如何通過Redis實現分布式鎖

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常用的 SQL 數據庫的數據都是存在磁盤中的，雖然在數據庫底層也做了對應的緩存來減少數據庫的 IO 壓力。
由于數據庫的緩存一般是針對查詢的內容，而且粒度也比較小，一般只有表中的數據沒有發生變動的時候，數據庫的緩存才會產生作用。但這并不能減少業務邏輯對數據庫的增刪改操作的 IO 壓力，因此緩存技術應運而生，該技術實現了對熱點數據的高速緩存，可以大大緩解后端數據庫的壓力。

1、主流應用架構：

客戶端在對數據庫發起請求時，先到緩存層查看是否有所需的數據，如果緩存層存有客戶端所需的數據，則直接從緩存層返回，否則進行穿透查詢，對數據庫進行查詢。如果在數據庫中查詢到該數據，則將該數據回寫到緩存層，以便下次客戶端再次查詢能夠直接從緩存層獲取數據。

2、為什么 Redis 能這么快

Redis 的效率很高，官方給出的數據是 100000+QPS，這是因為：Redis 完全基于內存，絕大部分請求是純粹的內存操作，執行效率高。Redis 使用單進程單線程模型的（K，V）數據庫，將數據存儲在內存中，存取均不會受到硬盤 IO 的限制，因此其執行速度極快。另外單線程也能處理高并發請求，還可以避免頻繁上下文切換和鎖的競爭，如果想要多核運行也可以啟動多個實例。

數據結構簡單，對數據操作也簡單，Redis 不使用表，不會強制用戶對各個關系進行關聯，不會有復雜的關系限制，其存儲結構就是鍵值對，類似于 HashMap，HashMap 最大的優點就是存取的時間復雜度為 O(1)。
Redis 使用多路 I/O 復用模型，為非阻塞 IO。注：Redis 采用的 I/O 多路復用函數：epoll/kqueue/evport/select。

選用策略：

因地制宜，優先選擇時間復雜度為 O(1) 的 I/O 多路復用函數作為底層實現。由于 Select 要遍歷每一個 IO，所以其時間復雜度為 O(n)，通常被作為保底方案。基于 React 設計模式監聽 I/O 事件。

3、Redis 的數據類型

String：最基本的數據類型，其值最大可存儲 512M，二進制安全（Redis 的 String 可以包含任何二進制數據，包含 jpg 對象等）。注：如果重復寫入 key 相同的鍵值對，后寫入的會將之前寫入的覆蓋。

Hash：String 元素組成的字典，適用于存儲對象。

List：列表，按照 String 元素插入順序排序。其順序為后進先出。由于其具有棧的特性，所以可以實現如“最新消息排行榜”這類的功能。

Set：String 元素組成的無序集合，通過哈希表實現（增刪改查時間復雜度為 O(1)），不允許重復。另外，當我們使用 Smembers 遍歷 Set 中的元素時，其順序也是不確定的，是通過 Hash 運算過后的結果。Redis 還對集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以實現如同共同關注，共同好友等功能。

Sorted Set：通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。

更高級的Redis類型：用于計數的HyperLogLog、用于支持存儲地理位置信息的 Geo。

4、如何通過 Redis 實現分布式鎖

分布式鎖：分布式鎖是控制分布式系統之間共同訪問共享資源的一種鎖的實現。如果一個系統，或者不同系統的不同主機之間共享某個資源時，往往需要互斥，來排除干擾，滿足數據一致性。

