在分布式系统中，实现分布式锁是一项常见的需求。为了追求性能，通常使用Redis使用分布式锁，但是想要实现高性能并且数据安全的分布式锁，并非易事，先看一下分布式锁要满足哪些特性。

一、为什么你的微服务需要Redis？

在日均百万级请求的电商场景中，某核心接口响应时间从200ms降至12ms

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。