以下内容为博主准备在公司内部分享【分布式锁】相关列的提纲，全文基本都是关键字，分享过程全靠编了，尽量涵盖多线程以及锁分布式锁的各种使用技巧 和使用场景吧。
现在聊的 topic 是分布式系统，面试官跟你聊完了 dubbo 相关的一些问题之后，已经确认你对分布式服务框架/RPC框架基本都有一些认知了。那么他可能开始要跟你聊分布式相关的其它问题了。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
今天这篇文章我们来聊聊在分布式环境下的一个神兵利器——分布式锁！在看这篇文章的时候，默认大家对锁已经了解了，如果不了解的朋友可以去翻翻公号前面的文章，有很多篇详细介绍了锁的一些知识。
在多线程环境下，由于上下文的切换，数据可能出现不一致的情况或者数据被污染，我们需要保证数据安全，所以想到了加锁。
Ceph客户端的独占锁是一种用于实现文件和目录级别的互斥访问控制的机制。它通过在Ceph集群中创建锁对象并使用分布式锁算法来协调客户端对文件和目录的访问，以确保只有一个客户端能够获得访问权限。
在分布式系统中为了保证 「共享资源」 的线程安全，就需要使用 「分布式锁」 来保证原子性；「Redisson」 是目前基于 Redis 实现的分布式锁中最完美的一个开源框架，里面提供了非常完善的锁功能实现。
分布式锁是实现用户进程同步的一种方式，需要注意的是，Redis是分布式锁实现的一种技术，而不是作用对象
Redis 因为其丰富的数据类型备受欢迎，因为其数据类型的丰富，也让 Redis 除了当作缓存之外还有许多的场景可以使用。我将常见的数据类型的使用场景进行了整理。
本文介绍下分布式锁的一个使用场景 分享本文的缘由是因为今天在写代码时需要处理一个原子性问题，场景是：业务功能需要先查询数据，再根据数据判断是否要更新数据，在这个查询+更新的过程必然会存在高并发下的原子性问题
Redis 简简单单的几种数据类型，一个 key/value 数据库，现在又是分布式锁、又是限流工具、又是消息队列......，感觉都要被玩坏了。不过话说回来，Redis 在这么多场合被开发者们喜欢，还是得益于它极高的性能与使用的简洁性。
blog.csdn.net/Mkhaixian2014/article/details/89980476
了解微服务的小伙伴都应该知道 Zookeeper，ZooKeeper 是一个分布式的, 开源的分布式应用程序协调服务。现在比较流行的微服务框架 Dubbo、Spring Cloud 都可以使用 Zookeeper 作为服务发现与组册中心。但是，为什么 Zookeeper 就能实现服务发现与组册呢？
在分布式系统中，锁是用来保证数据一致性和完整性的关键工具之一。近年来，Redis和Zookeeper这两个技术都被广泛应用来实现分布式锁。那么，它们之间有何区别？各有什么优劣？这篇文章将从技术和应用层面为你揭晓答案，一起探索分布式锁的深奥之处！
如上图，Zookeeper是一个树状的文件目录结构，有点想应用系统中的文件系统的概念。每个子目录（如App）被称为znode，我们可以对每个znode进行增删改查。
ZooKeeper 是一种开源的分布式协调服务，由雅虎公司开发。它可以帮助分布式应用程序实现数据同步、配置管理、命名服务等功能，并具有高可用性、可靠性和可扩展性等特性。本文将对 ZooKeeper 的定义、特性和使用场景进行详细介绍。
但是这样写感觉不够高级，写的东西太多也太乱，无法指引面试官问我已经准备好的面试题，这个就相当于面试官随意的问了，这么写没意义，所以我需要把面试题提前准备好，按照准备的面试题改造技术亮点。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- Redis 简简单单的几种数据类型，一个 key/value 数据库，现在又是分布式锁、又是限流工具、又是消息队列......，感觉都要被玩坏了。不过话说回来，Redis 在这么多场合被开发者们喜欢，还是得益于它极高的性能与使用的简洁性。 在面试的时候，说到 Redis ，
作为最流行的数据库之一，在找工作的过程中，对于 Redis 技术知识的掌握已经成为必须的技能。
现在的系统都是集群部署，每个服务都不是单节点的了。比如库存服务，可能部署到3台机器上分别命名为节点1，节点2，节点3。库存服务需要扣减库存，扣减库存肯定需要锁吧，如果使用Lock或者synchronized，只能锁住自己的节点。而从前台访问是随机路由到这3台节点的。如果线程一进来使节点1上了锁，当线程二进来可能访问到的是节点2，这时节点2还没有上锁，那么库存就会扣减错误。而库存扣减还是一个核心操作，现在居然有Bug，想想就可怕。
高并发下争夺共享资源，比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁，如果不用分布式锁很可能造成超卖。
了解微服务的小伙伴都应该知道Zookeeper，Zookeeper是一个分布式的,开源的分布式应用程序协调服务。现在比较流行的微服务框架Dubbo、Spring Cloud都可以使用Zookeeper作为服务发现与组册中心。但是，为什么Zookeeper就能实现服务发现与组册呢？
缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。
Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点： 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代mem
近两年来微服务变得越来越热门，越来越多的应用部署在分布式环境中，在分布式环境中，数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题，分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术，常用的分布式实现方式为Redis，Zookeeper，其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛。
大致来说，zookeeper 的使用场景如下，我就举几个简单的，大家能说几个就好了：
当涉及到Redis时，它的多种用途使得它在各种场景下都能发挥重要作用。以下是一些使用Redis的常见场景示例：
