redis锁和分布式锁区别

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redis锁和分布式锁区别

Redis锁和分布式锁是在分布式系统中常用的两种锁机制，它们都可以用于解决并发访问资源时的竞争问题。虽然它们都有相似的目标，但在实现方式和应用场景上存在一些区别。

Redis锁是基于Redis数据库实现的一种简单而高效的锁机制。它利用了Redis提供的原子操作来保证多个客户端之间对共享资源进行互斥访问。通过将一个特定键值对设置为“已加锁”状态，并设置一个过期时间来避免死锁情况。当其他客户端尝试获取该键值对时，如果发现已经被加锁，则需要等待或重试。

与此不同，分布式锁是一种更为复杂且通用性较强的解决方案。它可以在任意分布式环境下使用，并且能够保证多个节点之间对共享资源进行互斥访问。常见的实现方式包括基于数据库、ZooKeeper、etcd等技术栈。相比于Redis锁，分布式锁更加灵活可靠，在处理复杂场景和大规模系统时表现出色。

在性能方面也存在差异。由于Redis本身是一个高性能的内存数据库，因此Redis锁通常具有较低的延迟和高吞吐量。而分布式锁由于需要进行网络通信和跨节点协调，相对而言会有一定的性能损耗。

总体来说，Redis锁适用于简单场景下对共享资源进行互斥访问的需求。它具有快速、易用、轻量级等特点，并且可以通过设置过期时间来避免死锁情况。但在分布式环境下或者需要处理复杂场景时，分布式锁更为合适。它可以保证多个节点之间对共享资源进行互斥访问，并且提供了更强大的功能和可靠性。

Redis锁和分布式锁虽然都是解决并发访问资源竞争问题的机制，但在实现方式、应用场景以及性能方面存在一些差异。选择合适的机制取决于具体需求和系统架构，在使用时需要权衡各种因素来做出最佳选择。

redis 缓存穿透,击穿,雪崩

Redis是一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种互联网应用中。然而，在使用Redis进行缓存时，我们也需要面对一些问题，其中包括缓存穿透、击穿和雪崩。

我们来了解一下什么是缓存穿透。当一个请求查询一个不存在于缓存中的数据时，如果不做任何处理直接访问数据库，则会导致大量无效的查询请求直接落到数据库上。这样不仅浪费了系统资源，还可能导致数据库压力过大。

为了解决这个问题，可以在查询之前增加一个布隆过滤器（Bloom Filter）来判断该数据是否存在于缓存中。布隆过滤器是一种概率型数据结构，在判断元素是否存在时具有较低的时间复杂度，并且可以通过调整参数来控制误判率。

其次是击穿问题。当某个热点数据失效或者被删除时，在高并发情况下会出现大量请求同时访问数据库获取该数据。由于此时没有命中缓存，并且多个线程同时去访问数据库获取同样的数据，就会导致数据库压力骤增。

为了避免击穿问题发生，可以使用互斥锁（Mutex）来保证只有一个线程去查询数据库，并将结果存入缓存。其他线程在等待期间可以从缓存中获取数据，避免了大量请求同时访问数据库。

最后是雪崩问题。当某个时间点发生大规模的缓存失效时，所有的请求都会直接落到数据库上，导致数据库压力过大甚至宕机。

为了解决雪崩问题，可以采用多级缓存策略。在Redis之上增加一层本地缓存（如Guava Cache），并设置不同的过期时间。这样即使整个Redis集群发生故障或者失效，本地缓存仍然能够提供部分数据服务。

在使用Redis进行缓存时需要注意处理好穿透、击穿和雪崩等问题。通过合理的方案设计和技术手段应对这些问题，能够提高系统性能和稳定性。

redis面试必会6题经典

Redis是一种高性能的开源内存数据库，被广泛应用于缓存、消息队列和会话管理等场景。在面试中，经常会涉及到与Redis相关的问题。下面将介绍六个经典的Redis面试题。

第一个问题是：什么是Redis？ Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并提供了丰富的命令来操作这些数据结构。

第二个问题是：为什么选择使用Redis？ Redis具有以下几个优点：由于数据都保存在内存中，所以读写速度非常快；它支持多种复杂的数据结构，并提供了丰富而强大的操作命令；Redis还具备高可用性和可扩展性。

第三个问题是：如何实现分布式锁？ 在分布式环境下使用锁来保证资源访问的互斥性非常重要。可以通过使用SETNX命令来实现简单地分布式锁。当某个客户端尝试获取锁时，在键不存在时设置该键并设置过期时间即可获得锁；当释放锁时，则删除该键即可。

第四个问题是：如何实现消息队列？ Redis的列表数据结构非常适合用作消息队列。可以使用LPUSH命令将消息推入到列表中，使用BRPOP命令从列表中阻塞地弹出消息。通过这种方式，可以实现简单而高效的消息队列。

第五个问题是：如何保证缓存一致性？ 在使用Redis作为缓存时，保证缓存与数据库的一致性非常重要。可以采用“读写分离”的策略，在写操作时同时更新数据库和缓存；在读操作时先从缓存中获取数据，如果不存在则从数据库中获取，并将数据更新到缓存。

最后一个问题是：如何处理Redis的并发竞争问题？ 当多个客户端同时对同一个键进行读写操作时会产生并发竞争。为了解决这个问题，可以使用事务来保证原子性，并且结合WATCH命令来监视键是否被修改过。如果被修改过，则事务会失败并需要重新执行。

通过回答以上六个经典面试题，我们能够更好地理解Redis以及它在实际应用中的各种场景和技巧。掌握这些知识不仅有助于提升面试表现，还能够帮助我们更好地应对实际工作中遇到的各种挑战。