- 优点：原子性强，避免死锁问题。
- 缺点：需要Redis版本支持。
3. Redlock算法
Redlock是Redis作者提出的一种分布式锁算法，适用于多Redis节点场景：
– 核心思想是向多个Redis实例同时写入锁，并满足过半节点成功写入即视为加锁成功。
– 优点：解决单点故障问题。
– 缺点：实现复杂，适合对锁可靠性要求极高的业务。
三、并发冲突的常见场景
Redis分布式锁在以下几类场景中尤为重要：
- 库存扣减
- 例如电商抢购活动中，多个用户同时尝试购买同一件商品。
-
挑战：确保库存数量的准确性，避免超卖。
-
任务调度
- 在分布式环境下，多个任务调度器可能同时尝试执行同一任务。
-
挑战：确保任务不被重复执行。
-
支付处理
- 支付场景需要保证订单状态的原子性修改。
- 挑战：防止并发支付导致的资金错误。
四、Redis分布式锁在并发场景中的挑战
尽管Redis分布式锁在设计上足够轻量高效，但在高并发环境中仍面临以下挑战：
1. 锁的过期与业务处理时间
- 如果业务逻辑执行时间超过锁的过期时间，锁可能会被其他客户端抢占。
- 案例：锁的过期时间设置为10秒，但业务逻辑耗时12秒，导致锁失效，其他客户端进入了临界区。
2. 锁的可靠性
- 网络分区或Redis节点宕机可能导致锁失效。
- 案例：在单节点模式下，Redis故障可能导致锁的状态丢失。
3. 锁的争用
- 高并发情况下，多个客户端可能同时尝试获取锁，导致竞争开销增加。
五、解决并发冲突的策略和方法
1. 合理设置锁的过期时间
- 根据业务逻辑的复杂度设置锁的TTL（Time To Live）。
- 建议：动态调整锁的过期时间，或者通过定期续约机制延长锁的生效时间。
2. 引入锁续期机制
- 使用“看门狗”机制（如Redisson的实现），定期为锁续期，确保锁在业务完成前不会失效。
3. 使用唯一标识
- 每次加锁时生成唯一标识，释放锁时仅删除与该标识匹配的锁，避免误删他人加的锁。
4. 优化锁粒度
- 避免对大范围资源加锁，尽量细化到具体操作层面，以降低锁争用风险。
5. 结合队列模式
- 将高并发请求通过队列分发，减轻锁的竞争压力。
六、Redis分布式锁的最佳实践
- 选择合适的实现方式
- 对于简单场景，推荐
SET命令的扩展参数。 -
对于高可靠性需求，推荐Redlock算法。
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搭配使用Redisson
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Redisson是一个基于Redis的开源分布式框架，提供了多种分布式锁实现和看门狗机制，适合企业级应用。
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监控与日志
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实时监控锁的获取与释放情况，记录锁的争用情况以优化锁的配置。
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定期测试与演练
- 模拟高并发环境测试锁的表现，确保其能够满足业务需求。
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