不同于 Java、Golang 这些语言，PHP 本身并不支持并发编程，因为对于 PHP 的主战场 Web 应用而言，每次用户请求都是通过独立的 PHP-FPM 进程处理的，PHP 为了保持语言的简单性，并不支持在这个进程内开启多进程/线程，也就不存在什么基于锁的并发安全问题。
今天跟大家聊聊redis实现的分布式锁时需要注意的问题。之前给大家推荐过一个golang版本的redis的分布式锁是redsync，该包也是redis官网推荐使用的。
本篇文章讲Redis翻车事件? 前 言 谈到分布式应用那必然离不开分布式锁?的问题，分布式锁在分布式应用中应用广泛，本文就讲讲基于redis实现的分布式锁的一些问题。 锁 可能各位coder接触最多的
Redis的字符串、哈希表两种数据结构适合用来储存大量的键值对信息，从而实现高速缓存。合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。
口口声声的减肥大业终于还是荒废了，工作近六年，庆幸的是发量还可以(PS:可能是技术能力不达标)。
现代计算机基本都是多核，而且我们的业务进程通常会运行在多台计算机上。不管是一台计算机上的多个线程还是运行在多台计算上的不同进程在处理系统资源时难免会出现冲突，为了解决共享资源的冲突问题我们经常需要加锁处理。
最近，有两台容器，当程序运行时，会发送多份通知，那么需要保证同一时刻只有一个进程(一台容器)来运行，此时用分布式锁解决该问题。
今天我们讲讲分布式锁，网上相关的内容有很多，但是比较分散，刚好自己刚学习完总结下，分享给大家，文章内容会比较多，我们先从思维导图中了解要讲的内容。
📚 全文字数 : 1W+ ⏳ 阅读时长 : 15min 📢 关键词 : 分布式锁、Redis、Etcd、ZooKeeper
锁是我们在设计和实现大多数系统时绕不过的话题。一旦有竞争条件出现，在没有保护的操作的前提下，可能会出现不可预知的问题。
很多应用场景是需要系统保证幂等性的（如api服务或消息消费者），并发情况下或消息重复很容易造成系统重入，那么分布式锁是保障幂等的一个重要手段。
互联网特别是电商平台，阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等，都是典型的高并发场景。
大家也许开发过高并发的系统或者秒杀程序，但肯定都有接触过，像电商平台的秒杀、抢购等活动，还有12306春运抢票。
最近在一个项目营销活动中，一位同事用到了Redis来实现商品的库存管理。在压测的过程中，发现存在超卖的情况。这里总结一篇如何正确使用Redis来解决秒杀场景下，超卖的情况。
作者：donnie4w、链接：https://my.oschina.net/donnie4w/blog/10114233
相关连接 https://www.jianshu.com/u/9fe0904bd4c6 https://note.youdao.com/share/?id=40e70c92e16edf90b6c502
如：A优惠券一共发行120张，每一个用户可以领取140张，当一个用户领取优惠券成功的时候，把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/750/1.html
Redis作为一种内存型的非关系型的数据库，不管在互联网大厂，小厂，大项目和小项目中，几乎都会被使用。为什么Redis会受到如此青睐呢？关于这个问题，可能很多的程序员只是看着别人用而用，缺乏对Redis一个全面的了解。
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。
在微服务中很多情况下需要使用到分布式锁功能，而目前比较常见的方案是通过Redis来实现分布式锁，网上关于分布式锁的实现方式有很多，早期主要是基于Redisson等客户端，但在Spring Boot2.x以上版本中使用Redis时，其客户端库已经默认使用lettuce。
分布式是现在的比较主流的技术，常常和微服务一起出现。那么对于多个实例之间，如何证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源呢？我们其实一想到的就是锁，我们在java里边有 synchronized, 在python里有lock，但是这个只能到证在单机的时候不会出现线程安全问题，但是在分布式的环境下，这种方式就没有任何的作用了。shigen在实习的时候就遇到了这样的问题，最开始还不知道分布式锁。但是今天，这篇文章将会带你读懂分布式锁和它的实现方式。
以前大学照着网上的项目视频做商城的时候，用到Redis。不过基本上都是用来当缓存，但是实际上的应用远不止缓存，所以今天分享一个分布式锁的场景和应用。
分布式系统中，分布式锁是确保数据一致性和避免并发冲突的关键工具之一。然而，分布式锁的性能往往是系统性能的瓶颈之一。在本文中，我们将探讨如何将分布式锁的性能提升100倍，从而使分布式系统更加高效和可靠。
嗨，亲爱的读者朋友们！欢迎来到这个充满情感色彩、充满趣味的Redis分布式锁的冒险之旅。今天，我们将一起揭开这个神秘的面纱，深入了解Redis分布式锁是如何成为分布式系统的保护神，保护我们的数据免受混乱的。
