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redis锁权威发布_redis实现分布式锁(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

redis锁

Java微服务实战，面试加分项！最近为了秋招，我花了几个星期突击学习了一个Java微服务项目，名字叫大麦网购票系统。这个项目模仿了大麦的票务系统，涵盖了微服务、分库分表、缓存、消息中间件、线程池、锁等一堆主流技术。项目本身是完全开源的，可以在Gitee上搜到。这个项目有很多亮点，比如生成订单的接口就有多个版本，针对高并发场景逐步优化，实现了多种解决方案。用这个项目去面试，明显感觉到通过率提升了不少。面试官也问了很多关于项目的问题，我整理了一下，大概有这些问题：微服务架构的优势和拆分依据 𐟤” 面试官问到微服务架构的优势是什么，拆分微服务的依据是什么。这个问题其实很直接，微服务架构的优势在于解耦、扩展性好，拆分依据主要是业务功能和数据独立性。分库分表 𐟓Š 面试官问到分库分表是怎么做的，会遇到哪些问题，怎么解决的。分库分表主要是为了解决单库单表数据量过大的问题，但也会遇到数据一致性和事务处理的问题，项目里通过一些策略解决了这些问题。缓存优化 𐟒𞊠 面试官问到项目中如何优化缓存击穿、缓存雪崩和缓存击穿的问题。项目里针对这些问题做了很多优化，比如使用了本地缓存+Redis缓存的多级缓存策略，保证了缓存的一致性。分布式链路ID和异步调用 𐟌 面试官问到为什么不用Skywalking而是自己实现分布式链路ID，异步调用时怎么解决跨线程传递的问题。项目里通过自定义的分布式锁组件和Redisson实现了分布式延迟队列，解决了这些问题。 Redis缓存和一致性 𐟐𞊠 面试官问到项目中哪些地方用到了Redis缓存，如何实现缓存一致性。项目里通过Redis缓存实现了多级缓存，保证了缓存的一致性。分布式锁 𐟔’ 面试官问到哪些地方用到了分布式锁，使用分布式锁时遇到什么问题。项目里通过自定义的分布式锁组件解决了分布式锁的问题，保证了数据的一致性。 Redisson实现延迟队列 ⏳ 面试官问到如何用Redisson实现分布式延迟队列。项目里通过Redisson实现了分布式延迟队列，解决了高并发场景下的延迟处理问题。购票余票扣减 𐟎Ÿ️ 面试官问到购票时的余票扣减是怎么实现的，为什么要用Lua+Redis来实现，有没有更好的方法。项目里通过Lua+Redis实现了余票扣减，保证了数据的一致性和高性能。总的来说，这个项目内容非常丰富，代码量也很大，还有很多知识点没来得及深入学。如果你也在准备面试，不妨看看这个项目，积累一些实战经验。

Redis分布式锁实现原理详解今天我们来聊聊如何用Redis实现分布式锁，其实这个过程并不复杂，只需要用到SET EX NX命令和Lua脚本。加锁操作 𐟔’ 首先，我们需要使用SET命令来加锁。具体操作如下： SET lock_key unique_value EX expire_time NX 这里，lock_key是你要加的锁的key，unique_value是一个客户端生成的唯一标识符，用来防止其他客户端误释放锁。expire_time则是锁的过期时间，单位是秒。解锁操作 𐟔“ 解锁的过程稍微复杂一点，需要用到Lua脚本。具体如下： if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("DEL", KEYS[1]) else return nil end 这段Lua脚本的作用是先判断锁的值和唯一标识符是否一致，如果一致则删除锁，否则不做任何操作。为什么需要唯一标识符？ 𐟤” 如果没有唯一标识符，可能会出现一个问题。比如，客户端A加锁成功后开始执行业务逻辑，但执行时间超过了锁的过期时间。此时，锁已经被释放了，客户端B加锁成功并开始执行业务逻辑。当客户端A执行完业务逻辑并尝试释放锁时，会发现锁已经被别人释放了，导致客户端A的业务逻辑执行失败。过期时间的重要性 ⏳ 锁需要有过期机制，否则某个客户端加锁后宕机了，其他客户端就无法抢到锁。SET命令中的EX参数就是用来设置锁的过期时间的，单位是秒。还有PX参数，单位是毫秒。历史版本的限制 𐟚犥œ蒥dis 2.6.12版本之前，只有SETNX命令，即SET if Not Exists。它表示如果key已存在，则什么都不做，返回0；如果不存在则会设置它的值，返回1。那个时候，SETNX和过期时间的设置无法保证原子性。如果客户端在发送完SETNX之后就宕机了，还没来得及设置过期时间，一样会导致锁不会被释放。因此在2.6.12版本之后，优化了SET命令，使得可以执行SET EX PX。总结 𐟓 通过以上步骤，我们就可以用Redis实现分布式锁了。加锁时需要用到SET EX NX命令，解锁时则需要用到Lua脚本。通过设置唯一标识符和过期时间，可以避免一些常见的问题，比如死锁和资源占用。希望这篇文章对你有所帮助！

