Golang Redis分布式鎖
分布式鎖實現
// 獲取分布式鎖
func (h *Handler) AcquireLock(cuuid string) error {
// redis操作
redisClient := GetRedis() //連接Redis
// 嘗試多次加鎖
for i := 0; i < 3; i++ {
result := redisClient.SetNX(uuid, 1, 3*time.Second)
if result.Err() != nil || !result.Val() {
// 等待之后再次去加鎖
time.Sleep(1 * time.Millisecond)
continue
}
return nil
}
return errors.New("set distribute lock failed")
}
// 釋放分布式鎖
func (h *Handler) ReleaseLock(uuid string) {
redisClient := GetRedis() //連接Redis
if err := redisClient.Del(uuid).Err(); err != nil {
log.Error("redisClient.Del failed,err:%v",err)
}
}
Redis常見問題
（1.） Q：Redis緩存中的數據與DB存儲層中的數據不一致問題
采用延時雙刪策略
// 先刪除緩存
redis.delKey( key );
// 再寫數據庫
db.updateData( data );
// 休眠500毫秒
Thread.sleep( 500 );
// 再次刪除緩存
redis.delKey( key );
（2.）Q：redis數據持久化問題，防止意外重啟，斷電等數據丟失。
A：Redis有兩種持久化的方式：快照（RDB文件）和追加式文件（AOF文件）：
RDB持久化方式會在一個特定的間隔保存那個時間點的一個數據快照。
AOF持久化方式則會記錄每一個服務器收到的寫操作。在服務啟動時，這些記錄的操作會逐條執行從而重建出原來的數據。寫操作命令記錄的格式跟Redis協議一致，以追加的方式進行保存。
（3.）緩存穿透
緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由於緩存是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時，可能DB就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。
解決方案
有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是采用布隆過濾器，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。另外也有一個更為簡單粗暴的方法（我們采用的就是這種），如果一個查詢返回的數據為空（不管是數 據不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鍾。
(4.)緩存雪崩
緩存雪崩是指在我們設置緩存時采用了相同的過期時間，導致緩存在某一時刻同時失效，請求全部轉發到DB，DB瞬時壓力過重雪崩。
解決方案
緩存失效時的雪崩效應對底層系統的沖擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者隊列的方式保證緩存的單線 程（進程）寫，從而避免失效時大量的並發請求落到底層存儲系統上。一個簡單方案就時講緩存失效時間分散開，比如可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如1-5分鍾隨機，這樣每一個緩存的過期時間的重復率就會降低，就很難引發集體失效的事件。
(5.)緩存擊穿
對於一些設置了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高並發地訪問，是一種非常“熱點”的數據。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題，這個和緩存雪崩的區別在於這里針對某一key緩存，前者則是很多key。
緩存在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個Key有大量的並發請求過來，這些請求發現緩存過期一般都會從后端DB加載數據並回設到緩存，這個時候大並發的請求可能會瞬間把后端DB壓垮。
解決方案:
使用互斥鎖(mutex key)
業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作並回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。
（6.）redis定時刪除，防止緩存過大
Reply: 經過研究， Redis過期刪除都三種不同策略：
（1）：立即刪除。在設置鍵的過期時間時，創建一個回調事件，當過期時間達到時，由時間處理器自動執行鍵的刪除操作。
（2）：惰性刪除。鍵過期了就過期了，不管。每次從dict字典中按key取值時，先檢查此key是否已經過期，如果過期了就刪除它，並返回nil，如果沒過期，就返回鍵值。
（3）：定時刪除。每隔一段時間，對expires字典進行檢查，刪除里面的過期鍵。
可以看到，第二種為被動刪除，第一種和第三種為主動刪除，且第一種實時性更高。