墨墨导读：Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生，几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库。
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。
在当今大数据、高并发的互联网时代，分布式系统已经成为了许多企业架构设计的首选。而在分布式系统中，实现并保证数据一致性和线程安全性是一个极具挑战性的问题。Redlock分布式锁作为一种解决方案，在高并发场景下能够提供可靠的分布式锁服务。然而，Redlock分布式锁也并非完美无缺，它在高并发环境下仍面临一些问题。本文将深入探讨Redlock分布式锁在高并发场景下的问题，并给出解决方案。
Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了，本文尝试总结一些Redis、Zookeeper实现分布式锁的常用方案，并提供一些比较好的实践思路（基于Java）。不足之处，欢迎探讨。
随着互联网的快速发展，分布式系统已经成为了大型应用的标配。在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是两个核心概念。本文将重点探讨分布式事务与分布式锁的区别，并提供相关的代码示例。
在学习过程中，简单的整理了一些redis跟zookeeper实现分布式锁的区别，有需要改正跟补充的地方，希望各位大佬及时指出
分布式锁是一种用于保证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源的技术。同时它又是面试中的常见问题，所以我们本文就重点来看分布式锁的具体实现（含实现代码）。
分布式锁在分布式环境中起着非常重要的作用，它可以协调多个节点的操作，保证数据的一致性。Redis作为一个高性能、高可用的缓存系统，提供了基于Redis的分布式锁的实现方案。
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。
在计算机世界里，对于锁大家并不陌生，在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现，为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢？这个问题还是要从计算机的发展说起，随着计算机硬件的不断升级，多核cpu，多线程，多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升，原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代已经过去。随着多条cpu指令可以并行执行的原因，原来不曾出现的资源竞争随着出现，在程序中的体现就是随处可见的多线程环境。比如要更新数据库的一个信息，如果没有并发控制，多个线程同时操作的话，就会出现互相覆盖的现象发生。
现在最流行的redis分布式锁就是Redisson了，来看看它的底层原理就了解redis是如何使用分布式锁的了
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
在分布式系统中，处理并发读写操作是一个常见的挑战。许多应用程序需要协调并发访问共享资源，以确保数据的一致性和可靠性。为了解决这个问题，我们可以使用分布式锁来同步并发读写操作。本文将介绍如何使用Redisson实现分布式锁，并在Java应用程序中实现并发读写锁。
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示：
•排他性：任意时刻，只能有一个client能获取到锁•容错性：分布式锁服务一般要满足AP，也就是说，只要分布式锁服务集群节点大部分存活，client就可以进行加锁解锁操作•避免死锁：分布式锁一定能得到释放，即使client在释放之前崩溃或者网络不可达
一般实现分布式锁都有哪些方式？使用redis如何设计分布式锁？使用zk来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
我们的手机有锁、车有锁、家门有锁、贵重物品会锁进保险箱。可以说，锁在我们生活中无处不在，时刻保护着我们的人身财产安全。
“锁”是我们实际工作和面试中无法避开的话题之一，正确使用锁可以保证高并发环境下程序的正确执行，也就是说只有使用锁才能保证多人同时访问时程序不会出现问题。
在一个分布式系统中，当一个线程去读取数据并修改的时候，因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就很容易遇到并发问题，进而导致数据的不正确。这种场景很常见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。
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