Redis锁续期与超时处理全攻略在分布式系统中，Redis锁是确保多个进程或服务不会同时执行某些关键操作的重要工具。然而，有时候锁会因为超时而丢失，导致任务没有完成就中断了。以下是Redis锁的续期与超时处理指南。 𐟌Ÿ Redis锁续期方法使用Redis事务或Lua脚本：通过事务或Lua脚本，可以确保多个命令在一个原子操作中完成。这样，如果当前客户端仍然持有锁，可以安全地延长锁的过期时间。设置客户端自动续期：在获取锁的客户端中，启动一个定时任务，定期向Redis发送命令续期锁。这种方法简单易实现，但依赖于客户端的正常运行。使用监听器或守护进程：在客户端或服务器端设置监听器或守护进程，定期检查锁的状态并进行续期。这种方式可以减少对Redis服务器的请求频率，但实现起来较为复杂。 𐟚€ 锁超时，任务没完怎么办？提高锁的超时时间：在设计系统时，预先评估任务的最大可能执行时间，并设置一个略大的超时时间。这样可以减少锁超时的几率。使用可重入锁：虽然Redis本身不直接提供可重入锁，但可以通过特定的设计模式实现类似的效果。例如，将锁的持有者信息存入Redis中，当再次尝试获取锁时检查是否为同一持有者，如果是，则允许续期或重新获取锁。设置最小保护时间：在业务逻辑中，设置一个最小保护时间，确保任务完成前不会被其他任务干扰。如果发现锁即将超时，而任务还没有完成，可以通过上述的续期方法延长锁的过期时间。使用阻塞/轮询机制：如果业务允许，可以让尝试获取锁的客户端在未能获取锁时进行短暂的睡眠，然后再次尝试获取锁。这种轮询机制虽然简单，但会对系统资源造成一定负担。确保任务的幂等性：在设计任务时，尽量确保任务的幂等性，即多次执行同一个任务不会产生副作用。这样即使锁丢失，重新执行任务也不会有问题。通过以上方法，可以有效处理Redis锁的超时问题，确保任务的顺利进行。

甲骨文价值，Oracle缺席后显数据库从Oracle切换到国产数据库，高并发秒杀场景可能会遇到一些挑战。为了应对这些挑战，我开始学习Redis。在学习的过程中，我遇到了缓存雪崩、穿透、击穿和布隆过滤器等概念，还有Redis分布式锁。幸好我之前系统地学习过《计算机操作系统》，对这些复杂概念能够触类旁通，没有被它们搞晕。可靠的分布式锁需要具备以下几个特性：互斥性：在任何时刻，只有一个客户端能持有锁。不会发生死锁：即使一个客户端在持有锁期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。容错性：只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。加锁和解锁必须是同一个客户端：客户端自己不能把别人加的锁给解了。锁不能自己失效：正常执行程序过程中，锁不能因为某些原因失效。通过这些学习，我对甲骨文的价值有了更深的认识。在Oracle缺席的情况下，甲骨文的表现才真正显现出来。

黑马点评项目总结：一个月的奋斗与收获 𐟚€ 7月10日，我们正式启动了黑马点评项目，8月3日项目正式结束，历时近一个月的奋战，是时候来做个总结了！𐟎‰ 登录模块：安全与便利的双重保障 𐟔’ 登录模块包含了三个关键功能：短信验证码登录、接口防护黑名单以及双重拦截器加redis保存token实现用户鉴权和会话保持。这些功能共同保障了系统的安全性和用户使用的便利性。下单模块：多种场景下的购物体验 𐟛’ 下单模块针对不同场景提供了三种解决方案：乐观锁实现普通优惠券的下单业务，防止库存超卖；分布式锁完成限购优惠券的下单业务，实现分布式场景适用的限购功能；redis预热+Kafka实现秒杀类优惠券的抢购流程，提高了抢购性能和下单的并发能力。点赞模块：五个服务打造个性化体验 𐟑 点赞模块包括点赞状态、点赞行为、点赞列表查询、点赞计数查询以及数据清理五个服务。这个模块涉及到了布隆过滤器、本地缓存等常见技术的应用，为用户提供了个性化的点赞体验。其他技术点：提升系统性能与稳定性 𐟚€ 项目中还应用了nginx负载均衡和线程池异步优化等技术，这些技术点的应用有效提升了系统的性能和稳定性。经过这次项目的磨练，我们不仅掌握了更多的技术知识，也更加明白了团队协作的重要性。接下来，我们将开始准备简历内容和投递，迎接秋招的挑战。𐟒ꀀ

