超時了。
C1 發送DEL lock.foo
C1 發送SETNX lock.foo 並且成功了。
C2 發送DEL lock.foo
C2 發送SETNX lock.foo 並且成功了。
這樣一來，C1，C2都拿到了鎖！問題大了！
幸好這種問題是可以避免D，讓我們來看看C3這個客戶端是怎樣做的：
C3發送SETNX lock.foo 想要獲得鎖，由於C0還持有鎖，所以Redis返回給C3一個0
C3發送GET lock.foo 以檢查鎖是否超時了，如果沒超時，則等待或重試。
反之，如果已超時，C3通過下面的操作來嘗試獲得鎖：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通過GETSET，C3拿到的時間戳如果仍然是超時的，那就說明，C3如願以償拿到鎖了。
如果在C3之前，有個叫C4的客戶端比C3快一步執行了上面的操作，那麼C3拿到的時間戳是個未超時的值，這時，C3沒有如期獲得鎖，需要再次等待或重試。留意一下，盡管C3沒拿到鎖，但它改寫了C4設置的鎖的超時值，不過這一點非常微小的誤差帶來的影響可以忽略不計。
注意：為了讓分布式鎖的演算法更穩鍵些，持有鎖的客戶端在解鎖之前應該再檢查一次自己的鎖是否已經超時，再去做DEL操作，因為可能客戶端因為某個耗時的操作而掛起，操作完的時候鎖因為超時已經被別人獲得，這時就不必解鎖了。
示例偽代碼
根據上面的代碼，我寫了一小段Fake代碼來描述使用分布式鎖的全過程：
# get lock
lock = 0
while lock != 1:
timestamp = current Unix time + lock timeout + 1
lock = SETNX lock.foo timestamp
if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
break;
else:
sleep(10ms)
# do your job
do_job()
# release
if now() < GET lock.foo:
DEL lock.foo
是的，要想這段邏輯可以重用，使用python的你馬上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那誰？AOP + annotation？行，怎樣舒服怎樣用吧，別重復代碼就行。
⑽ 基於Redis的分布式鎖到底安全嗎
在分布式系統專家和Redis的作者antirez之間就發生過一場爭論。由於對這個問題一直以來比較關注，所以我前些日子仔細閱讀了與這場爭論相關的資料。