⑴ 如何用 redis 造一把分布式锁
Redis有一系列的命令，特点是以NX结尾，NX是Not eXists的缩写，如SETNX命令就应该理解为：SET if Not eXists。这系列的命令非常有用，这里讲使用SETNX来实现分布式锁。
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字foo的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题：如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁，该怎么解决？我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了，如果当前的时间已经大于lock.foo的值，说明该锁已失效，可以被重新使用。
发生这种情况时，可不能简单的通过DEL来删除锁，然后再SETNX一次，当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它，这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景：
C0操作超时了，但它还持有着锁，C1和C2读取lock.foo检查时间戳，先后发现超时了。
C1 发送DEL lock.foo
C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 发送DEL lock.foo
C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
这样一来，C1，C2都拿到了锁！问题大了！
幸好这种问题是可以避免D，让我们来看看C3这个客户端是怎样做的：
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0
C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。
反之，如果已超时，C3通过下面的操作来尝试获得锁：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通过GETSET，C3拿到的时间戳如果仍然是超时的，那就说明，C3如愿以偿拿到锁了。
如果在C3之前，有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作，那么C3拿到的时间戳是个未超时的值，这时，C3没有如期获得锁，需要再次等待或重试。留意一下，尽管C3没拿到锁，但它改写了C4设置的锁的超时值，不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
注意：为了让分布式锁的算法更稳键些，持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时，再去做DEL操作，因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起，操作完的时候锁因为超时已经被别人获得，这时就不必解锁了。
示例伪代码
根据上面的代码，我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程：
# 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，要想这段逻辑可以重用，使用python的你马上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那谁？AOP + annotation？行，怎样舒服怎样用吧，别重复代码就行。
⑵ 什么是分布式锁及正确使用redis实现分布式锁
Redis分布式锁的安全性问题，在分布式系统专家和Redis的作者 antirez 之间就发生过一场争论专。由于对这个问题一直属以来比较关注，所以我前些日子仔细阅读了与这场争论相关的资料。这场争论的大概过程是这样的：
为了规范各家对基于Redis的分布式锁的实现，Redis的作者提出了一个更安全的实现，叫做 Redlock 。
⑶ java分布式锁的实现方式有哪些
之前在itjob技术群讨论过这个1、数据库级别控制，乐观锁控制2、类似zookeeper做一个远回程单点锁，每次取答锁、加锁、释放锁
还有没有更优解，上面两种哪个好点
简单说就是http请求，100ms内两个同样的请求，{查询接口拿一个key和一个数值，然后+1，请求新数值}，加{}的这个过程希望相同key的请求能够串行，否则设置新值会有并发问题
⑷ redis分布式锁怎么解决02master宕机后，锁还能正常使用
为了使得集群在一部分节点下线或者无法与集群的大多数（majority）节点进行通讯的情况下，内 仍然可以容正常运作，Redis 集群对节点使用了主从功能：
集群中的每个节点都有 1 个至 N个品（replica）， 其中一个品为主节点（master）， 而其余的 N-1 个品为从节点（slave）。
⑸ java怎么实现redis分布式锁
一、使用分布式锁要满足的几个条件：
系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）
共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）
同步访问（即有很多个进程同事访问同一个共享资源。没有同步访问，谁管你资源竞争不竞争）
二、应用的场景例子
管理后台的部署架构（多台tomcat服务器+redis【多台tomcat服务器访问一台redis】+mysql【多台tomcat服务器访问一台服务器上的mysql】）就满足使用分布式锁的条件。多台服务器要访问redis全局缓存的资源，如果不使用分布式锁就会出现问题。 看如下伪代码：
long N=0L;
//N从redis获取值
if(N<5){
N++；
//N写回redis
}
复制代码
⑹ 基于Redis 的分布式锁到底安全吗
Redis分布式锁抄的安全性问题袭，在分布式系统专家和Redis的作者 antirez 之间就发生过一场争论。由于对这个问题一直以来比较关注，所以我前些日子仔细阅读了与这场争论相关的资料。这场争论的大概过程是这样的：
为了规范各家对基于Redis的分布式锁的实现，Redis的作者提出了一个更安全的实现，叫做 Redlock 。
