分布式锁：
Redis可以实现分布式锁，只是讨论Redis的实现思路，而真的实现分布式锁，Zookeeper更加可靠
为什么使用分布式锁：
单机环境下只存在多线程，通过同步操作就可以实现对并发环境的安全操作，但是多机环境就变成多进程、多线程，这时候同步、加锁已经无
法保证原子性
实现分布式可靠性的条件：
1、互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁
2、不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁
3、具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁
4、加锁和解锁必须是同一个客户端
实现分布式的方式：
1、基于 DB 的唯一索引。
2、基于 ZK 的临时有序节点。
3、基于 Redis 的 NX EX 参数。
伪代码实现：
public static final String LOCK_SUCCESS = "OK";//加锁成功public static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";public static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";public static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
public class RedisUtils {@AutowiredJedisPool jedisPool;/*** 尝试获取分布式锁* @param lockKey* @param requestId* @param expireTime* @return*/public boolean tryGetDistributedLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {Jedis jedis = jedisPool.getResource();String result = jedis.set(lockKey, requestId, RedisConstant.SET_IF_NOT_EXIST, RedisConstant.SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);if (StringUtils.equals(result, RedisConstant.LOCK_SUCCESS))return true;return false;}/*** 释放分布式锁* @param jedis* @param lockKey* @param requestId* @return*/public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));if (RedisConstant.RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;} }
加锁：
lockKey：唯一的key
requestId：每个客户端的唯一ID
NX：保证key不存在才会set
PX：key具有过期时间
expireTime：key的具体过期时间
解锁：
通过lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务
端执行。
首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述
操作是原子性的。
以上只是针对单机部署Redis，如果Redis是多机部署的，可以采用Redisson实现分布式锁
无法避免的问题：
如在 key 超时之后业务并没有执行完毕但却自动释放锁了，这样就会导致并发问题。
就算 Redis 是集群部署的，如果每个节点都只是 master 没有 slave，那么 master 宕机时该节点上的所有 key 在那一时刻都相当于是释放
锁了，这样也会出现并发问题。就算是有 slave 节点，但如果在数据同步到 salve 之前 master 宕机也是会出现上面的问题。
Redis分布式锁内容参考：https://xiaozhuanlan.com/topic/4672859130，https://redis.io/topics/distlock
基于Redis实现分布式ID：
因为Redis是单线程的，所以可以用来生成全部唯一ID，通过incr、incrby实现
生产环境可能是Redis集群，假如有5个Redis实例，每个Redis的初始值是1,2,3,4,5，然后增长都是5
各个Redis生成的ID为：
A：1,6,11,16,21
B：2,7,12,17,22
C：3,8,13,18,23
D：4,9,14,19,24
E：5,10,15,20,25
这样的话，无论请求打到那个Redis上面，都可以获得不同的ID
优点：
1、不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
2、数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点：
1、如果系统里没有Redis，就比较操蛋了
2、编码、配置工作量大一点
分布式ID推荐一篇文章：https://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/44244951
流水号：
Redis同样可以生成每天的流水号，日期+自增长序号，进行incr