redis分布式锁红锁

红锁是一种使用Redis实现的分布式锁算法。它使用多个Redis实例，在大多数实例获取到锁时才认为获取成功。具体的实现步骤如下：

1. 获取当前时间（单位为毫秒）。
2. 在N个节点上使用相同的key和随机值请求锁。
3. 获取锁的尝试时间要远远小于锁的超时时间，以防止某个节点挂掉后仍然在不断尝试获取锁而被阻塞过长时间。
4. 只有在大多数节点上成功获取到锁，并且总的获取时间小于锁的超时时间时，才认为锁获取成功。
5. 如果锁获取成功，锁的超时时间就是最初设置的锁超时时间减去获取锁的总耗时时间。
6. 如果锁获取失败，无论是因为成功获取的节点数未超过一半，还是因为获取锁的耗时超过了锁的释放时间，都会将已经设置了锁的节点上的锁删除。

以上就是红锁算法的基本原理和步骤。

相关问题

redis分布式锁工具

### Redis 分布式锁实现工具库

#### 使用 Redlock 实现分布式锁
Redis 官方提出的 Redlock 算法旨在为分布式环境中的分布式锁提供更高的可靠性。该算法通过在多个独立的 Redis 实例上同时获取锁来实现锁的容错性[^1]。

为了简化开发人员的工作并提高代码质量，社区提供了多种基于 Redlock 的开源库：

- **Redlock-py**: Python 版本的红锁协议实现，遵循官方推荐的最佳实践。

  from redlock import RedLock
  
  lock = RedLock(
      "resource_name",
      connection_details=[
          {"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0},
          {"host": "localhost", "port": 6380, "db": 0}
      ]
  )
  
  if lock.acquire():
      try:
          # 执行临界区操作
          pass
      finally:
          lock.release()

- **redsync-go**: Go 语言版本的红锁客户端，支持自动重试机制以及灵活配置选项。

  package main

  import (
      "fmt"
      "time"

      rsync "github.com/go-redsync/redsync/v4"
      redis "gopkg.in/redis.v5"
  )

  func main() {
      pool := &redis.Pool{
          MaxIdle:     10,
          IdleTimeout: 240 * time.Second,

          Dial: func() (redis.Conn, error) {
              c, err := redis.Dial("tcp", ":6379")
              if err != nil {
                  return nil, err
              }
              return c, err
          },
      }

      r := rsync.New(pool)

      mutex := r.NewMutex("my-mutex")

      if acquired, _ := mutex.Lock(); acquired {
          defer mutex.Unlock()

          fmt.Println("Critical section executed.")
      } else {
          fmt.Println("Failed to acquire the lock.")
      }
  }

这些库不仅实现了基本的功能需求，还考虑到了实际应用中可能遇到的各种边界情况，比如网络分区、节点失效等问题，从而提高了系统的稳定性和健壮性。

对于更复杂的应用场景，还可以参考其他项目的经验分享，例如某公司内部实现了一套简易版的 Redis 分布式锁方案，在服务启动初始化阶段确保 `init` 方法仅被执行一次，并有效防止了高并发情况下可能出现的产品超发或多发现象；此外也有文章详细描述了如何借助 Redis 构建适用于秒杀活动的高性能分布式锁解决方案[^2][^3]。

redis分布式锁和redission

回答: Redis分布式锁和Redission都是解决高并发中分布式锁的问题的方法。Redis分布式锁是通过使用K-V存储来判断是否拥有锁，避免了释放他人的锁的问题。当业务没有执行完毕但是锁已经过期时，可以采用守护线程的方式来定期检查锁是否过期，并延长锁的过期时间，也就是锁的续期机制。而Redission是一种实现分布式锁的解决方案，它首先获取锁，然后尝试加锁，加锁成功后执行业务逻辑，最后释放锁。Redission解决了Redis实现分布式锁中的锁过期和释放他人锁的问题，通过内部机制和看门狗机制来保证锁的有效性。然而，Redission在Redis主从架构下存在高一致性问题，解决高一致性问题可以使用红锁或者zk锁，但这可能会牺牲高可用性。总的来说，Redis分布式锁和Redission都是解决高并发中分布式锁的方法，但需要根据具体情况选择合适的方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Redis和Redission两种方式实现分布锁](https://blog.csdn.net/weixin_45150104/article/details/125131846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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