# Node.js Redis 并发锁：控制并发访问的利器
在现代的分布式系统中，确保数据的一致性和避免并发冲突是至关重要的。尤其是当多个进程或线程同时访问共享资源时，如何有效地管理并发访问就显得尤为重要。Redis 提供了一种高效的机制，称为“分布式锁”，我们可以利用 Node.js 来实现这一功能。本文将介绍如何使用 Redis 构建并发锁，并提供代码示例。
## 什么是分布式锁？
分布
原创
2024-09-21 05:33:12
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要学会使用Redis数据库，总的先有个可用的数据库吧。这个只有大家自己想办法了，我用的是SAP云平台上的Redis实例，很多其他的云平台比如GCP，微软的Azure和亚马逊的AWS也都有Redis服务。 在nodejs应用里操作Redis很简单，使用nodejs的redis module即可，在package.json里引入Redis的依赖。 使用如下代码在nodejs应用
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2023-06-01 09:20:33
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前言在最近的业务中，接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的(平均处理一条数据需要 25s 的时间)。如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的：总耗时时间 = 数据量 × 单条数据处理时间T = N * t (N = 100,000; t = 25s)总耗时时间 = 2,500,000 秒 ≈ 695 小时 ≈ 29 天显然，我们
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2023-11-17 22:50:51
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1.分布式锁介绍在计算机系统中，锁作为一种控制并发的机制无处不在。单机环境下，操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为。 而在如今的大型复杂系统中，通常采用的是分布式架构提供服务。分布式环境下，基于本地单机的锁无法控制分布式系统中分开部署客户端的并发行为， 此时分布式锁就应运而生了。一个可靠的分布式锁应该具备以下特性：互斥性：作为锁，需要保证任何时刻只能有一个客户端(用户)持有
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2023-07-28 13:28:22
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Redis锁处理高并发问题十分常见，使用的时候常见有几种错误，和对应的解决办法，在此进行自己的总结和整理。
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2023-05-25 10:57:15
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文章目录场景搭建环境1. 导入依赖2. 配置连接redis3. 编写接口4. 编写业务类5. 准备测试分析解决问题若是不加任何更改，直接使用上述业务代码使用 synchronized 关键字分布式架构下的问题问题1问题2问题3总结 场景多线程高并发卖票问题想必都不陌生，那么如何解决票的超卖问题呢？接下来我们来一步一步分析开始之前，先搭建好测试环境搭建环境1. 导入依赖<!-- redis
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2024-06-27 18:28:06
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1、避免使用同步的方法 nodejs 是基于单线程。为了让单线程能够处理高并发的请求，我们尽量要避免让线程等待，阻塞，同步，和长时间运行某项操作。nodejs 一个显著的特点就是彻头彻尾的异步。这个特性在基于事件驱动的应用上表现的非常的出色。 不幸的是在nodejs 中仍然存在可以同步或者阻塞调用方法。例如，许多的文件系统操作既有异步的方法也有同步的方法
# 实现 Redis 锁并发
## 介绍
在开发中，有时会遇到多个线程或进程访问共享资源的情况。为了避免并发访问导致的数据不一致或错误，我们可以使用锁机制来保护共享资源。Redis提供了一种基于键的分布式锁实现方式，可以很好地解决并发访问的问题。
在本文中，我将向你介绍如何使用Redis锁来实现并发控制，并提供相应的代码示例。我将按照以下步骤逐步引导你完成这个任务。
## 步骤概览
下面是实
原创
2024-01-11 12:29:39
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乐观锁比较适用于读多写少的情况(多读场景)，悲观锁比较适用于写多读少的情况(多写场景)。1. 悲观锁当要对数据库中的某条数据进行修改时，为了防止并发，需要在修改操作执行前对该数据上锁，以防止其他任务修改数据。这种借助数据库锁机制，在修改前先锁定再修改的方式被称为悲观并发控制（悲观锁）悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统
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2023-09-06 14:02:39
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【问题描述】synchronized只能解决一个tomcat的并发问题,synchronized锁的一个进程下的线程并发,如果分布式环境,多个进程并发,这种方案就失效了！ 【自己实现分布式锁的思路】1. 因为redis是单线程的，所以命令也就具备原子性，使用setnx命令实现锁，保存k-v
如果k不存在，保存（当前线程加锁），执行完成后，删除k表示释放锁
如果k已存在，阻塞
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2023-10-11 23:31:35
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redis（三）Redis的事务和锁机制事务Redis中的事务可以用来一次执行多条指令，并且有如下两个性质：事务是一个单独隔离的操作，事务中的所有命令都会被序列化，并顺序执行，事务在执行的过程中不会被其他客户端发送过来的命令请求所打断。事务是一个原子操作，要么全部执行，要么全都不执行（不管执行成功与否）。这与mysql中的有所区别。
