前言

作為同時(shí)具備高性能、高可靠和高可擴(kuò)展性的典型鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，Redis不僅功能強(qiáng)大，而且穩(wěn)定，理所當(dāng)然地成為了大型互聯(lián)網(wǎng)公司的首選。

眾多大廠在招聘的時(shí)候，不僅會(huì)要求面試者能簡(jiǎn)單地使用Redis，還要能深入地理解底層實(shí)現(xiàn)原理，并且具備解決常見(jiàn)問(wèn)題的能力。可以說(shuō)，熟練掌握Redis已經(jīng)成為了技術(shù)人的一個(gè)必備技能。

但是，在學(xué)習(xí)和使用Redis的過(guò)程中，總不可避免地遇見(jiàn)一些棘手的問(wèn)題，比如：

• Redis的key和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該怎么設(shè)計(jì)？有什么最佳實(shí)踐？
• Redis集群如何均衡數(shù)據(jù)？又如何橫向擴(kuò)展？
• 怎么保證數(shù)據(jù)的一致性？熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的問(wèn)題怎么解決？
• RDB持久化生成的數(shù)據(jù)快照，每次更新是全量更新還是增量更新？
• 緩存雪崩、緩存穿透、緩存預(yù)熱、緩存更新、緩存降級(jí)等問(wèn)題怎么解決？
• 如何高效閱讀Redis源代碼？

我根據(jù)自己多年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，梳理了一套系統(tǒng)的Redis學(xué)習(xí)方法。將紛繁復(fù)雜的Redis知識(shí)和問(wèn)題歸納在“兩大維度，三大主線”這個(gè)框架之中，幫助讀者建立起系統(tǒng)觀和全局觀，從而徹底搞懂底層實(shí)現(xiàn)原理。讓我們來(lái)看看大體內(nèi)容

什么是分布式鎖？在回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們先回答一下什么是鎖。

普通的鎖，即在單機(jī)多線程環(huán)境下，當(dāng)多個(gè)線程需要訪問(wèn)同一個(gè)變量或代碼片段時(shí)，被訪問(wèn)的變量或代碼片段叫做臨界區(qū)域，我們需要控制線程一個(gè)一個(gè)的順序執(zhí)行，否則會(huì)出現(xiàn)并發(fā)問(wèn)題。

如何控制呢？就是設(shè)置一個(gè)各個(gè)線程都能看的見(jiàn)的標(biāo)志。然后，每個(gè)線程想訪問(wèn)臨界區(qū)域時(shí)，都要先查看標(biāo)志，如果標(biāo)志沒(méi)有被占用，則說(shuō)明目前沒(méi)有線程在訪問(wèn)臨界區(qū)域。如果標(biāo)志被占用了，則說(shuō)明目前有線程正在訪問(wèn)臨界區(qū)域，則當(dāng)前線程需要等待。

這個(gè)標(biāo)志，就是鎖。

在單機(jī)多線程的java程序中，我們可以使用堆內(nèi)存中的變量作為標(biāo)志，因?yàn)槎嗑€程是共享堆內(nèi)存的，堆內(nèi)存中的變量對(duì)于各個(gè)線程都是可見(jiàn)的。

講明白了普通的鎖，接下來(lái)，我們?cè)倏纯捶植际芥i。

在分布式環(huán)境下，即多臺(tái)計(jì)算機(jī)，每個(gè)計(jì)算機(jī)上會(huì)啟動(dòng)jvm執(zhí)行程序的運(yùn)行環(huán)境下，如果不同計(jì)算機(jī)上的線程想訪問(wèn)臨界區(qū)域時(shí)，該怎么辦呢？

前面普通鎖的使用堆內(nèi)存中的變量的方式肯定不適用了。因?yàn)樵诙鄼C(jī)環(huán)境下，某臺(tái)計(jì)算機(jī)上的堆內(nèi)存中的變量對(duì)于其他計(jì)算機(jī)上的線程肯定是不可見(jiàn)的。那么，根據(jù)鎖的本質(zhì)和原理，我們就要找到另外的對(duì)于多機(jī)上的線程都可見(jiàn)的標(biāo)志，以它來(lái)作為鎖，就可以了。這樣的鎖，就是分布式鎖。

