前言：

在分布式系统中，当多个线程（或进程）同时操作同一个资源时，为了保证数据一致性问题，所以就需要一种机制来确保在同一时间只有一个线程（或进程）能够对资源进行修改，这就是分布式锁的作用。

分布式锁实现方案

在Redis中，zet作为有序集合，可以利用其有序的特性，将任务添加到zset中，将任务的到期时间作为score，利用zset的默认有序特性，zrangewithscores可以获取score值最小的元素（也就是最近到期的任务），判断系统时间与该任务的到期时间大小，如果达到到期时间，就执行业务，并删除该到期任务，继续判断下一个元素，如果没有到期，就sleep一段时间（比如1秒），如果集合为空，也sleep一段时间。

近日遇到了一个分布锁线上问题，导致用户获取锁一直失败，被阻拦提单近2H。 bug原因是Redis setnx获取锁超时，但实际写入成功，出现超时后并没有释放锁。由于锁维度是userId维度，导致用户再次提单一直无法获取锁，提单一直失败，客服同学说：用户情绪很激动，骂骂咧咧的。

为了避免锁超时导致并发问题，系统设置的超时时间过长——2小时。这导致用户2个小时都无法提单。由于系统日订单量在千万，即便超时比例非常低，每天也会有10单以上。用户找客服投诉的意愿十分强烈，并且态度很差。

前言：

分布式锁是用于在分布式系统中实现互斥访问共享资源的一种机制。它可以确保在分布式环境下只有一个进程或线程能够获得锁，并执行关键代码段，以防止并发冲突和数据不一致性。

下面就说说通过setnx和redisson实现分布式锁的说明。

SETNX实现分布式锁

前言

几年前的一天晚上，我接到电话时，我正梦见自己成了缓存之神。

前言

在电商、外卖、票务等系统中，订单超时未支付自动取消是一个常见的需求。

作为互联网大厂后端开发人员，在项目开发过程中，你有没有遇到过这样的问题：多个服务实例同时访问共享资源，导致数据不一致、业务逻辑混乱？没错，这就是分布式环境下常见的并发问题，而分布式锁就是解决这类问题的关键。在 Spring Boot3 的开发场景中，如何高效实现分布式锁，也成为了我们必须攻克的技术难题。

如今，随着微服务架构的广泛应用，分布式系统的复杂性不断增加。Spring Boot3 作为新一代 Java 开发框架，以其高效、便捷的特性深受后端开发人员喜爱。但在处理分布式系统的并发控制时，我们需要一套可靠的分布式锁机制，来保证系统的稳定性和数据的一致性。传统的单机锁方案在分布式环境下不再适用，因此，探索适合 Spring Boot3 的分布式锁实现方法迫在眉睫。

引言

在现代分布式系统中，接口限流是一项至关重要的性能优化策略。通过限制一定时间窗口内的请求频率，可以有效保护后端服务免受过载冲击，保持系统的稳定性和响应速度。Redis因其高性能和丰富的数据结构特性，成为了实现限流功能的理想选择。结合Lua脚本，我们可以实现原子性的限流操作，并为存储的限流状态设置过期时间，从而进一步优化资源使用。

Redisson分布式锁

Redisson分布式锁是基于Redis实现的强大分布式锁工具。

核心特性