背景

在高并发场景下，Redis缓存中的热点数据是非常重要的，因为它们是被频繁访问的数据。如果这些数据因为某种原因失效或者过期，那么就需要进行重建，以保证系统的正常运行。本篇博客将介绍如何在Redis高并发场景下重建热点缓存。

咱们现在在网上参与个投票活动，简直是家常便饭！无论是给喜欢的选秀爱豆打call，还是评选“年度优秀员工”，亦或是参与某个社会热点话题的民意调查，动动手指，投出自己神圣的一票，简单又方便。

但你有没有想过，当一个投票活动特别火爆，尤其是在投票通道即将关闭的最后几分钟，成千上万甚至几百万人，都像打了鸡血一样，在同一时间疯狂点击“投票”按钮，那是一种什么样的“恐怖”场面？服务器如果不够“硬核”，很可能当场就“瘫痪”了，轻则投票失败、页面打不开，重则数据错乱、结果失准，那可就“玩砸了”！

在 Go 语言里，可以借助 Redis 实现分布式锁，以下为你介绍几种常见的实现方式。

1. 使用SET命令

Redis 2.6.12 版本之后，SET 命令支持 NX（键不存在时设置）和 EX（设置过期时间）选项，能原子性地完成设置键值和过期时间的操作，从而避免死锁。

在Java中结合Redis防止并发问题，主要可以利用Redis的原子操作、分布式锁以及Lua脚本来实现。下面以分布式锁为例进行分析：

使用Redisson客户端实现分布式锁（RedLock）：

Redisson是一个高性能的Java Redis客户端，提供了对分布式锁的支持，包括单节点锁和基于Redlock算法的多节点锁。

在高并发场景下，整合Redis、Zookeeper以及数据库锁以实现最佳性能和可靠性，需要综合考虑各技术的特点和适用场景。以下是一个详细的方案：

1.Redis分布式锁的使用

乐观锁顾名思义就是在读取数据的时候保持乐观，不对数据加锁，写的时候判断数据是否被改变，如果被改变则重新尝试。

悲观锁就是在读取数据的时候就对数据加锁，修改完成释放锁。

乐观锁适用于读多的场景，悲观锁适用于写多的场景。

在划水摸鱼之际，突然听到有的用户反映增加了多条一样的数据，这用户立马就不干了，让我们要马上修复，不然就要投诉我们。

在Redis中提供了很多机制来防止并发来确保数据的一致性和准确性，下面我们就来详细介绍一下在Redis中如何方式并发操作。

单线程架构

Redis本身是通过是单线程实现的读写操作，这也就是说每次只有一个操作在执行，那么这种操作从根本上避免了并发操作带来的问题。对于Redis中的所有命令来讲都是按照顺序来执行的，通过这种顺序执行的方式，可以避免了并发操作所带来的数据不一致的问题。因为每个操作都是有先后的。

在使用Redis去处理并发写入操作的时候，如何能够保证数据的一致性和完整性是在我们开发中需要处理和解决的问题，下面我们就来介绍几种在开发中常见的解决Redis并发写入数据一致性问题的方法。

使用事务（Transactions）

Redis 分布式锁的续期与脑裂问题解决方案

分布式锁在高并发场景中至关重要，但使用 Redis 实现时会面临两个关键挑战：锁续期和脑裂问题。以下是详细解决方案：

一、锁续期问题解决方案