分布式鎖需要解決的問題如下：

互斥性：任意時刻只有一個客戶端獲取到鎖，不能有兩個客戶端同時獲取到鎖。

安全性：鎖只能被持有該鎖的客戶端刪除，不能由其他客戶端刪除。

死鎖：獲取鎖的客戶端因為某些原因而宕機繼而無法釋放鎖，其他客戶端再也無法獲取鎖而導致死鎖，此時需要有特殊機制來避免死鎖。

容錯：當各個節點，如某個 Redis 節點宕機的時候，客戶端仍然能夠獲取鎖或釋放鎖。

5、如何實現異步隊列

（1）使用 Redis 中的 List 作為隊列

使用上文所說的 Redis 的數據結構中的 List 作為隊列 Rpush 生產消息，LPOP 消費消息。此時我們可以看到，該隊列是使用 Rpush 生產隊列，使用 LPOP 消費隊列。在這個生產者-消費者隊列里，當 LPOP 沒有消息時，證明該隊列中沒有元素，并且生產者還沒有來得及生產新的數據。

缺點：LPOP 不會等待隊列中有值之后再消費，而是直接進行消費。

彌補：可以通過在應用層引入 Sleep 機制去調用 LPOP 重試。

（2）使用 BLPOP key [key…] timeout

BLPOP key [key …] timeout：阻塞直到隊列有消息或者超時。

缺點：按照此種方法，我們生產后的數據只能提供給各個單一消費者消費。能否實現生產一次就能讓多個消費者消費呢？

（3）Pub/Sub：主題訂閱者模式

發送者（Pub）發送消息，訂閱者（Sub）接收消息。訂閱者可以訂閱任意數量的頻道。Pub/Sub模式的缺點：消息的發布是無狀態的，無法保證可達。對于發布者來說，消息是“即發即失”的。此時如果某個消費者在生產者發布消息時下線，重新上線之后，是無法接收該消息的，要解決該問題需要使用專業的消息隊列，如 Kafka…此處不再贅述。

6、Redis 持久化

（1）什么是持久化？

持久化，即將數據持久存儲，而不因斷電或其他各種復雜外部環境影響數據的完整性。由于 Redis 將數據存儲在內存而不是磁盤中，所以內存一旦斷電，Redis 中存儲的數據也隨即消失，這往往是用戶不期望的，所以 Redis 有持久化機制來保證數據的安全性。

（2）Redis 如何做持久化

Redis 目前有兩種持久化方式，即 RDB 和 AOF，RDB 是通過保存某個時間點的全量數據快照實現數據的持久化，當恢復數據時，直接通過 RDB 文件中的快照，將數據恢復。如何從海量數據里快速找到所需？

①分片：按照某種規則去劃分數據，分散存儲在多個節點上。通過將數據分到多個 Redis 服務器上，來減輕單個 Redis 服務器的壓力。

②一致性 Hash 算法：既然要將數據進行分片，那么通常的做法就是獲取節點的 Hash 值，然后根據節點數求模。但這樣的方法有明顯的弊端，當 Redis 節點數需要動態增加或減少的時候，會造成大量的 Key 無法被命中。所以 Redis 中引入了一致性 Hash 算法。該算法對 2^32 取模，將 Hash 值空間組成虛擬的圓環，整個圓環按順時針方向組織，每個節點依次為 0、1、2…2^32-1。

之后將每個服務器進行 Hash 運算，確定服務器在這個 Hash 環上的地址，確定了服務器地址后，對數據使用同樣的 Hash 算法，將數據定位到特定的 Redis 服務器上。如果定位到的地方沒有 Redis 服務器實例，則繼續順時針尋找，找到的第一臺服務器即該數據最終的服務器位置。

③Hash 環的數據傾斜問題
Hash 環在服務器節點很少的時候，容易遇到服務器節點不均勻的問題，這會造成數據傾斜，數據傾斜指的是被緩存的對象大部分集中在 Redis 集群的其中一臺或幾臺服務器上。一致性 Hash 算法運算后的數據大部分被存放在 A 節點上，而 B 節點只存放了少量的數據，久而久之 A 節點將被撐爆。針對這一問題，可以引入虛擬節點解決。簡單地說，就是為每一個服務器節點計算多個 Hash，每個計算結果位置都放置一個此服務器節點，稱為虛擬節點，可以在服務器 IP 或者主機名后放置一個編號實現。

到此，關于“如何通過Redis實現分布式鎖”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！