Redis分布式锁：高并发下的锁机制探索 𐟔 分布式锁是什么？分布式锁是一种用于协调分布式系统中多个节点对共享资源访问的机制。它通过互斥机制来保证程序的一致性，解决多个节点同时访问同一资源可能引发的问题。 ⚙️ 分布式锁的实现方式分布式锁的实现通常依赖于底层的分布式存储系统，比如数据库、缓存或分布式文件系统等。一般而言，有以下三种实现方式： 1️⃣ 基于数据库的分布式锁：通过事务机制来实现分布式锁，利用数据库的唯一性约束和乐观锁机制来实现资源的互斥访问。 2️⃣ 基于应用缓存的分布式锁：利用缓存系统（如Memcached或Redis）的原子性操作来实现分布式锁。常用的方式是利用缓存的add方法实现加锁，delete方法实现释放锁。 3️⃣ 基于ZooKeeper的分布式锁：利用ZooKeeper的顺序临时节点特性来实现分布式锁。通过创建临时节点和监听节点变化的方式，实现节点间的互斥访问。 𐟔砒edis实现分布式锁在了解Redis实现分布式锁之前，需要先了解单机锁和分布式锁的联系和区别。单机锁是在单台服务器上生效的，可以用一个变量来表示。0表示没锁，1表示有锁。在分布式场景下，锁变量需要由一个共享存储系统来维护，多个客户端可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的，加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值。实现分布式锁：用SETNX和DEL命令组合来实现加锁和释放锁操作。总结一下实现的逻辑：加锁操作包括读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个步骤，但需要以原子操作的方式完成，所以使用SET命令带上NX选项来实现加锁；锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以在SET命令执行时加上EX/PX选项，设置其过期时间；锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时出现误释放操作，所以使用SET命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端。通过这些步骤，Redis可以有效地实现分布式锁，确保在高并发环境下资源的正确访问和保护。

南京面试记𐟔奍Š月拿4offer 𐟎‰ 在南京的七八月份，我参加了七家公司的面试，最终拿到了四个offer。今天，我想和大家分享一些面试中常见的问题，希望对正在寻找大数据开发职位的朋友们有所帮助。 𐟔 公司一：自我介绍 Flink CDC组件的概念 Flink CDC如何捕获数据，数据源从哪里到哪里数仓分层的概念如何处理业务系统数据源的数据删除问题 Flink和Spark的执行模型差异 𐟒𛠥…쥏𘤺Œ： Java的基本类型面向对象与面向过程的区别 Hadoop和Spark的区别 MR和Spark的适用场景、存储结构和运行方式的区别 HDFS的读写流程 Kafka的数据积压问题 Hive常用的函数 HBase的理解 𐟓Š 公司三： Kafka的水位线 Kafka分区和Flink并行度不一致的影响大数据中数据延迟的定位思路 Flink的状态机制 Flink的检查点与保存点的区别 Flink消费Kafka数据时，offset的保存方式 Flink最新消费（latest）和最早消费（earliest）的区别从最新消费开始，程序挂了数据断了怎么办 Redis分布式锁的概念 Redis的数据类型 𐟔— 公司四： Flink与Kafka之间的关系 Kafka偏移量提交 Flink的积压和背压 Flink状态的目的键控状态中的MapState与其他状态的区别如何初始化MapState 状态描述器的概念除了窗口实现时间段内计算外，还有其他方式吗？窗口的基本概念 Kafka的ACK机制 Kafka分区数为什么只能增加不能减少当Flink以Kafka为source源时，Flink的source并行度设置方法希望这些问题能帮助你们更好地准备面试，找到心仪的工作！𐟒𜰟“ˆ

