1.Redis 解解锁实现分布式锁 +Redisson 源码解析
2.讲讲本地锁至分布式锁的演进和Redis实现，扩展 Redlock 红锁
3.redis锁怎么实现？这 3 种常见方法你知道几个
4.万字长文带你解读Redisson分布式锁的锁源源码
5.Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析
6.Redis分布式锁实现Redisson 15问

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的解解锁方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的锁源工具。

       随着互联网技术的解解锁快速发展，数据规模在不断扩大，锁源安卓源码版本号分布式系统变得越来越普遍。解解锁一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），锁源在某些情况下，解解锁为了保证数据不重复，锁源同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，解解锁即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。锁源在单机环境中，解解锁应用是锁源在同一进程下的，仅需通过Java提供的解解锁 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的卡盟教程源码节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、知音秒赞源码哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。

讲讲本地锁至分布式锁的演进和Redis实现，扩展 Redlock 红锁

       本文主要讨论了本地锁向分布式锁的演进过程，以及Redis在实现Redlock（红锁算法）中的应用。本地锁在单体服务中常用于解决读写并发问题，但随着服务扩展，多服务并发时可能出现多个用户同时获取锁导致数据不一致。为解决这个问题，引入了分布式锁，它将加锁操作抽离，让所有服务都能共享锁信息，其中Redis作为常见实现方式之一，提供了互斥和共享锁的能力。

       在Redis中，起初使用setnx命令实现基本的分布式锁，但存在死锁风险。通过设置过期时间来解决，但需注意Redis的set命令加上选项后，可实现原子性操作，确保加锁和设置时间的同步。为了防止锁被其他人释放，引入了身份标识并在解锁时进行验证。进一步使用Redis的lua脚本实现原子性解锁，确保操作的可靠性。

       然而，这并未完全解决所有问题，比如锁续期和网络通信中的不确定性。Redisson库在Redis基础上提供了更全面的锁管理，包括自动续期和锁的正确使用原则。在实际部署中，要考虑Redis的集群模式和网络通信的影响，如主从复制、哨兵模式等，这可能影响锁的正确获取和同步。

       最终，Redis的行业源码带数据Redlock算法通过在多个Redis实例间协作，提供了一种在分布式环境中的安全锁机制。它强调客户端必须在锁有效期内完成工作，并通过随机重试策略降低并发冲突。尽管如此，对于数据一致性要求高的场景，可能需要考虑其他如Zookeeper等机制，权衡性能和安全。

       本文强调了分布式锁的复杂性和选择合适的实现方式的重要性，同时也提到了在代码实现中的注意事项，比如避免无限递归调用和重试机制可能导致的问题。

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实现分布式锁的三种常见方法，包括Redis单实例分布式锁的SETNX实现、SET实现以及Redis集群分布式锁的Redlock实现。

       在高并发场景下，Redis提供了一种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，如果键不存在则成功设置值并返回1，否则返回0。加锁与解锁步骤分别涉及SETNX和DEL命令。

       另一种实现方式是使用SET命令，该命令能够设置键为指定值，并在给定的超时时间后自动过期。在2.6.版本后，SET命令增加了EX和PX选项，分别表示秒和毫秒的超时时间，以及NX和XX选项，用于确保键不存在或存在时的唯一性。加锁操作包括设置键值和超时时间，而解锁则需要验证键值与加锁时一致，通常通过Lua脚本实现。

       针对Redis集群环境，Redlock算法被设计出来以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在集群中的多数节点上获取锁，当成功获取的节点数量超过集群节点总数的一半时，认为加锁成功。解锁操作涉及向所有节点发起释放锁的请求，确保锁的解除。

       在实际应用中，实现上述算法时需要注意锁的有效期和唯一性验证，以确保分布式系统的微擎源码商城稳定性与安全性。为方便使用，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++。

       通过了解和应用这些分布式锁实现，开发者能够在高并发场景下有效管理资源访问，避免竞态条件和死锁等问题。此外，通过学习相关文档和实践案例，可以进一步深入理解分布式系统的设计与实现。

万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码

       通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。

       Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。

       解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。

       此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。

       Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。

Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析

       一、前言

       实现Redis分布式锁，最初常使用SET命令，配合Lua脚本确保原子性。然而手动操作较为繁琐，官网推荐使用Redisson，简化了分布式锁的实现。本文将从官网至整合Springboot，直至深入源码分析，以单节点为例，详细解析Redisson如何实现分布式锁。

       二、为什么使用Redisson

       通过访问Redis中文官网，我们发现官方明确指出Java版分布式锁推荐使用Redisson。官网提供了详细的文档和结构介绍，帮助开发者快速上手。

       三、Springboot整合Redisson

       为了实现与Springboot的集成，首先导入Redisson依赖。接下来，参照官网指导进行配置，并编写配置类。结合官网提供的加锁示例，编写简单的Controller接口，最终测试其功能。

       四、lock.lock()源码分析

       在RedissonLock实现类中，`lock`方法的实现揭示了锁获取的流程。深入至`tryLockInnerAsync`方法，发现其核心逻辑。进一步调用`scheduleExpirationRenewal`方法，用于定时刷新锁的过期时间，确保锁的有效性。此过程展示了锁实现的高效与自适应性。

       五、lock.lock(, TimeUnit.SECONDS)源码分析

       当使用带有超时时间的`lock`方法时，实际调用的逻辑与常规版本类似，关键差异在于`leaseTime`参数的不同设置。这允许开发者根据需求灵活控制锁的持有时间。