當(dāng)然，這里只是解釋了什么是分布式鎖，至于分布式鎖該如何實(shí)現(xiàn)，其實(shí)有多重方式，關(guān)鍵在于要保證鎖對(duì)多機(jī)上的程序是可見(jiàn)的即可。一些常用的實(shí)現(xiàn)方式是，使用redis，使用數(shù)據(jù)庫(kù)等等。

為什么要使用分布式鎖

我們?cè)陂_(kāi)發(fā)應(yīng)用的時(shí)候，如果需要對(duì)某一個(gè)共享變量進(jìn)行多線程同步訪問(wèn)的時(shí)候，可以使用我們學(xué)到的Java多線程的18般武藝進(jìn)行處理，并且可以完美的運(yùn)行，毫無(wú)Bug！

注意這是單機(jī)應(yīng)用，也就是所有的請(qǐng)求都會(huì)分配到當(dāng)前服務(wù)器的JVM內(nèi)部，然后映射為操作系統(tǒng)的線程進(jìn)行處理！而這個(gè)共享變量只是在這個(gè)JVM內(nèi)部的一塊內(nèi)存空間！

分布式鎖應(yīng)該具備哪些條件

在分析分布式鎖的三種實(shí)現(xiàn)方式之前，先了解一下分布式鎖應(yīng)該具備哪些條件：

• 1、在分布式系統(tǒng)環(huán)境下，一個(gè)方法在同一時(shí)間只能被一個(gè)機(jī)器的一個(gè)線程執(zhí)行；

• 2、高可用的獲取鎖與釋放鎖；

• 3、高性能的獲取鎖與釋放鎖；

• 4、具備可重入特性；

• 5、具備鎖失效機(jī)制，防止死鎖；

• 6、具備非阻塞鎖特性，即沒(méi)有獲取到鎖將直接返回獲取鎖失敗。

分布式鎖的三種實(shí)現(xiàn)方式

目前幾乎很多大型網(wǎng)站及應(yīng)用都是分布式部署的，分布式場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題一直是一個(gè)比較重要的話題。分布式的CAP理論告訴我們“任何一個(gè)分布式系統(tǒng)都無(wú)法同時(shí)滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯(cuò)性（Partition tolerance），最多只能同時(shí)滿足兩項(xiàng)。”所以，很多系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就要對(duì)這三者做出取舍。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的絕大多數(shù)的場(chǎng)景中，都需要犧牲強(qiáng)一致性來(lái)?yè)Q取系統(tǒng)的高可用性，系統(tǒng)往往只需要保證“最終一致性”，只要這個(gè)最終時(shí)間是在用戶可以接受的范圍內(nèi)即可。

在很多場(chǎng)景中，我們?yōu)榱吮ＷC數(shù)據(jù)的最終一致性，需要很多的技術(shù)方案來(lái)支持，比如分布式事務(wù)、分布式鎖等。有的時(shí)候，我們需要保證一個(gè)方法在同一時(shí)間內(nèi)只能被同一個(gè)線程執(zhí)行。

• 基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)分布式鎖；

• 基于緩存（Redis等）實(shí)現(xiàn)分布式鎖；

• 基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖；

資料分享

這是我從某優(yōu)質(zhì)機(jī)構(gòu)弄來(lái)的一些資料，內(nèi)容我認(rèn)為確實(shí)稱得上優(yōu)質(zhì)二字，如需領(lǐng)取，請(qǐng)點(diǎn)贊這篇文章，關(guān)注我然后點(diǎn)擊這里即可免費(fèi)領(lǐng)取

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（億級(jí)流量性能調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)+一線大廠分布式實(shí)戰(zhàn)+架構(gòu)師筑基必備技能+設(shè)計(jì)思想開(kāi)源框架解讀+性能直線提升架構(gòu)技術(shù)+高效存儲(chǔ)讓項(xiàng)目性能起飛+分布式擴(kuò)展到微服務(wù)架構(gòu)…實(shí)在是太多了）

其次分享一些技術(shù)知識(shí)，以截圖形式分享一部分：

Tomcat架構(gòu)解析：

算法訓(xùn)練+高分寶典：

Spring Cloud+Docker微服務(wù)實(shí)戰(zhàn)：

最后分享一波面試資料：

切莫死記硬背，小心面試官直接讓你出門右拐

1000道互聯(lián)網(wǎng)Java面試題：

Java高級(jí)架構(gòu)面試知識(shí)整理：

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總結(jié)

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