常用的分布式锁和 Redis 和 zk 两种分布式锁的对比:https://www.cnblogs.com/codingmode/p/15331731.html
要点：
借助中间件Redis的setnx()命令实现分布式锁。setnx()命令只会对不存在的key设值，返回1代表获取锁成功。对存在的key设值，会返回0代表获取锁失败。
一、 redis分布式锁原理
实现原理
获取Redis锁的命令：
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
resource_name：资源名称，可根据不同的业务区分不同的锁
my_random_value：随机值，每个线程的随机值都不同，用于释放锁时的校验，最好使用当前线程的id
NX：key不存在的时候设置成功，key存在则设置不成功
PX：自动失效时间，出现异常情况，锁可以过期自动释放
利用NX的原子性，多个线程并发时，只有一个线程可以设置成功，设置成功即可获得锁，可以执行后续的业务处理。
如果出现异常，超过锁的有效期，锁自动释放，释放锁采用Redis的delete命令
释放锁时校验之前设置的随机数，相同才能释放。
二、基于Redis的Setnx实现分布式锁
POM
要点：
借助中间件Redis的setnx()命令实现分布式锁。setnx()命令只会对不存在的key设值，返回1代表获取锁成功。对存在的key设值，会返回0代表获取锁失败。
public boolean lock1(KeyPrefix prefix, String key, String value, Long lockExpireTimeOut,
Long lockWaitTimeOut) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
String realKey = prefix.getPrefix() + key;
Long deadTimeLine = System.currentTimeMillis() + lockWaitTimeOut;
for (;;) {
String result = jedis.set(realKey, value, "NX", "PX", lockExpireTimeOut);
if ("OK".equals(result)) {
return true;
}
lockWaitTimeOut = deadTimeLine - System.currentTimeMillis();
if (lockWaitTimeOut <= 0L) {
return false;
}
}
} catch (Exception ex) {
log.info("lock error");
} finally {
returnToPool(jedis);
}
return false;
}
public boolean unlock1(KeyPrefix prefix, String key, String value) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
String realKey = prefix.getPrefix() + key;
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(realKey),
Collections.singletonList(value));
if ("1".equals(result)) {
return true;
}
} catch (Exception ex) {
log.info("unlock error");
} finally {
returnToPool(jedis);
}
return false;
}
一、 redis分布式锁原理
实现原理
获取Redis锁的命令：
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
resource_name：资源名称，可根据不同的业务区分不同的锁
my_random_value：随机值，每个线程的随机值都不同，用于释放锁时的校验，最好使用当前线程的id
NX：key不存在的时候设置成功，key存在则设置不成功
PX：自动失效时间，出现异常情况，锁可以过期自动释放
利用NX的原子性，多个线程并发时，只有一个线程可以设置成功，设置成功即可获得锁，可以执行后续的业务处理。
如果出现异常，超过锁的有效期，锁自动释放，释放锁采用Redis的delete命令
释放锁时校验之前设置的随机数，相同才能释放。
二、基于Redis的Setnx实现分布式锁
POM
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
application.properties 配置redis：spring.redis.host=192.168.73.130
package com.example.distributelock.controller;
import com.example.distributelock.lock.RedisLock;
import com.example.distributelock.lock.ZkLock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@Slf4j
public class RedisLockController {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@RequestMapping("redisLock")
public String redisLock(){
log.info("我进入了方法！");
try (RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate,"redisKey",30)){
if (redisLock.getLock()) {
log.info("我进入了锁！！");
Thread.sleep(15000);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("方法执行完成");
return "方法执行完成";
}
@RequestMapping("zkLock")
public String zkLock(){
log.info("我进入了方法！");
try (ZkLock zkLock = new ZkLock("localhost:2181","order")){
if (zkLock.getLock()) {
log.info("我进入了锁！！");
Thread.sleep(15000);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("方法执行完成");
return "方法执行完成";
}
}
Redis的Setnx实现分布式锁操作。
解锁：利用Redis的lua脚本来实现解锁操作的原子性。参考：https://blog.csdn.net/varyall/article/details/117913979
package com.example.distributelock.lock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
@Slf4j
public class RedisLock implements AutoCloseable {
private RedisTemplate redisTemplate;
private String key;
private String value;
//单位：秒
private int expireTime;
public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate,String key,int expireTime){
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.key = key;
this.expireTime=expireTime;
this.value = UUID.randomUUID().toString();
}
/**
* 获取分布式锁
* @return
*/
public boolean getLock(){
RedisCallback<Boolean> redisCallback = connection -> {
//设置NX
RedisStringCommands.SetOption setOption = RedisStringCommands.SetOption.ifAbsent();
//设置过期时间
Expiration expiration = Expiration.seconds(expireTime);
//序列化key
byte[] redisKey = redisTemplate.getKeySerializer().serialize(key);
//序列化value
byte[] redisValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(value);
//执行setnx操作
Boolean result = connection.set(redisKey, redisValue, expiration, setOption);
return result;
};
//获取分布式锁
Boolean lock = (Boolean)redisTemplate.execute(redisCallback);
return lock;
}
public boolean unLock() {
String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
" return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
"else\n" +
" return 0\n" +
"end";
RedisScript<Boolean> redisScript = RedisScript.of(script,Boolean.class);
List<String> keys = Arrays.asList(key);
Boolean result = (Boolean)redisTemplate.execute(redisScript, keys, value);
log.info("释放锁的结果："+result);
return result;
}
@Override
public void close() throws Exception {
unLock();
}
}
redis缓存穿透，击穿和雪崩以及解决方案：https://blog.csdn.net/m0_37937394/article/details/122564362
一：redis雪崩
redis雪崩是指redis在某个时间大量失效，突然造成数据库访问压力急剧增大，像雪崩一样，redis雪崩危害巨大，甚至有可能服务器宕机，给公司造成巨大的经济损失。
解决方案：设置超时时间的时候要设置随机值，不要设置固定值
二： redis缓存穿透
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求。由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
解决方案：
1.设置并发锁，防止请求大量请求数据库，如果获取到锁了，去数据库查询，如果没有，说明有其他线程在查询数据库，那么只需要重试一下就好了。
public String get(key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { //代表缓存值过期
//设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
} else { //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
Thread.sleep(50);
get(key); //重试
}
} else {
return value;
}
}
2.设置拦截器，对于不存在得key,进行拦截
三：缓存击穿
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
解决方案：
1.设置热点数据永不过期。
2.加互斥锁：其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
static Lock reenLock = new ReentrantLock();
public String findPubConfigByKey1(String key) throws InterruptedException {
PubConfig result = new PubConfig();
// 从缓存读取数据
result = redisService.getObject(PubConfigKeyConstants.TABLE_NAME + "_"+key, PubConfig.class) ;
if (result== null ) {
if (reenLock.tryLock()) {
try {
System.out.println("拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存");
// 从数据库查询数据
result = pubConfigRepository.queryPubConfigInfoByKey(key);
// 将查询到的数据写入缓存
Gson g = new Gson();
String value = g.toJson(result);
redisService.setNx(PubConfigKeyConstants.TABLE_NAME + "_"+key, value);
} finally {
reenLock.unlock();// 释放锁
}
} else {
// 先查一下缓存
result = redisService.getObject(PubConfigKeyConstants.TABLE_NAME + "_"+key, PubConfig.class) ;
if (result== null) {
System.out.println("我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下");
Thread.sleep(100);// 小憩一会儿
return findPubConfigByKey1(key);// 重试
}
}
}
return result.getValue();
}
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1707897582913572517&wfr=spider&for=pc
