面试八股之Redis篇2——redis分布式锁
redis面试必知必会系列篇2——redis分布式锁
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🔥本篇概览：详细讲解了redis篇面试必知必会之redis分布式锁
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面试官：好的，那你如何控制Redis实现分布式锁有效时长呢？
面试官：redisson实现的分布式锁能解决主从一致性的问题吗
面试官：好的，如果业务非要保证数据的强一致性，这个该怎么解决呢？
面试官：Redis分布式锁如何实现 ?
候选人：
嗯，在redis中提供了一个命令setnx(SET if not exists)
由于redis的单线程的，用了命令之后，只能有一个客户端对某一个key设置值，在没有过期或删除key的时候是其他客户端是不能设置这个key的
单台服务——加一个本地锁synchronized即可
服务器集群部署——加外部锁（分布式锁）
分布式锁用于抢券
分布式锁实现原理
setnx
Redisson框架
面试官：好的，那你如何控制Redis实现分布式锁有效时长呢？
候选人：
嗯，的确，redis的setnx指令不好控制这个问题，我们当时采用的redis的一个框架redisson实现的。
在redisson中需要手动加锁，并且可以控制锁的失效时间和等待时间，当锁住的一个业务还没有执行完成的时候，在redisson中引入了一个看门狗机制，就是说每隔一段时间就检查当前业务是否还持有锁，如果持有就增加加锁的持有时间，当业务执行完成之后需要使用释放锁就可以了
还有一个好处就是，在高并发下，一个业务有可能会执行很快，先客户1持有锁的时候，客户2来了以后并不会马上拒绝，它会自旋不断尝试获取锁，如果客户1释放之后，客户2就可以马上持有锁，性能也得到了提升。
面试官：好的，redisson实现的分布式锁是可重入的吗？
候选人：
嗯，是可以重入的。这样做是为了避免死锁的产生。这个重入其实在内部就是判断是否是当前线程持有的锁，如果是当前线程持有的锁就会计数，如果释放锁就会在计算上减一。在存储数据的时候采用的hash结构，大key可以按照自己的业务进行定制，其中小key是当前线程的唯一标识，value是当前线程重入的次数
面试官：redisson实现的分布式锁能解决主从一致性的问题吗
候选人：
这个是不能的，比如，当线程1加锁成功后，master节点数据会异步复制到slave节点，此时当前持有Redis锁的master节点宕机，slave节点被提升为新的master节点，假如现在来了一个线程2，再次加锁，会在新的master节点上加锁成功，这个时候就会出现两个节点同时持有一把锁的问题。
我们可以利用redisson提供的红锁来解决这个问题，它的主要作用是，不能只在一个redis实例上创建锁，应该是在多个redis实例上创建锁，并且要求在大多数redis节点上都成功创建锁，红锁中要求是redis的节点数量要过半。这样就能避免线程1加锁成功后master节点宕机导致线程2成功加锁到新的master节点上的问题了。
但是，如果使用了红锁，因为需要同时在多个节点上都添加锁，性能就变的很低了，并且运维维护成本也非常高，所以，我们一般在项目中也不会直接使用红锁，并且官方也暂时废弃了这个红锁
面试官：好的，如果业务非要保证数据的强一致性，这个该怎么解决呢？
候选人：
嗯~，redis本身就是支持高可用的，做到强一致性，就非常影响性能，所以，如果有强一致性要求高的业务，建议使用zookeeper实现的分布式锁，它是可以保证强一致性的。
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