❶ Redis分布式锁的原理是什么如何续期
在传统单体应用单机部署的情况下，并发问题可以通过使用Java并发相关的锁如synchronized，但是当规模上升到分布式集群的情况下，要控制共享资源访问，就需要通过分布式锁来实现。常见的分布式锁方案如数据库乐观锁，Redis锁，zk锁等。
Redis分布式锁的原理
Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现。
SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
Expire expire key timeout 为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
Delete delete key 删除key
核心思想
使用setnx获取锁。如果成功取到锁，则使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁。
获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
注意
上面为Redis的一个最简单的锁实现原理，实际中还需要考虑更多具体的情况作出相应的调整。如
上面的demo中，当集群系统时间不一致时会有问题
当服务器异常关闭或是重启，加锁后没来得急设置锁超时时间，如何避免死锁
实际开发环境中不确定的因素有很多，需要慢慢地去调整实践达到理想状态，可以考虑使用redisson框架来实现。
如何续期？
这个情况比较独特，出现这个问题的根本原因在于锁失效的时间小于业务处理的时间导致业务还没处理完毕锁就释放了。那么解决方案是合理地结合业务去设置锁失效的时间。
但是也有更好的方案就如前文提到的redisson，其中的可重入锁概念。
默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,那么到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒。
以上就是redis锁的原理及续期的方式，希望我的回答能对你有所帮助。
❷ 什么是分布式锁及正确使用redis实现分布式锁
Redis分布式锁的安全性问题，在分布式系统专家和Redis的作者 antirez 之间就发生过一场争论。由于对这个问题一直以来比较关注，所以我前些日子仔细阅读了与这场争论相关的资料。这场争论的大概过程是这样的：
为了规范各家对基于Redis的分布式锁的实现，Redis的作者提出了一个更安全的实现，叫做 Redlock 。
❸ 在分布式系统中，怎么memcache实现分布式锁，可以实现吗
您好，很高兴为您解答。 在在分布式系统中，实现分布式锁 用法 要遵循一定条件。 用memcache是没法实现分布式锁的，用CAS也是不严谨的。paxos算法可以实现，像zookeeper 如果有疑问可以网络如果没有问题的话请~~我谢谢
❹ 分布式锁的三种实现方式
分布式锁的三种实现方式分别是：基于数据库实现分布式锁、基于缓存（Redis等）实现分布式锁、基于Zookeeper实现分布式锁。
一、基于数据库实现分布式锁
1、悲观锁
利用select … where … for update 排他锁。
注意：其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。
2、乐观锁
所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到，抢购和秒杀就是用了这种实现以防止超卖，通过增加递增的版本号字段实现乐观锁。
二、基于缓存（Redis等）实现分布式锁
1、使用命令介绍：
（1）SETNX
SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
（2）expire
expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
（3）delete
delete key：删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
2、实现思想：
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
三、基于Zookeeper实现分布式锁
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。
基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
（1）创建一个目录mylock。
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点。
（3）获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁。
（4）线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点。
（5）线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
(4)分布式缓存锁没有锁住扩展阅读；
一、数据库分布式锁实现的缺点：
1、db操作性能较差，并且有锁表的风险。
2、非阻塞操作失败后，需要轮询，占用cpu资源。
3、长时间不commit或者长时间轮询，可能会占用较多连接资源。
二、Redis(缓存)分布式锁实现的缺点：
1、锁删除失败，过期时间不好控制。
2、非阻塞，操作失败后，需要轮询，占用cpu资源。
三、ZK分布式锁实现的缺点：
性能不如redis实现，主要原因是写操作（获取锁释放锁）都需要在Leader上执行，然后同步到follower。
❺ Redis 分布式锁有什么缺陷
Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
❻ 分布式锁是什么
什么是分布式锁？实现分布式锁的三种方式
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁，分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢？
一 为什么要使用分布式锁
我们在开发应用的时候，如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候，可以使用我们学到的锁进行处理，并且可以完美的运行，毫无Bug！
注意这是单机应用，后来业务发展，需要做集群，一个应用需要部署到几台机器上然后做负载均衡，大致如下图：
六、基于ZooKeeper的实现方式
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
（1）创建一个目录mylock；
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
（3）获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
（4）线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
（5）线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
这里推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。
优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。
缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。
七、总结
上面的三种实现方式，没有在所有场合都是完美的，所以，应根据不同的应用场景选择最适合的实现方式。
在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。
