分布式系统最近在软件开发和研发领域中有着越来越多的应用，因为它可以实现出高可用，高可伸缩，可提供交互式服务等优势。但是，另一个挑战就是如何保证在这些分布式系统中的资源安全性。如今，解决分布式锁问题已成为软件开发人员严格考虑的一个重要问题，这背后的原因是，分布式锁的性能，可靠性，安全性是分布式系统能否正常运行的关键因素。为了保证资源在分布式架构中的可靠性和安全性，采用redis来解决分布式锁问题变得越来越受欢迎。
Redis是一种快速、可扩展的key-value数据库，非常适合用于解决分布式锁问题，因为它的一些特性，如跨数据中心同步，原子性等等使它成为一个理想的选择，围绕它可以构建出一套完善的分布式锁系统。
使用redis的分布式锁必须考虑它的原子性。redis本身支持原子性操作，所以可以使用像SETNX和GETSET这样的命令来完成原子操作，也就是说，在实现分布式锁时，可以使用Redis来保证这种原子性。
另外，Redis支持复杂缓存，这也是Redis实现分布式锁的另一个原因。Redis支持多种数据类型，可以按要求存储更复杂的数据，它可以用于分布式锁的加锁和解锁操作，比如，可以使用nexx()函数来实现加锁：
NX = Redis.new("mylock").set("my lock", "1", :NX => true)
还要考虑Redis的可持久化，这实际上会带来巨大的好处，因为一旦系统出现故障，数据可以按照之前的状态恢复，但是，由于分布式锁的实施可能会涉及到较长时间的操作，所以，必须考虑如何确保分布式锁的有效性与可持久化，否则就可能导致分布式锁被破解。
从以上可以看出，使用Redis实现分布式锁需要考虑诸多问题，其中最关键的问题就是要保证原子性，复杂缓存和可持久化。只有当它们都能得到有效解决，分布式锁才能发挥出最大作用。
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memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swAPPability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
redis能进入客户端，但是IP号前面少了redis，并且运行命令也没反应，怎么解决？
是因为你的配置文件没有加载，如果配置文件修改了时候，需要重新启动redis-server重新加载配置文件
启动spring boot报错，怎么解决
【解决办法】需要在启动类的@EnableAutoConfiguration或@SpringBootApplication中添加exclude = {}，排除此类的autoconfig。 启动以后就可以正常运行。 【原因】这个原因是maven依赖包冲突，有重复的依赖。 【Spring Boot】Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。 该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。
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