       六、lock.unlock()源码分析

       解锁操作通过`unlockAsync`方法实现，进一步调用`unlockInnerAsync`方法完成。这一过程确保了锁的释放过程也是异步的，增强了系统的并发处理能力。

       七、总结

       通过本文，我们跟随作者深入Redisson的底层源码，理解了分布式锁的实现机制。这一过程不仅提升了对Redisson的理解，也激发了面对复杂技术挑战时的勇气。希望每位开发者都能勇敢探索技术的边界，共同进步。欢迎关注公众号，获取更多技术文章首发信息。

Redis分布式锁实现Redisson 问

       在分布式世界中，守护多实例间的加锁安全是至关重要的。Redisson，这座基于Redis的分布式锁宝库，为我们提供了强大而灵活的解决方案。接下来，我们将深入探讨Redisson的分布式锁机制，包括其原子性保证和lua脚本的巧妙运用。

       Redisson加锁艺术

       首先，通过实例化RedissonClient并调用RLock接口，我们能借助lock()方法来实现加锁和释放。在底层，lock()方法巧妙地调用tryAcquire()，并异步执行tryAcquireAsync。真正实现原子性加锁的过程，则是由tryLockInnerAsync通过lua脚本来完成的。

       lua脚本的加锁魔法

       tryLockInnerAsync的核心在于lua脚本，它以锁名、预设的过期时间（默认秒）和一个独特标识（由UUID和线程ID结合）为参数。lua脚本的精妙之处在于，它通过检查锁的状态、创建新锁或更新加锁计数（实现可重入），确保操作的原子性。

       lua脚本的力量

       当lua脚本执行时，它会细致地检查当前锁的状态，如果不存在则创建，同时在hash数据结构中记录加锁次数。这样，我们就拥有了一个既支持加锁又保持可重入性的分布式锁系统。

       解锁机制

       完成任务后，我们可以通过Redisson的unlock()方法，异步但确保线程所有权的lua脚本来释放锁。此外，为了防止死锁，Redisson还设置了watchdog机制：在没有显式指定过期时间时，每隔秒自动续约，只要线程状态一致，锁的持有权就得以延续。

       公平加锁与互斥

       Redisson还提供了公平加锁选项，确保线程按加锁顺序获取，避免资源饥饿。对于读多写少的场景，它支持读写锁，确保并发访问的正确性。例如，RedissonReadWriteLock能区分读读共享、读写互斥和写写互斥，同时支持批量加锁（联锁）以提高效率。

       跨节点的挑战与解决方案

       然而，单Redis实例的故障可能导致系统问题。Redisson通过RedLock算法，利用多个节点的锁获取来增强系统的健壮性。在RedissonRedLock中，通过并行加锁并检测多数节点响应成功，即使在master宕机时，也能确保锁的正确释放。

       总的来说，Redisson通过lua脚本的巧妙应用和智能解锁策略，实现了分布式锁的高效管理，包括公平加锁、读写锁、互斥和阻塞等待。同时，它巧妙地处理了单点故障和死锁风险。探索更多Redisson的奥秘，关注我们的“三友的java日记”公众号，让技术之路更加畅通无阻。

       [1] Redisson官方文档：/redisson/redisson/wiki/RedLock

Redis分布式锁的实现原理（面试）

       当探讨分布式系统领域的话题时，面试官通常从服务框架开始，如Spring Cloud、Dubbo，延伸至分布式事务、分布式锁及ZooKeeper等知识。若需在实际生产环境中部署分布式锁，通常会选择利用开源类库，例如Redis分布式锁，通过集成Redisson框架实现。此框架提供了一套简单且易于使用的分布式锁解决方案。

       深入理解Redisson分布式锁的实现原理，关键在于其底层的加锁机制、锁互斥、自动延期、可重入加锁及释放锁等关键特性。

       在加锁机制中，客户端首先选择一个redis实例，通过发送Lua脚本实现加锁操作。Lua脚本保证了操作的原子性，确保了加锁的唯一性。具体实现中，Lua脚本检查目标key是否存在，若不存在则执行加锁操作。加锁过程涉及设置hash数据结构和生存时间，确保锁的时效性。

       锁互斥机制确保同一时间点，只有一个客户端能成功获取锁。当客户端尝试加锁而目标key已存在时，Lua脚本检查hash数据结构是否包含该客户端ID。若未包含，客户端会进入循环尝试加锁，直到成功或等待超时。

       自动延期机制是通过后台线程监视锁的持有状态，当锁的生存时间临近结束时，客户端将自动延长锁的生存时间，确保客户端能持续持有锁，避免锁过期导致的问题。

       可重入加锁机制允许客户端在已持有锁的情况下再次加锁，通过在hash数据结构中累加加锁次数实现，确保了锁的可重复使用性。

       释放锁的机制相对简单，通过调用解锁方法，减少hash数据结构中的加锁次数，当次数减至零时，删除目标key，允许其他客户端尝试加锁。

       Redis分布式锁的实现，利用Lua脚本确保了加锁操作的原子性与一致性，自动延期机制保证了锁的持久性，而可重入加锁机制则增强了锁的使用灵活性。然而，其在生产环境中可能遇到的最大缺陷在于主从异步复制导致的分布式锁问题，即redis master宕机后的主备切换，可能导致客户端在不同redis实例上完成加锁，进而产生多个客户端同时持有同一锁的情况，引发系统业务逻辑上的错误和脏数据问题。