l两难redission

### Redission 使用问题及解决方案

#### 1. 主从架构下的锁丢失问题

当仅使用一主多从的 Redis 架构时，如果主节点发生故障，从节点晋升为主节点可能导致锁丢失的问题。这种情况下，多个客户端可能同时获得相同的锁，破坏了系统的隔离性和一致性[^2]。

为了防止这种情况的发生，建议采用 **Redlock 算法** 或者增加更多的独立 Redis 实例作为哨兵节点。Redlock 要求至少五个不同的 Redis 实例，在这些实例上分别执行 `SETNX` 操作，并且只有超过半数以上的实例返回成功才认为真正获得了锁。这种方式能够有效提高锁定机制的安全性，即使某些节点失效也不会影响整体功能。

RLock lock = redissonClient.getLock("myDistributedLock");
try {
    boolean isLocked = lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS);
} finally {
    if (isLocked) {
        lock.unlock();
    }
}

#### 2. 单机模式下数据丢失的风险

在单机环境中运行 Redis 并配合 Redission 进行开发时，存在一定的风险，比如因为持久化配置不当而导致的数据丢失现象。具体来说：

- 如果选择了 RDB 方式的持久化，则会在两次快照间遇到崩溃事件时丧失部分更新；
- 若选用 AOF 日志记录策略，默认设置下也难以完全避免瞬态失败带来的损失[^3]。

对此类隐患的有效应对措施包括但不限于启用更高频率的日志刷盘选项（如 always），或是切换至更为可靠的集群方案以增强容错能力和可用性保障水平。

#### 3. 缓存穿透防护手段——布隆过滤器的应用

对于频繁查询不存在的对象所引发的服务压力增大甚至瘫痪的现象，即所谓的“缓存穿透”，可通过引入布隆过滤器加以缓解。该结构允许快速判定某个元素是否属于集合的一部分而不必每次都向实际数据库发起请求验证其是否存在[^4]。

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${latest.version}</version>
</dependency>

通过上述依赖项声明即可轻松集成 Redission 中内置的支持布隆过滤器的功能模块，进而构建起一道有效的防线抵御恶意攻击或异常流量冲击。

#### 4. 高并发场景中的库存管理挑战

面对电商促销活动期间可能出现的商品抢购热潮，如何确保订单处理过程中的准确性成为了一个亟待解决的技术难题。此时借助于 Redission 提供的强大分布式锁特性便能很好地满足需求，它不仅支持多种灵活的时间参数设定还具备良好的性能表现，足以胜任此类高强度的任务负载要求[^5]。

// 获取分布式锁对象
RLock stockLock = redissonClient.getLock("stock:" + productId);

// 尝试加锁
if (stockLock.tryLock()) {
    try {
        // 执行扣减库存逻辑...
    } finally {
        // 不论成败均需释放锁资源
        stockLock.unlock();
    }
}