❼ 大家所推崇的 Redis 分布式锁，真的可以万无一失吗
使用Redis实现分布式锁最简单的方案是使用命令SETNX。SETNX（SET if Not eXist）的使用方式为：SETNX key value，只在键key不存在的情况下，将键key的值设置为value，若键key存在，则SETNX不做任何动作。SETNX在设置成功时返回，设置失败时返回0。当要获取锁时，直接使用SETNX获取锁，当要释放锁时，使用DEL命令删除掉对应的键key即可。
上面这种方案有一个致命问题，就是某个线程在获取锁之后由于某些异常因素（比如宕机）而不能正常的执行解锁操作，那么这个锁就永远释放不掉了。为此，我们可以为这个锁加上一个超时时间。第一时间我们会联想到Redis的EXPIRE命令（EXPIRE key seconds）。但是这里我们不能使用EXPIRE来实现分布式锁，因为它与SETNX一起是两个操作，在这两个操作之间可能会发生异常，从而还是达不到预期的结果
这里我们一眼就可以看出问题来：GET和DEL是两个分开的操作，在GET执行之后且在DEL执行之前的间隙是可能会发生异常的。如果我们只要保证解锁的代码是原子性的就能解决问题了。这里我们引入了一种新的方式，就是Lua脚本,解锁的时候还是使用DEL命令来解锁。
修改之后的方案看上去很完美，但实际上还是会有问题。试想一下，某线程A获取了锁并且设置了过期时间为10s，然后在执行业务逻辑的时候耗费了15s，此时线程A获取的锁早已被Redis的过期机制自动释放了。在线程A获取锁并经过10s之后，改锁可能已经被其它线程获取到了。当线程A执行完业务逻辑准备解锁（DEL key）的时候，有可能删除掉的是其它线程已经获取到的锁，总的来说Redis 分布式锁不是那么万无一失的。
❽ 分布式锁原理
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。原理就是，当我们要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。
就是要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。
在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，这个时候，便需要使用到分布式锁。
当在分布式模型下，数据可能只有一份，此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。与单机模式下的锁不同，分布式锁不仅需要保证进程可见，还需要考虑进程与锁之间的网络问题。
分布式情况下之所以问题变得复杂，主要就是需要考虑到网络的延时和不可靠。分布式锁还是可以将标记存在内存，只是该内存不是某个进程分配的内存而是公共内存如Redis、Memcache。至于利用数据库、文件等做锁与单机的实现是一样的，只要保证标记能互斥就行。
❾ 如何用redis实现分布式锁
Redis有一系列的命令，特点是以NX结尾，NX是Not eXists的缩写，如SETNX命令就应该理解为：SET if Not eXists。这系列的命令非常有用，这里讲使用SETNX来实现分布式锁。
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字foo的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题：如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁，该怎么解决？我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了，如果当前的时间已经大于lock.foo的值，说明该锁已失效，可以被重新使用。
发生这种情况时，可不能简单的通过DEL来删除锁，然后再SETNX一次，当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它，这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景：
C0操作超时了，但它还持有着锁，C1和C2读取lock.foo检查时间戳，先后发现超时了。
C1 发送DEL lock.foo
C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 发送DEL lock.foo
C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
这样一来，C1，C2都拿到了锁！问题大了！
幸好这种问题是可以避免D，让我们来看看C3这个客户端是怎样做的：
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0
C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。
反之，如果已超时，C3通过下面的操作来尝试获得锁：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通过GETSET，C3拿到的时间戳如果仍然是超时的，那就说明，C3如愿以偿拿到锁了。
如果在C3之前，有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作，那么C3拿到的时间戳是个未超时的值，这时，C3没有如期获得锁，需要再次等待或重试。留意一下，尽管C3没拿到锁，但它改写了C4设置的锁的超时值，不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
注意：为了让分布式锁的算法更稳键些，持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时，再去做DEL操作，因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起，操作完的时候锁因为超时已经被别人获得，这时就不必解锁了。
示例伪代码
根据上面的代码，我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程：
# get lock
lock = 0
while lock != 1:
timestamp = current Unix time + lock timeout + 1
lock = SETNX lock.foo timestamp
if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
break;
else:
sleep(10ms)
# do your job
do_job()
# release
if now() < GET lock.foo:
DEL lock.foo
是的，要想这段逻辑可以重用，使用python的你马上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那谁？AOP + annotation？行，怎样舒服怎样用吧，别重复代码就行。
❿ java怎么实现redis分布式锁
一、使用分布式锁要满足的几个条件：
系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）
共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）
同步访问（即有很多个进程同事访问同一个共享资源。没有同步访问，谁管你资源竞争不竞争）
二、应用的场景例子
管理后台的部署架构（多台tomcat服务器+redis【多台tomcat服务器访问一台redis】+mysql【多台tomcat服务器访问一台服务器上的mysql】）就满足使用分布式锁的条件。多台服务器要访问redis全局缓存的资源，如果不使用分布式锁就会出现问题。 看如下伪代码：
long N=0L;
//N从redis获取值
if(N<5){
N++；
//N写回redis
}
复制代码