分布式锁

Redis入门指南(八)：从零到分布式缓存-集群机制、缓存机制、分布式锁1. 我们这里说的Redis集群指的不是多个主机之间构成的那种集群模式, 而是为了解决集群模式下储存空间不足的问题而引入的机制

予枫的编程笔记

【Redis面试高频篇】手撕Redis限流（令牌桶/漏桶）+分布式锁，面试再也不慌面试中Redis相关的手撕代码题，分布式锁和限流绝对是高频中的高频！很多同学要么死记硬背代码，要么只懂理论不会落地，一到现场手写就卡壳。本文聚焦面试核心需求，从基础实现到加分细节，手把手手撕基于Redis的分布式锁和限流算法（令牌桶/漏桶），每一行代码都带详细注释，看完直接能复刻到面试答题纸上，助力大家顺利拿下offer～

佛祖让我来巡山

干货满满：Redis 分布式锁必避的 8 大问题及解决方案在分布式系统中，Redis 分布式锁虽能高效解决跨服务并发冲突，但实际落地时稍不注意就会踩坑——小到数据不一致，大到服务雪崩，这些问题多源于对 Redis 特性、分布式场景复杂性的考虑不周。之前开发电商库存和订单系统时，就因忽视了锁过期、脑裂等问题，先后出现过超卖、锁失效等故障。今天结合生产实战经验，梳理 Redis 实现分布式锁时最易遇到的 8 大问题，逐一拆解成因、表现及根治方案，帮大家避开这些“隐形炸弹”。

佛祖让我来巡山

Redis 分布式锁实战：你一定听得懂的分布式锁实现方案在分布式系统开发中，并发问题是绕不开的坎——当多个服务实例同时操作同一资源（比如库存扣减、订单创建）时，若没有有效的同步机制，很容易出现数据不一致、超卖等严重问题。分布式锁就是解决这类跨服务并发冲突的核心方案，而 Redis 凭借高性能、高可用的特性，成为实现分布式锁的首选中间件。之前在开发电商库存系统时，就因初期实现的 Redis 锁存在漏洞，导致过少量超卖问题，后续经过多次优化才稳定落地。今天就结合实际开发经验，聊聊 Redis 分布式锁的实现原理、核心要点、常见坑点及最优实践，全是经过生产验证的干货

蜂蜜黄油呀土豆

Redis 高并发场景与数据一致性问题深度解析作为现代高性能分布式系统的核心组件，Redis 的应用已经深入各个领域。它不仅仅是缓存层的“加速器”，更成为了高并发、高可用系统中的基础设施。从数据一致性、高并发场景下的限流设计到秒杀系统的处理机制，Redis 解决了许多传统数据库所面临的挑战。

蜂蜜黄油呀土豆

Redis 不只是缓存：高并发场景下的多种核心应用实践在初级开发者的认知中，Redis = 缓存。但在真实的互联网系统中，Redis 的定位远不止如此：它是高并发系统中的“基础设施组件”。

Java面试Redis核心知识点整理！大家都知道Redis的业务范围是非常广的，但是对于刚入行的小伙伴来说可能也就知道个缓存跟分布式锁。因为Redis的很多功能在一些小企业里，根本是用不到的，得等到并发量到了一定的程度，系统扛不住了，才会用到Redis那些高级的功能。下面LZ就带大家来看看，Redis到底能干些啥：

分布式锁简介

不穿格子的程序员

Redis篇2——Redis深度剖析：从SetNX到Redisson，分布式锁的进化之路在上一篇文章中，深入剖析了Redis的底层数据结构。那其实只是 Redis 的微观世界。今天，我们将镜头拉远，来到宏观的分布式系统架构中，聊聊 Redis 在生产环境中最著名的应用场景——分布式锁。

Redis：数据结构与基础操作（String、List、Hash、Set、Sorted Set）String 是 Redis 中最基础、最常用的数据结构。它是二进制安全的，也就是说可以存储任意类型的数据，例如：

Java大厂面试：谢飞机的电商系统架构面试实录面试官：某头部互联网电商公司架构师张工，严肃专业求职者：谢飞机，自称3年Java经验的水货程序员面试室内，张工推了推眼镜，看着对面穿着格子衫、表情紧张的谢飞机...

