Redis怎么实现分布式锁
获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互，来实现分布式锁。首先分析，传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间。
redis是保持的AP而非CP，如果要追求强一致性可以使用zookeeper分布式锁，但是zookeeper也不是完全没问题，在出现网络颜值，客户端与服务端失联情况的时候也依然可能会出现分布式的问题。
Redishash实现方式不同：可以使用SETNX实现分布式锁，将Redis中某个Key的value设置为1，表示该锁被某个客户端取得。
一个很简单的答案就是去使用 Redission 客户端。Redission 中的锁方案就是 Redis 分布式锁得比较完美的详细方案。
但是如果在分布式环境下，要保证多个线程同时只有1个能访问某个资源，就需要用到分布式锁。这里我们将介绍用Redis的 setnx 命令来实现分布式锁。
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）。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁
缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。
缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。
Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。
redis用hash实现读写锁
SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁。
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。
锁应该是一个对象，记录持有锁的线程信息、当前重入次数。所以应该使用Redis的Hash结构来存储锁对象。
所以使用 ziplist 也是很快的，也就是说添加删除平均还是 O(1) 。
那么通过redis加锁的动作是什么呢？简单加锁命令：命令是：setnx 内部的实现机制就是判断这个key位置是不是有数据，没有数据就设置成value返回，有数据就返回一个特殊数值。
hash2：key4：value4 key5：value5 虽然名义上5个key变成了2个hashmap，但是每个filed还是会保存原始的key，所以从key减少的层面是行不通的，这个时候就要从底层储存结构去看。
Redis红锁
此外，客户端在大多数 Redis 实例中尝试获取锁的速度越快，裂脑情况的窗口就越小（并且需要重试），因此理想情况下，客户端应尝试使用多路复用同时将 SET 命令发送到 N 个实例。
思路是在加锁的时候多加锁几台redis服务器，通常情况下redis部署的时候是2n+1台，那么在加锁的时候需要保证过半数服务器加锁成功了，也就是说n+1台服务器。这时候除非整个集群都不可用了，则这个安全性将大幅度提升。
redis引入了 红锁 的概念：用Redis中的多个master实例，来获取锁，只有 大多数 实例获取到了锁，才算是获取成功 。
为此，Redis 的作者提出一种解决方案，就是我们经常听到的 Redlock(红锁)。 现在我们来看，Redis 作者提出的 Redlock 方案，是如何解决主从切换后，锁失效问题的。
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。
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