⑺ redis 分布式锁为什么比synchronized 快
从redis获取值N，对数值N进行边界检查，自加1，然后N写回redis中。
这种应用场景很常见，像秒杀，全局递回增ID、IP访问限制等答。
以IP访问限制来说，恶意攻击者可能发起无限次访问，并发量比较大，分布式环境下对N的边界检查就不可靠，因为从redis读的N可能已经是脏数据。
传统的加锁的做法（如java的synchronized和Lock）也没用，因为这是分布式环境，这个同步问题的救火队员也束手无策。在这危急存亡之秋，分布式锁终于有用武之地了。
⑻ 大家所推崇的 Redis 分布式锁，真的可以万无一失吗
使用Redis实现分布式锁最简单的方案是使用命令。SETNX（SET if Not eXist）的使用方式为：SETNX key value，只在键key不存在的情况下，将键key的值设置为value，若键key存在，则SETNX不做任何动作。SETNX在设置成功时返回，设置失败时返回0。当要获取锁时，直接使用SETNX获取锁，当要释放锁时，使用DEL命令删除掉对应的键key即可。
上面这种方案有一个致命问题，就是某个线程在获取锁之后由于某些异常因素（比如宕机）而不能正常的执行解锁操作，那么这个锁就永远释放不掉了。为此，我们可以为这个锁加上一个超时时间。第一时间我们会联想到Redis的EXPIRE命令（EXPIRE key seconds）。但是这里我们不能使用EXPIRE来实现分布式锁，因为它与SETNX一起是两个操作，在这两个操作之间可能会发生异常，从而还是达不到预期的结果
这里我们一眼就可以看出问题来：GET和DEL是两个分开的操作，在GET执行之后且在DEL执行之前的间隙是可能会发生异常的。如果我们只要保证解锁的代码是原子性的就能解决问题了。这里我们引入了一种新的方式，就是Lua脚本,解锁的时候还是使用DEL命令来解锁。
修改之后的方案看上去很完美，但实际上还是会有问题。试想一下，某线程A获取了锁并且设置了过期时间为10s，然后在执行业务逻辑的时候耗费了15s，此时线程A获取的锁早已被Redis的过期机制自动释放了。在线程A获取锁并经过10s之后，改锁可能已经被其它线程获取到了。当线程A执行完业务逻辑准备解锁（DEL key）的时候，有可能删除掉的是其它线程已经获取到的锁，总的来说Redis 分布式锁不是那么万无一失的。
⑼ 如何用redis实现分布式锁
Redis有一系列的命令，特点是以结尾，NX是Not eXists的缩写，如SETNX命令就应该理解为：SET if Not eXists。这系列的命令非常有用，这里讲使用SETNX来实现分布式锁。
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字foo的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题：如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁，该怎么解决？我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了，如果当前的时间已经大于lock.foo的值，说明该锁已失效，可以被重新使用。
发生这种情况时，可不能简单的通过DEL来删除锁，然后再SETNX一次，当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它，这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景：
C0操作超时了，但它还持有着锁，C1和C2读取lock.foo检查时间戳，先后发现超时了。
C1 发送DEL lock.foo
C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 发送DEL lock.foo
C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
这样一来，C1，C2都拿到了锁！问题大了！
幸好这种问题是可以避免D，让我们来看看C3这个客户端是怎样做的：
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0
C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。
反之，如果已超时，C3通过下面的操作来尝试获得锁：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通过GETSET，C3拿到的时间戳如果仍然是超时的，那就说明，C3如愿以偿拿到锁了。
如果在C3之前，有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作，那么C3拿到的时间戳是个未超时的值，这时，C3没有如期获得锁，需要再次等待或重试。留意一下，尽管C3没拿到锁，但它改写了C4设置的锁的超时值，不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
注意：为了让分布式锁的算法更稳键些，持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时，再去做DEL操作，因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起，操作完的时候锁因为超时已经被别人获得，这时就不必解锁了。
示例伪代码
根据上面的代码，我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程：
# 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，要想这段逻辑可以重用，使用python的你马上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那谁？AOP + annotation？行，怎样舒服怎样用吧，别重复代码就行。
⑽ 基于Redis的分布式锁到底安全吗
在分布式系统专家和Redis的作者antirez之间就发生过一场争论。由于对这个问题一直以来比较关注，所以我前些日子仔细阅读了与这场争论相关的资料。