数字马力Java二面：轻松应对各种难题这次的面试真是让我大开眼界，虽然题目不算特别难，但提前准备的项目和八股文真是帮了大忙。下面就来分享一下我的面试经历吧~ 自我介绍 𐟓– 首先，当然是自我介绍啦。我简单地介绍了自己的项目经历和一些技术栈，毕竟这是最基础的环节。秒杀系统的一致性问题 𐟕’ 接下来，面试官问了一个关于秒杀系统中的一致性问题。这个问题挺有意思的，涉及到了一些并发和同步的问题。我结合自己的项目经验，给出了一些解决方案。锁的性能优化 𐟔’ 然后，面试官问了我关于锁的性能优化问题。他问我加锁会不会影响性能，以及如何提升用户体验。这个问题挺有针对性的，我详细解释了一下我的想法。 Redis雪崩和热点账户问题 𐟌诸接着，面试官又问了我关于Redis雪崩和热点账户的问题。这些问题在分布式系统中是很常见的，我给出了一些解决方案，比如使用布隆过滤器来过滤无效请求。布隆过滤器的实现和原理 𐟌 面试官对布隆过滤器很感兴趣，问了我它的实现和原理。我详细解释了一下布隆过滤器的原理，以及它在系统中的作用。 MySQL索引设计 𐟔 接下来，面试官问了我关于MySQL索引分类和设计原则的问题。我详细解释了一下不同类型的索引以及如何设计索引来提升查询性能。悲观锁和乐观锁 𐟔„ 然后，面试官问了我关于悲观锁和乐观锁的优缺点，并问我是否能优化这两种锁的缺点。我给出了一些具体的优化方案，比如使用自旋锁来减少等待时间。 Java集合框架 𐟓抦œ€后，面试官问了我关于Java集合框架的问题。我详细解释了一下Java集合框架中的一些核心类和接口，比如List、Set、Map等。接口设计的原因 𐟤” 最后，面试官问了我为什么会有这样的接口设计，而不是其他设计方式。我结合自己的项目经验，给出了一些具体的理由和解决方案。总的来说，这次面试还是比较顺利的。虽然有些问题比较棘手，但提前准备的内容帮了我大忙。希望下次还能有这样的好运气！

Redis红锁：分布式锁的最佳实践 Redis红锁是一种用于分布式系统中的锁机制，旨在解决传统锁机制在多节点环境中的问题。它的实现原理主要分为加锁和解锁两个阶段。加锁过程获取当前时间：首先，客户端会获取当前的系统时间。向所有Redis实例加锁：客户端会向所有的Redis实例发送加锁请求（SetNX命令）。如果某个实例加锁超时，客户端会跳过该实例，继续向下一个实例请求加锁。需要注意的是，加锁操作的超时时间必须远小于锁的有效时间。计算总耗时：一旦客户端完成了与所有Redis实例的加锁操作，它会计算整个加锁过程的总耗时。如果满足以下两个条件，则认为加锁成功：从超过半数（大于等于N/2+1）的Redis实例上成功获取锁。客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。在实际应用中，锁的有效时间通常小于我们设置的过期时间，实际有效时间等于锁的过期时间减去加锁耗时。如果有效时间内来不及完成共享数据的操作，有两种处理方法：释放锁，避免出现数据竞争。创建另一个线程，定时延长锁的过期时间。需要注意的是，此时我们是依据本地系统时间来计算锁的过期时间。解锁过程解锁过程相对简单，只需删除相应的键值对即可。由于有过期时间的存在，即使释放锁失败也不会出现死锁情况。通过这种方式，Redis红锁能够有效地保证分布式系统中的数据一致性，避免数据竞争和死锁等问题。

𐟚€X程Java后端一面攻略！ 𐟌Ÿ 开场白：先来一波自我介绍，别忘了介绍你的项目经验哦！ 𐟒ꠊava基础：final关键词的作用要牢记，它可是用来修饰变量、方法和类的哦！ 𐟔’ 多线程安全：在并发环境下，程序能正确执行是关键。同步机制和线程安全数据结构来帮你！ 𐟗𚯸 HashMap解析：基于哈希表的数据结构，查找、插入、删除都飞快！但要注意，它本身是线程不安全的哦，需要小心使用。 𐟔„ 死锁避免：多个线程互相等待资源？这就是死锁啦！资源分配有序、使用死锁检测算法都是避免它的好方法。 𐟓š MySQL建表小技巧：表结构设计、索引、数据类型等都要考虑周全，才能让数据库更高效地运行。 𐟔— Redis数据结构：字符串、哈希、列表... Redis支持多种数据结构，满足你的各种需求。 𐟔’ Redis分布式锁：通过SETNX命令实现，确保分布式环境下的数据互斥访问。Redlock算法你了解多少呢？ 𐟒ᠥˆ†布式系统：任务分散到多个独立节点上，性能、可靠性和可扩展性都up up up！ 𐟎‰ 加油！X程Java后端一面，你准备好了吗？拿下它！