相关命令：命令作用multi开启一个事务，并将之后的命令放到事务
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2024-06-09 16:17:40
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在用redis做缓存时, 如果不考虑并发问题, 在缓存不存在或过期时, 会导致很多请求直接进入数据库,造成很多"意外"的负载.所以, 需要对缓存不存在->走数据库查询的处理过程中, 增加一个锁, 来避免该问题, 这就是并发锁.加锁的过程:请求的缓存不存在, 尝试加锁(必须使用redis的setnx), 开始循环处理.如果锁存在, 则休眠, 等待下一次循环.如果锁不存在
加锁成功, 则
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2024-03-04 14:57:16
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准备使用docker-compose命令启动redis服务器（可以用其他方式启动）idea启动测试项目jmeter测试脚本
高并发秒杀-重现超卖问题.jmx高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx重现秒杀时出现的超卖问题核心测试代码如下：• /**
* 用于测试redis秒杀
*/
@RestController
@RequestMapping("/api/spike")
@Sl
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2023-08-25 17:40:04
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应用场景：例如出现用户领券、抢红包这种高并发的情况下，用户只能抢一次，这时候简单的代码if判断在毫秒级别内无法完全控制住，数据库可能又无法做唯一锁、乐观锁等，这时候可以通过redis来控制。说下思路1. 通过使用redis的setNx命令来做同一时间内唯一并发基础。
2. 在接口层面加上锁，这时候考虑采用AOP，进入接口前加锁，结束后释放锁
3. 如果用户没有获取到锁，则直接退出
4. redis
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2023-08-17 20:26:20
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1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景，如果用户并发请求多次，而服务器处理没有加锁限制，用户则可以多次请求成功。例如换领优惠券，如果用户同一时间并发提交换领码，在没有加锁限制的情况下，用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券。伪代码如下：1 if A(可以换领) 2 B(执行换领) 3 C(更新为已换领) 4 D(结束) 如果用户并发提交换领码，都能通过可以换领(A)
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2023-09-27 10:37:52
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Nodejs运行机制1. V8引擎解析JavaScript脚本 1. 解析后的代码，调用Node API 1. libuv库负责Node API的执行。它将不同的任务分配给不同的线程，形成一个Event Loop(事件循环)，以异步的方式将任务的执行结果返回给V8引擎 1. V8引擎再将结果返回给用户Node.js的单线程指的是主线程是“单线程”，由主要线程去按照编码顺序一步步执行程序代码，假如遇
回顾下Redis实现分布式锁分布式锁需要满足哪些条件？Redis最基本的分布式锁实现方式如何实现数据库与缓存数据一致？ 分布式锁需要满足哪些条件？分布式锁需要满足的一些条件：多进程互斥：同一时刻，只有一个进程可以获取锁。保证锁可以释放：任务结束或出现异常，锁一定要释放，避免死锁。阻塞锁（可选）：获取锁失败时可否重试。重入锁（可选）：获取锁的代码递归调用时，依然可以获取锁。Redis最基本的分布式
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2023-08-04 18:12:08
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setNX，是set if not exists 的缩写，也就是只有不存在的时候才设置, 设置成功时返回 1 ， 设置失败时返回 0 。可以利用它来实现锁的效果，但是很多人在使用的过程中都有一些问题没有考虑到。例如某个查询数据库的接口因为请求量比较大所以加了缓存，并设定缓存过期后刷新。当并发量比较大并且缓存过期的瞬间，大量并发请求会直接查询数据库导致雪崩。如果使用锁机制来控制只有一个请求去更新缓存
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2023-08-15 08:41:52
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分布式锁 在单机的时候，可以使用语言内置的锁实现进程同步，对于分布式场景，需要同步的进程在不同的节点上，可以使用分布式锁。阻塞锁需要使用互斥量来实现：互斥量为0表示锁定互斥量为1表示未锁定 数据库的唯一索引 获取锁的时候插入一条记录，释放锁时删除该条记录。使用这条记录表示是否处于锁定。锁没有失效时间，有可能造成解锁失败时其他进程无法获取锁只能是费阻塞锁，无法重试。不可
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2024-05-28 12:03:16
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在最近的业务中，接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的（平均处理一条数据需要 25s 的时间）。如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的：总耗时时间 = 数据量 × 单条数据处理时间 T = N * t (N = 100,000; t = 25s)总耗时时间 = 2,500,000 秒 ≈ 695 小时 ≈ 29 天显然，我们不能简单地把
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2024-04-01 13:45:00
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