Redis处理高并发问题

众所周知，Redis和RabbtiMQ是高并发利器，但是如何用Redis处理高并发问题呢？我们一步步来看。
先看一个秒杀Demo，设置一个库存的字段，每次执行减少1个库存。

如果是单线程访问，我们可以把热点数据设置一个key字段，保存到Redis中，如果value（库存）>0，value-1，然后再把库存数量重新设置到Redis当中。如果多线程并发访问，就会出现脏数据，也就是超卖问题。这个时候我们可以采用加同步锁解决，线程每次访问都获取锁，执行完代码别的线程才能重新获取锁

这时候基本解决单机部署的并发问题。
所以如果是单机部署项目，可以考虑直接用Redis缓存 锁机制处理！
那如果是分布式集群部署呢？ 我们继续看。

synchronized在分布式集群中失效，这时我们应该想到用Redis自带的setnx key value解决同步锁失效问题。

还是设置一个锁字段名，利用setnx命令设置到Redis 中，并设置if判断，如果已存在返回flase，不存在返回true，每访问一次，value-1，再把数量重新设置回去，最后释放锁。

 但是，如果如果碰见异常问题，可能执行不到释放锁，这会造成其他线程一直无法拿到锁，这时我们可以用try catch finally解决问题（finally保证重点代码块一定能执行）。但是还有问题，如果业务代码执行比较长，或者网络延迟抖动，其他线程只能等待锁释放，这时我们可以给key设置过期时间，为了保证原子性操作我们这样写。

看上去很完美，但是还有一些极端情况，比如设置过期时间10s，第一个线程执行逻辑用了10s，来不及释放锁，锁就过期了，第二个线程一看没有锁，直接对加锁，10s又没执行完，这时就会出现锁失效情况。这时我们可以考虑验证一下客户端的id，设置一个唯一的id，保证加锁和释放锁是同一个客户端。

到这，基本解决了分布式场景下并发问题。

但是如果碰见更极端的情况（finally代码块中出现问题），可能还会导致锁失效，这时我们可以考虑锁续命来解决问题。

同样，用Redis的儿子Redisson来解决分布式锁的问题，更简单。

这里就不详细解释Redisson了，给大家看下Redisson的原理图。 

这篇好文章是转载于：学新通技术网