一叶飘零_sweeeet

幂等性 VS 分布式锁：分布式系统一致性的两大护法 —— 从原理到实战的深度剖析在分布式系统的世界里，数据一致性是开发者必须跨越的鸿沟。当多个请求并发访问共享资源时，如何保证操作结果的准确性和一致性？幂等性和分布式锁作为解决这类问题的两大核心技术，常常被开发者提及和使用。但它们之间究竟有何区别？又存在怎样的联系？在实际开发中该如何选择和运用？本文将带你深入探讨这些问题，从底层原理到实战案例，全方位解析幂等性与分布式锁的奥秘。

白帽子黑客罗哥

Redis实战深度剖析：高并发场景下的架构设计与性能优化在现代高并发系统中，Redis已成为不可或缺的缓存与数据存储解决方案。本文将从架构设计角度深入剖析Redis的核心原理，通过电商秒杀、社交feed流、分布式锁等真实案例，详细讲解Redis在各种高并发场景下的实战应用，并提供完整的性能优化方案和故障处理经验。

程序员三明治

详解Redis锁误删、原子性难题及Redisson加锁底层原理、WatchDog续约机制大家肯定都用过上面的这种set分布式锁的命令，那这种命令会有什么问题呢？毫无疑问，误删的问题。也就是我线程A的业务逻辑还没执行完却到了超时时间导致锁释放，释放之后线程B拿到了锁，然后此时线程A的业务逻辑执行完以后要del释放锁，就会把线程B的锁删掉。

一叶飘零_sweeeet

Seata 与 Redisson从底层到实战在分布式系统的江湖中，数据一致性与分布式锁是两座绕不开的大山。当业务规模突破单机界限，分布式事务的一致性保障和分布式锁的并发控制就成了系统稳定的关键。今天我们要深入剖析两款明星级中间件 ——Seata 和 Redisson，它们看似都在解决分布式问题，却有着截然不同的技术路径和应用场景。本文将从底层原理到实战代码，带你彻底搞懂这两大工具的区别与联系，让你在面对分布式难题时不再迷茫。

小马爱打代码

面试题：分布式锁要点总结（Redisson）1.读锁RedissonReadLock的获取读锁逻辑(1)加读锁的lua脚本逻辑假设客户端A的线程(UUID1:ThreadID1)作为第一个线程进来加读锁，执行流程如下：

鼠鼠我捏，要死了捏

Redis、Zookeeper 与关系型数据库分布式锁方案对比及性能优化实战指南在分布式系统中，多节点并发访问共享资源时，如果不加锁或加锁不当，会导致数据不一致、超卖超买、竞态条件等问题。常见的分布式锁方案包括基于Redis、Zookeeper与关系型数据库的实现。不同方案在原理、可靠性、性能和运维复杂度上各有差异。本文将从多角度对三种方案进行对比，并基于真实生产环境场景给出优化与选型建议。

佛祖让我来巡山

【Redis分布式锁实现】基于 Redis 单节点保姆级教程（Spring Boot 示例）下面我将详细介绍基于 Redis 单节点实现分布式锁的原理，并提供一个完整的 Spring Boot 实现示例。

码字的字节

ZooKeeper在Hadoop中的协同应用：从NameNode选主到分布式锁实现Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系作为大数据处理的基石，Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）两大模块。HDFS采用主从架构设计，由NameNode负责元数据管理，DataNode存储实际数据块。这种设计使得Hadoop能够以高容错性处理PB级数据，但早期的单NameNode设计也带来了单点故障风险。

鼠鼠我捏，要死了捏

基于Redisson实现高并发分布式锁性能优化实践指南在分布式系统中，为了保证多个节点在访问共享资源时的一致性与互斥，分布式锁成为必不可少的组件。Redisson 作为一个 Redis 客户端，提供了成熟的分布式锁实现，但在高并发场景下，性能与可靠性仍需深入优化。本文将从原理、源码、示例与优化建议四个维度进行分析，帮助后端开发者在生产环境中践行高效的分布式锁方案。