最近几个城市分别都开始了全员核酸和封城的规定，只进不出火车已经全部停运了，一个有一千多万的城市要快速的将所有的人口都 “核算” 一遍的任务其实是艰巨的，你很难想象70-80岁的人可能要在半夜12点去做核酸，而更有意思的是，一个城市在工作日街上没有人，每个中学，小学门口都在排队，排队做核酸，可能你早上7：00去排队，到下午还没有做上，在冷风里面站上几个小时，十几个小时。这里管理就至关重要了，有的居民小区管理的井井有条，那个楼的人下楼做核酸，那个楼和去银行发号一样，没有号的不能做，有的小区就属于无人管理，反正你不做转天你的 “绿码”， 就变黄了。因为插队做核酸而大打出手的新闻也是在各种微信群里面传播着。
image.png 主要使用场景汇总 应用 场景描述 使用示例 备注 命名服务 服务注册、服务发现功能 dubbo 配置服务 利用ZK的树形数据存储保持配置信息 分布式锁 利用ZK临时顺序节点， 实现资源占用功能 分布式锁 专用服务 一些开源项目对zk的命名服务、配置服务等需求 kafka hadoop redis 选主 分布式服务需要一个leader和多个follower（或者backup），zk临时节点来完成选主功能 kafka 数据挖掘 抓取服务 ---- 个人介绍： 高广超：多
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Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题。
在同一个jvm进程中时，可以使用JUC提供的一些锁来解决多个线程竞争同一个共享资源时候的线程安全问题，但是当多个不同机器上的不同jvm进程共同竞争同一个共享资源时候，juc包的锁就无能无力了，这时候就需要分布式锁了。常见的有使用zk的最小版本，redis的set函数，数据库锁来实现，本节我们谈谈使用数据库悲观锁机制来实现一个分布式锁。
分布式锁是一种在分布式系统环境下，通过多个节点对共享资源进行访问控制的一种同步机制。它的主要目的是防止多个节点同时操作同一份数据，从而避免数据的不一致性。
要实现分布式锁，最简单的方式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锁。
随着互联网应用的发展，越来越多的应用需要处理高并发场景。在这些场景下，如何保证数据的一致性和可靠性是一个非常重要的问题。分布式锁是一种常用的解决方案，用于实现多个应用实例之间的协调和同步。Redis 作为一个流行的内存数据库，提供了分布式锁的实现方式，本文将介绍 Redis 分布式锁的实现原理和应用场景。
对于Redis实现分布式锁的几种方案这个话题，展开之前我想先简单聊聊什么是分布式锁，分布式锁的使用场景，除了Redis外还有什么技术实现分布式锁等一系列内容。
RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。
由于在平时的工作中，线上服务器是分布式多台部署的，经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题，那么就要利用分布式锁来解决这些问题。
在计算机中，锁的作用是解决在并发状态下的共享资源互斥问题，保证在同一时间只有一个进程/线程可以掌握资源的控制权。
场景一: 比如分配任务场景。在这个场景中，由于是公司的业务后台系统，主要是用于审核人员的审核工作，并发量并不是很高，而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取，然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配。这个场景看到这里你会觉得比较单一，但是实际的分配过程中，由于涉及到了按用户聚类的问题，所以要比我描述的复杂，但是这里为了说明问题，大家可以把问题简单化理解。那么在使用过程中，主要是为了避免同一个任务同时被两个审核人员获取到的问题。我最终使用了基于数据库资源表的分布式锁来解决的问题。
并发编程 多线程类的使用 java线程同步有哪些方法、各自的优缺点 synchronized 和ReentrantLock区别，可重入锁是什么？ threadlocal有什么用 Java中创建线程有几种方式？分别是？当主线程执行结束后，子线程还会继续执行下去吗？ JUC中有哪些常用的集合？（项目中用到的） CopyOnWriteArrayList的实现原理？主要应用什么场景下？优缺点分别是？ HashMap不是线程安全的，在高并发环境中做插入会出现什么情况？为什么？ jdk1.8以前ConcurrentHa
锁是一个抽象的概念，锁的实现，需要依存于一个可以存储锁的空间。在多线程中是内存，在多进程中是内存或者磁盘。更重要的是，这个空间是可以被访问到的。多线程中，不同的线程都可以访问到堆中的成员变量；在多进程中，不同的进程可以访问到共享内存中的数据或者存储在磁盘中的文件。但是在分布式环境中，不同的主机很难访问对方的内存或磁盘。这就需要一个都能访问到的外部空间来作为存储空间。
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昨天一位网友在面试腾讯中被问到了，Redis 是单线程的，为什么还那么快？他回答的不是很好，而且面试官也善意的提醒了一些关键点，但是由于他没准备，所以再次失败了。
我个人是非常不喜欢这个组件的，因为它的代码虐过我。引入一个Netty就可以轻易实现的网络功能，非要自己在代码里抠 NIO，代码让人看的云里雾里。
2000年Eric Brewer教授提出CAP猜想，2年后CAP猜想被Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明。CAP是Consitency（强一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（网络分区容忍性）三个不同维度的组合体，如图1所示。
Redis很好用，相比memcached多了很多数据结构，支持持久化。但是在很长一段时间里，原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产品，Tair是其中胜出的优秀作品之一。
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