分布式锁
分布式锁是控制分布式系统之间共同访问共享资源的一种锁的实现。如果一个系统，或者不同系统的不同主机之间共享某个资源时，往往需要互斥，来排除干扰，满足数据一致性。
分布式锁需要解决的问题如下：
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互斥性：任意时刻只有一个客户端获取到锁，不能有两个客户端同时获取到锁。
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安全性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能由其他客户端删除。
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死锁：获取锁的客户端因为某些原因而宕机继而无法释放锁，其他客户端再也无法获取锁而导致死锁，此时需要有特殊机制来避免死锁。
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容错：当各个节点，如某个 Redis 节点宕机的时候，客户端仍然能够获取锁或释放锁。
如何使用 Redis 实现分布式锁
使用 SETNX 实现，SETNX key value：如果 Key 不存在，则创建并赋值。
该命令时间复杂度为 O(1)，如果设置成功，则返回 1，否则返回 0。
由于 SETNX 指令操作简单，且是原子性的，所以初期的时候经常被人们作为分布式锁，我们在应用的时候，可以在某个共享资源区之前先使用 SETNX 指令，查看是否设置成功。
如果设置成功则说明前方没有客户端正在访问该资源，如果设置失败则说明有客户端正在访问该资源，那么当前客户端就需要等待。
但是如果真的这么做，就会存在一个问题，因为 SETNX 是长久存在的，所以假设一个客户端正在访问资源，并且上锁，那么当这个客户端结束访问时，该锁依旧存在，后来者也无法成功获取锁，这个该如何解决呢？
由于 SETNX 并不支持传入 EXPIRE 参数，所以我们可以直接使用 EXPIRE 指令来对特定的 Key 来设置过期时间。
用法：
EXPIRE key seconds
解决：从 Redis 2.6.12 版本开始，我们就可以使用 Set 操作，将 SETNX 和 EXPIRE 融合在一起执行，具体做法如下：
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EX second：设置键的过期时间为 Second 秒。
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PX millisecond：设置键的过期时间为 MilliSecond 毫秒。
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NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。
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XX：只在键已经存在时，才对键进行设置操作。
SET KEY value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
注：SET 操作成功完成时才会返回 OK，否则返回 nil。
如何实现异步队列
①使用 Redis 中的 List 作为队列
使用上文所说的 Redis 的数据结构中的 List 作为队列 Rpush 生产消息，LPOP 消费消息。
此时我们可以看到，该队列是使用 Rpush 生产队列，使用 LPOP 消费队列。
在这个生产者-消费者队列里，当 LPOP 没有消息时，证明该队列中没有元素，并且生产者还没有来得及生产新的数据。
缺点：LPOP 不会等待队列中有值之后再消费，而是直接进行消费。
弥补：可以通过在应用层引入 Sleep 机制去调用 LPOP 重试。
②使用 BLPOP key [key…] timeout
BLPOP key [key …] timeout：阻塞直到队列有消息或者超时。
缺点：按照此种方法，我们生产后的数据只能提供给各个单一消费者消费。能否实现生产一次就能让多个消费者消费呢？
③Pub/Sub：主题订阅者模式
发送者（Pub）发送消息，订阅者（Sub）接收消息。订阅者可以订阅任意数量的频道。
Pub/Sub模式的缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达。对于发布者来说，消息是“即发即失”的。
此时如果某个消费者在生产者发布消息时下线，重新上线之后，是无法接收该消息的，要解决该问题需要使用专业的消息队列，如 Kafka…此处不再赘述。
Redis 的同步机制
主从同步原理
Redis 一般是使用一个 Master 节点来进行写操作，而若干个 Slave 节点进行读操作，Master 和 Slave 分别代表了一个个不同的 Redis Server 实例。
另外定期的数据备份操作也是单独选择一个 Slave 去完成，这样可以最大程度发挥 Redis 的性能，为的是保证数据的弱一致性和最终一致性。
另外，Master 和 Slave 的数据不是一定要即时同步的，但是在一段时间后 Master 和 Slave 的数据是趋于同步的，这就是最终一致性。
全同步过程如下：
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Slave 发送 Sync 命令到 Master。
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Master 启动一个后台进程，将 Redis 中的数据快照保存到文件中。
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Master 将保存数据快照期间接收到的写命令缓存起来。
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Master 完成写文件操作后，将该文件发送给 Slave。
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使用新的 AOF 文件替换掉旧的 AOF 文件。
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Master 将这期间收集的增量写命令发送给 Slave 端。
增量同步过程如下：
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Master 接收到用户的操作指令，判断是否需要传播到 Slave。
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将操作记录追加到 AOF 文件。
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将操作传播到其他 Slave：对齐主从库；往响应缓存写入指令。
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将缓存中的数据发送给 Slave。
Redis Sentinel（哨兵）
主从模式弊端：当 Master 宕机后，Redis 集群将不能对外提供写入操作。Redis Sentinel 可解决这一问题。
解决主从同步 Master 宕机后的主从切换问题：
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监控：检查主从服务器是否运行正常。
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提醒：通过 API 向管理员或者其它应用程序发送故障通知。
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自动故障迁移：主从切换（在 Master 宕机后，将其中一个 Slave 转为 Master，其他的 Slave 从该节点同步数据）。
Redis 集群
如何从海量数据里快速找到所需？
①分片
按照某种规则去划分数据，分散存储在多个节点上。通过将数据分到多个 Redis 服务器上，来减轻单个 Redis 服务器的压力。
②一致性 Hash 算法
既然要将数据进行分片，那么通常的做法就是获取节点的 Hash 值，然后根据节点数求模。
但这样的方法有明显的弊端，当 Redis 节点数需要动态增加或减少的时候，会造成大量的 Key 无法被命中。所以 Redis 中引入了一致性 Hash 算法。
该算法对 2^32 取模，将 Hash 值空间组成虚拟的圆环，整个圆环按顺时针方向组织，每个节点依次为 0、1、2…2^32-1。
之后将每个服务器进行 Hash 运算，确定服务器在这个 Hash 环上的地址，确定了服务器地址后，对数据使用同样的 Hash 算法，将数据定位到特定的 Redis 服务器上。
如果定位到的地方没有 Redis 服务器实例，则继续顺时针寻找，找到的第一台服务器即该数据最终的服务器位置。
③Hash 环的数据倾斜问题
Hash 环在服务器节点很少的时候，容易遇到服务器节点不均匀的问题，这会造成数据倾斜，数据倾斜指的是被缓存的对象大部分集中在 Redis 集群的其中一台或几台服务器上。
如上图，一致性 Hash 算法运算后的数据大部分被存放在 A 节点上，而 B 节点只存放了少量的数据，久而久之 A 节点将被撑爆。
针对这一问题，可以引入虚拟节点解决。简单地说，就是为每一个服务器节点计算多个 Hash，每个计算结果位置都放置一个此服务器节点，称为虚拟节点，可以在服务器 IP 或者主机名后放置一个编号实现。
例如上图：将 NodeA 和 NodeB 两个节点分为 Node A#1-A#3，NodeB#1-B#3。
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