分布式锁

本例将使用的场景模拟：商品秒杀，或者说高并发下，对于商品库存扣减操作。我用一个SpringBoot小项目模拟一下该操作。

本例用到的技术栈：

• SpringBoot
• Redis
• etcd

在正式肝代码之前，先来对etcd分布式锁实现的机制和原理做一个了解。

etcd分布式锁实现的基础机制

基于springboot cloud构建的一个商城项目，包括前端，后端和h5应用，小程序，作为zscat应用实践的模板项目。基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba并采用前后端分离的企业级微服务敏捷开发系统架构。并引入组件化的思想实现高内聚低耦合，[ 微信 + 支付宝 + 百度 + 头条 ] 小程序 + APP + 公众号 + PC + H5 项目代码简洁注释丰富上手容易，适合学习和企业中使用。真正实现了基于RBAC、jwt和oauth2的无状态统一权限认证的解决方案，面向互联网设计同时适合B端和C端用户，支持CI/CD多环境部署，积分商城，分销商城并提供应用管理方便第三方系统接入；同时还集合各种微服务治理功能和监控功能。模块包括:企业级的认证系统、开发平台、应用监控、慢sql监控、统一日志、单点登录、Redis分布式高速缓存、配置中心、分布式任务调度、接口文档、代码生成等等

1. 依赖和配置

1.1. pom.xml

SpringBoot整合Redis，需要引入
spring-boot-starter-data-redis依赖

场景问题及原因

缓存穿透：

原因：客户端请求的数据在缓存和数据库中不存在，这样缓存永远不会生效，请求全部打入数据库，造成数据库连接异常。

大纲

1.秒杀系统的服务细分和服务定位

1.效果演示

2.思维导图

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EasyCaching 是一个开源的缓存库，旨在简化缓存的使用和管理。它提供了多种缓存提供程序，包括内存缓存（InMem)ory）、Redis、Memcached 和 SQLite 等。其中，EasyCaching.InMemory 是基于内存的缓存实现，适用于本地缓存场景。

在用 Redis 之前，我以为它是缓存界的“唯一答案”。

直到有一天，线上服务频繁超时，Redis 内存飙涨，我才意识到：