这篇文章主要介绍“如何通过redis实现分布式锁”，在日常操作中，相信很多人在如何通过Redis实现分布式锁问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何通过Redis实现分布式锁”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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常用的 SQL 数据库的数据都是存在磁盘中的，虽然在数据库底层也做了对应的缓存来减少数据库的 IO 压力。
由于数据库的缓存一般是针对查询的内容，而且粒度也比较小，一般只有表中的数据没有发生变动的时候，数据库的缓存才会产生作用。但这并不能减少业务逻辑对数据库的增删改操作的 IO 压力，因此缓存技术应运而生，该技术实现了对热点数据的高速缓存，可以大大缓解后端数据库的压力。
1、主流应用架构：
客户端在对数据库发起请求时，先到缓存层查看是否有所需的数据，如果缓存层存有客户端所需的数据，则直接从缓存层返回，否则进行穿透查询，对数据库进行查询。如果在数据库中查询到该数据，则将该数据回写到缓存层，以便下次客户端再次查询能够直接从缓存层获取数据。
2、为什么 Redis 能这么快
Redis 的效率很高，官方给出的数据是 100000+QPS，这是因为：Redis 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高。Redis 使用单进程单线程模型的（K，V）数据库，将数据存储在内存中，存取均不会受到硬盘 IO 的限制，因此其执行速度极快。另外单线程也能处理高并发请求，还可以避免频繁上下文切换和锁的竞争，如果想要多核运行也可以启动多个实例。
数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 不使用表，不会强制用户对各个关系进行关联，不会有复杂的关系限制，其存储结构就是键值对，类似于 HashMap，HashMap 最大的优点就是存取的时间复杂度为 O(1)。
Redis 使用多路 I/O 复用模型，为非阻塞 IO。注：Redis 采用的 I/O 多路复用函数：epoll/kqueue/evport/select。
选用策略：
因地制宜，优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用函数作为底层实现。由于 Select 要遍历每一个 IO，所以其时间复杂度为 O(n)，通常被作为保底方案。基于 React 设计模式监听 I/O 事件。
3、Redis 的数据类型
String：最基本的数据类型，其值最大可存储 512M，二进制安全（Redis 的 String 可以包含任何二进制数据，包含 jpg 对象等）。注：如果重复写入 key 相同的键值对，后写入的会将之前写入的覆盖。
Hash：String 元素组成的字典，适用于存储对象。
List：列表，按照 String 元素插入顺序排序。其顺序为后进先出。由于其具有栈的特性，所以可以实现如“最新消息排行榜”这类的功能。
Set：String 元素组成的无序集合，通过哈希表实现（增删改查时间复杂度为 O(1)），不允许重复。另外，当我们使用 Smembers 遍历 Set 中的元素时，其顺序也是不确定的，是通过 Hash 运算过后的结果。Redis 还对集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以实现如同共同关注，共同好友等功能。
Sorted Set：通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
更高级的Redis类型：用于计数的HyperLogLog、用于支持存储地理位置信息的 Geo。
4、如何通过 Redis 实现分布式锁
分布式锁：分布式锁是控制分布式系统之间共同访问共享资源的一种锁的实现。如果一个系统，或者不同系统的不同主机之间共享某个资源时，往往需要互斥，来排除干扰，满足数据一致性。
分布式锁需要解决的问题如下：
互斥性：任意时刻只有一个客户端获取到锁，不能有两个客户端同时获取到锁。
安全性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能由其他客户端删除。
死锁：获取锁的客户端因为某些原因而宕机继而无法释放锁，其他客户端再也无法获取锁而导致死锁，此时需要有特殊机制来避免死锁。
容错：当各个节点，如某个 Redis 节点宕机的时候，客户端仍然能够获取锁或释放锁。
5、如何实现异步队列
（1）使用 Redis 中的 List 作为队列
使用上文所说的 Redis 的数据结构中的 List 作为队列 Rpush 生产消息，LPOP 消费消息。此时我们可以看到，该队列是使用 Rpush 生产队列，使用 LPOP 消费队列。在这个生产者-消费者队列里，当 LPOP 没有消息时，证明该队列中没有元素，并且生产者还没有来得及生产新的数据。
缺点：LPOP 不会等待队列中有值之后再消费，而是直接进行消费。
弥补：可以通过在应用层引入 Sleep 机制去调用 LPOP 重试。
（2）使用 BLPOP key [key…] timeout
BLPOP key [key …] timeout：阻塞直到队列有消息或者超时。
缺点：按照此种方法，我们生产后的数据只能提供给各个单一消费者消费。能否实现生产一次就能让多个消费者消费呢？
（3）Pub/Sub：主题订阅者模式
发送者（Pub）发送消息，订阅者（Sub）接收消息。订阅者可以订阅任意数量的频道。Pub/Sub模式的缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达。对于发布者来说，消息是“即发即失”的。此时如果某个消费者在生产者发布消息时下线，重新上线之后，是无法接收该消息的，要解决该问题需要使用专业的消息队列，如 Kafka…此处不再赘述。
6、Redis 持久化
（1）什么是持久化？
持久化，即将数据持久存储，而不因断电或其他各种复杂外部环境影响数据的完整性。由于 Redis 将数据存储在内存而不是磁盘中，所以内存一旦断电，Redis 中存储的数据也随即消失，这往往是用户不期望的，所以 Redis 有持久化机制来保证数据的安全性。
（2）Redis 如何做持久化
Redis 目前有两种持久化方式，即 RDB 和 AOF，RDB 是通过保存某个时间点的全量数据快照实现数据的持久化，当恢复数据时，直接通过 RDB 文件中的快照，将数据恢复。如何从海量数据里快速找到所需？
①分片：按照某种规则去划分数据，分散存储在多个节点上。通过将数据分到多个 Redis 服务器上，来减轻单个 Redis 服务器的压力。
②一致性 Hash 算法：既然要将数据进行分片，那么通常的做法就是获取节点的 Hash 值，然后根据节点数求模。但这样的方法有明显的弊端，当 Redis 节点数需要动态增加或减少的时候，会造成大量的 Key 无法被命中。所以 Redis 中引入了一致性 Hash 算法。该算法对 2^32 取模，将 Hash 值空间组成虚拟的圆环，整个圆环按顺时针方向组织，每个节点依次为 0、1、2…2^32-1。
之后将每个服务器进行 Hash 运算，确定服务器在这个 Hash 环上的地址，确定了服务器地址后，对数据使用同样的 Hash 算法，将数据定位到特定的 Redis 服务器上。如果定位到的地方没有 Redis 服务器实例，则继续顺时针寻找，找到的第一台服务器即该数据最终的服务器位置。
③Hash 环的数据倾斜问题
Hash 环在服务器节点很少的时候，容易遇到服务器节点不均匀的问题，这会造成数据倾斜，数据倾斜指的是被缓存的对象大部分集中在 Redis 集群的其中一台或几台服务器上。一致性 Hash 算法运算后的数据大部分被存放在 A 节点上，而 B 节点只存放了少量的数据，久而久之 A 节点将被撑爆。针对这一问题，可以引入虚拟节点解决。简单地说，就是为每一个服务器节点计算多个 Hash，每个计算结果位置都放置一个此服务器节点，称为虚拟节点，可以在服务器 IP 或者主机名后放置一个编号实现。
到此，关于“如何通过Redis实现分布式锁”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
