Redis做分布式锁，redission，rediscache，redis面试等.....

redisson中文官方文档

redis面试

        1. 做数据缓存

        2.缓存穿透（空值被查询）：布隆过滤器，保存空值

        3.缓存雪崩（大面积同时失效）： 存储的数据同时失效 （设置过期时间随机），造集群

        4.缓存击穿（单个热点key失效）：（集群万能csdn搜redis集群），加锁（只让一个去查热点key，然后放入缓存 ，其余直接就可以查缓存了） 

redis做分布式锁

加锁方式：

（1）本地锁

    synchronized (this)：（不适合分布式，一个服务对应一个线程）:当前对象进行加锁，springboot对象默认单例，可以用此方法，也可以换为ReentrantLock。synchronized是同步阻塞，使用的是悲观并发策略，lock是同步非阻塞，采用的是乐观并发策略（说白了消耗性能更低）。 注意：避免在程序在写入数据进入redis的时候，对redis进行了盘空操作，会对数据库进行两次查询。 故，查询完毕数据库 并 写入redis是一个类似于原子操作 ！！

（2）分布式锁：

                         加锁：

                                1.相较于本地锁，更慢，分布式锁吃性能，适合金融业务和秒杀。

                                2.加锁记得设置超时时间（会造成两个问题） ， 免得 程序异常一直没有释放锁 。

                                         设置锁的过期时间和设置一把锁应该是原子操作！！不然可能锁设置了，服务器宕机了，分布式另一个程序一直得不到锁。                       

实现：stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value,time,time Unit)

                     删锁：1.业务超时 ，删锁删除的是别人的锁。所以占用锁的时候设置一个uuid，每个人的uuid都不一样，自己删除自己的锁。



                            2.即是设置了uuid 但是，还是会删除别人的锁

所以获取值验证是不是自己的锁+删除锁 是一个组合的原子操作

❤ 引出lua脚本（保证解锁的原子的原子性）

3.自动续期 ，防止任务还没有做完 ，锁就被释放掉了

4.redission.getLock(“lock”，time，timeUnit):

（1）自动锁的时间续期 (2)TTL:time to live,自动设置过期时间 ,但是一旦自己设置了超时时间，会造成锁的时间不会自动续期，从而导致 当业务时间大于 锁的时间的时候，自己的锁被释放了，但是 业务还没有执行完毕，导致 其他线程占用锁而删除，可当第一个线程业务执行完毕时候删除锁的时候，删除的是第二个锁。因为分布式锁事务里面的锁一般都是一把锁 。
最佳：直接设置30秒锁的超时时间 ，自动到期释放锁，业务时长一般不会超过30秒，超过30秒业务肯定会出现问题，手动解锁

5. 锁的种类：读锁必须等到写锁释放。

                   读锁：相当于无锁

                   不能同时写，可以同时读，写的时候不能读

                   

                闭锁：相当于等前面的所有锁释放，自己才能释放



            信号量：获得信号量和释放信号量

6.和数据库的一致性问题

    （1）双写模式：先改数据库 ，再改缓存        

漏洞：当1线程在 写入往redis写缓存之前卡住了，2号线程过来直接完成了双写模式，再切换1线程对缓存进行写，则2号线程是后发生的，但是缓存写进去的确是1号线程。

导致数据库保存的是后发生二号线程写的数据，redis缓存是缓存的一号线程的数据

解决：1.加锁，双写模式是一套操作

        2.加超时时间，但是要允许一定时间的数据库的不一致，例如菜单业务。

              （2） 失效模式：改完数据库，删了redis缓存，下次查询请求会先先查数据库再写入redis。

漏洞（不过发生概率较低）：1.当缓存中没有数据，线程二更新数据（更新数据的时间是比较长的）

         线程三读取数据（读取数据时间是比较短的）

     线程二写完数据，删除缓存（删除空缓存），线程三卡住，等待二号线程缓存删除完毕，更新缓存，此时缓存是就的数据库中的数据，造成了不一致性的问题。（此时即使写与）

.

解决：经常性修改的数据不需要放入缓存 ，免得造成不一致问题。

总结：加过期时间可以解决大部分读写不一致的问题，也可以加读写锁保证不发生数据不一致性的问题。

遇到一致性要求高的 ，去数据库查数据。遇到一致性要求不高的，直接缓存。或者canal技术（就是一个消息中间键），mysql更新 ，便通知redis更新

springchache集成redis（性质和redis一模一样，就是简化了操作而已）

第一步

启动方法上加@EnableCache

配置的结果

注解操作

@cacheevict：更新数据库删除 redis缓存，缓存失效模式

1.默认永不过期 。需要指定过期时间（ttl）

2.将存缓数据转化为json数据

springcache默认不能将缓存数据转化为json，所以需要自己放置一个CacheRedisconfigration来重新配置springcache缓存机制
自己配置了rediscacheconfigration 则 会造成 yml文件配置的springcache 属性全部失效，例如自己配置的过期时间 ，因为你自己指定了配置！！

解决方案

3. 解决缓存穿透

4. 同时修改多种缓存操作

所以同一类型的数据指定同一分区，而且分区名作为前缀

springcahce -redis ：不足

 1.缓存穿透：查询永不存在 



2.缓存击穿：同时查询一个正常过时的数据

解决 1.（加本地锁）所有的服务加上锁，查询即使是个服务 查询十次数据库也不是很慢对吧？

（ 分布式锁太浪费性能。又要网络IO。万一碰上阻塞全完蛋了。）

3.缓存雪崩：大量同时过期（不建议加随机过期时间 ， 你大量key加进去就是不同时间的）

4.写模式 （数据一致性）：加读写锁（太慢了）

                                          引入canal

                                          读多写多的直接走数据库

总结：常规数据直接springcache（度多写少，一致性要求不高，及时性）记得设置过期时间就行

       特殊数据特殊设计

redission

redis集群三主三从扩容缩容等…

https://blog.csdn.net/weixin_45699541/article/details/126208427?spm=1001.2014.3001.5501
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/d8c8f6003dcb48c899fd068363663171.png

集群配置读写分离

（未完待续…）

附赠 redis的20种用法

redis20种用法

redisson

ps：为什么 redisson作为分布式锁比 使用 redistemplate （unset）好 ，因为redisson 有wactdog机制
原生redis 存在问题，
假如你使用原生redis 作为分布式锁 ，在你服务器宕机的时候 ，程序执行到一半还没有释放锁，锁会得不到释放。其余线程得不到锁，会阻塞。
使用redisson： 内部有watchdog机制 ，每隔几秒给锁加时，假如你服务器宕机了 。锁会超时自动释放，不仅不会死锁 而且也免费给锁续命 。

watchdog机制缺陷

锁可以无线续命，但是 假如 程序发生了异常， 锁就一直得不到释放，那么该怎么办呢？
解决：如果程序释放锁操作时因为异常没有被执行，那么锁无法被释放，所以释放锁操作一定要放到 finally {} 中；