分布式

本文将聚焦于 Redis 分布式锁的安全性问题，深入解析如何通过巧妙设计 value 值和原子操作，防止锁被其他协程或节点误删除。

今天我们将聚焦于一个关键话题：如何通过合理设置过期时间和实现自动续期机制，来解决分布式锁中的死锁与锁提前释放问题。

本文将基于你的学习笔记，深入解析 Redis 分布式锁的核心原理、原子性保障及实现逻辑，帮你构建更完整的知识体系。

​ 在微服务架构里，一个服务故障可能引发连锁反应，拖垮整个系统。为了避免 “服务雪崩”，限流、降级、熔断 成了必备的高可用策略。它们像三把防护伞，从流量控制、功能取舍、故障隔离三个维度，守护系统稳定。

​ 在微服务架构里，一个请求往往要经过多个服务调用才能完成。当系统出现问题（比如超时、报错），定位根源就像大海捞针。这时候，分布式链路追踪（Distributed Trace） 就成了救命稻草。

​ 在分布式系统的复杂交互场景中，幂等性是保障数据一致性、避免业务异常的关键防线。无论是支付扣款、订单创建，还是接口重复调用，理解并实现幂等性，都是后端开发的 “必修课”。

在分布式系统的复杂环境里，服务雪崩是威胁系统稳定的 “隐形炸弹”，而 gRPC 通信中的超时、重试与幂等性，是保障服务可靠交互的关键环节。

​ 在分布式系统的事务处理中，除了 2PC、TCC、本地消息表、可靠消息最终一致性等方案，还有一种针对特定场景的轻量方案 ——最大努力通知。

​ 在分布式系统里，保证跨服务数据一致是个难题。之前聊了 2PC、TCC，今天讲讲本地消息表方案—— 它以 “最终一致性” 为目标，用简单思路解决复杂问题，尤其适合高并发、可容忍短暂不一致的场景。

​ 在分布式系统中，跨服务的事务一致性一直是个难题。本文将结合具体业务场景，详细解析 TCC 分布式事务的实现原理、流程以及优缺点，帮助你彻底搞懂这一常用的分布式事务解决方案。

​ 在分布式系统里，保证多节点间数据一致性是个棘手难题，两阶段提交（2PC, Two - phase Commit）作为经典的分布式事务协议，是很多开发者接触分布式事务的 “入门级” 方案。

CAP 像一盏灯，在分布式系统的世界里，CAP 理论堪称基石，它清晰界定了系统设计中关键特性的取舍逻辑。