利用Redis实现高可用的分布式锁 （redis高可用分布式锁）

分布式系统在传统单机系统的基础上，进行了横向扩展，以便能够处理更多的数据，提供更快的响应。但是，这种系统比传统的单机更加复杂，也更容易出现一些资源共享的问题，比如锁（数据库表和资源）。为了解决这条危机，我们可以使用Redis实现高可用的分布式锁。

Redis是一种高性能、高可扩展性的内存对象数据库，同时支持多种数据结构，如哈希、列表、集合和有序集合。Redis的特点是通过内存和持久存储都可以快速处理任何数据类型，应用程序可以调用Redis来实现一致性缓存，提升系统性能。因此，Redis深受开发者青睐，也成为通过分布式系统解决资源共享问题的首选数据存储。

Redis还使用多种强大机制来实现高可用分布式锁，如可重入锁、缓存间歇性（Cache Stampede）、Lua脚本等。它们可以轻松解决分布式系统中常见的竞态条件和死锁问题。

我们需要使用Redis的可重入锁机制，这种机制可以确保线程在请求锁之前先检查锁的状态。如果该锁正在被其他线程使用，则该线程会放弃该锁的请求，并进行尝试重新获得锁的操作。Redis还支持缓存间歇性，使用这种机制可以防止本地缓存过高，从而减少【超时/强制锁定】模式，以及由缓存间歇性失败导致的数据脏读问题。

此外，Redis还提供了使用Lua脚本实现高可用锁的能力。Lua有着丰富的功能，它可以用来判断锁是否存在，如果存在，则把锁置为可用状态，从而轻松避免死锁等问题。而且，Lua脚本还可以在发生网络分区的情况下提高系统的可靠性。

至此，我们已经通过Redis实现了高可用的分布式锁，它可以安全地解决分布式系统中的资源共享问题，提升系统使用体验。

以下为实现分布式锁的示范：

// 尝试获取锁  
String lockId = UUID.randomUUID().toString();
long expire = System.currentTimeMillis() + (100000);
int count = 0;  
while(true) {
    if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lockId",  lockId, expire, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
        break;  
    }  
    ++count;
    // 若重新获取锁的次数大于5，则放弃  
    if(count > 5) {
        break；
    }
    Thread.sleep(1000);  
}  
//TODO：加锁后的操作  

// 释放锁
if(lockId.equals(redisTemplate.opsForValue().get("lockId"))) {
redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete("lockId");
}

通过上述代码，我们可以轻松利用Redis实现高可用的分布式锁，从而提高系统的扩展性和可靠性。