Redis解决并发冲突的方式主要有五个方面，本文重点在后面两种：乐观锁、分布式锁
1、单线程模型：命令执行为单线程，避免了多线程并发修改数据
2、原子命令：如SET、GET、INCR 等单个 Redis 命令是原子执行的，不会被其他命令打断
3、Lua脚本：可嵌入脚本语言，脚本内所有命令在服务端原子性批量执行
4、乐观锁
5、分布式锁
乐观锁：通过 WATCH 监听 key，在事务执行前检测 key 是否被修改，若被改则事务失败，防止干扰其他客户端操作，用于实现乐观并发控制。
测试乐观锁，打开两个redis终端，在一个终端中输入：
127.0.0.1:6379> set count 100
OK
127.0.0.1:6379> WATCH countOK //在WATCH命令之后，提交事务EXEC之前在另一个客户端 set count 10
127.0.0.1:6379> GET count
"100"
127.0.0.1:6379> MULTI //开启事务
OK
127.0.0.1:6379> DECR count
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC //提交事务前发现当前版本和WATCH版本不一致，放弃该事务
(nil)
分布式锁：Redisson为例
public class SimpleRedissonLockExample {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 Redisson 客户端配置，连接本地 Redis
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
// 2. 创建 Redisson 客户端
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// 3. 定义一个锁，key 是 "myLock"（在 Redis 中的锁名称）
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
// 4. 模拟一个线程尝试获取锁并执行关键代码
new Thread(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 尝试获取锁...");
try {
// 尝试加锁，最多等待 10 秒，锁自动释放时间 30 秒
boolean isLocked = lock.tryLock(10, 30, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
if (isLocked) {
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ✅ 获取锁成功，执行关键业务逻辑");
// 模拟业务处理
Thread.sleep(3000);
} finally {
// 确保锁释放
lock.unlock();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 🚀 释放锁");
}
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ⏳ 获取锁失败，稍后再试");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "Thread-1").start();
// 可选：再启动一个线程模拟并发争抢锁
new Thread(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 尝试获取锁...");
try {
boolean isLocked = lock.tryLock(10, 30, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
if (isLocked) {
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ✅ 获取锁成功，执行关键业务逻辑");
Thread.sleep(3000);
} finally {
lock.unlock();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 🚀 释放锁");
}
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ⏳ 获取锁失败");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, "Thread-2").start();
}
}
加锁操作：
boolean isLocked = lock.tryLock(10, 30, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
trylock方法源码：
public boolean tryLock(long waitTime, //当前线程愿意等待时间
long leaseTime, //锁持有时间
TimeUnit unit //时间单位
) throws InterruptedException {
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
//其余逻辑
}
tryAcquire方法：去 Redis 执行类似 SET key value NX PX leaseTime 的命令，尝试获取锁，返回null表示没有其他客户，若被占用则返回锁当前剩余时间 。
(除此之外该方法还包含一些机制，例如自动续期剩余时间的看门狗机制，获得锁后启动一个定时任务，定期检查并延长该锁的过期时间**，**防止业务执行时间过长导致锁自动过期，其他客户拿到锁发生冲突)。
NX ： Not exists
PX leaseTime ：px是毫秒单位，整体就是毫秒单位的剩余时间
可以看到分布式锁底层数据结构就是一个K-V键值对，KEY就是要锁定的资源名称，VALUE是锁持有者信息，通过NX(not exists)来保证如果有一个用户加锁，其他用户无法加锁。
释放锁 ：lock.unlock(); 删除对应KEY
