1. 需求由来
1.Redis高并发的问题
Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：缓存击穿、缓存雪崩、缓存和数据一致性，以及今天要谈到的缓存并发竞争。
这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。
2.出现并发设置Key的原因
Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题。
比如：同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？
3.举一个例子
多客户端同时并发写一个key，一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2。
2. 解决方案
- 第一种方案：分布式锁+时间戳
1.整体技术方案
这种情况，主要是准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作。
加锁的目的实际上就是把并行读写改成串行读写的方式，从而来避免资源竞争。
2.Redis分布式锁的实现
主要用到的redis函数是setnx()
用SETNX实现分布式锁。利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字youzhi的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.youzhi<current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，则该客户端获得锁，把lock.youzhi的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
3.时间戳
由于上面举的例子，要求key的操作需要顺序执行，所以需要保存一个时间戳判断set顺序。
系统A key 1 {ValueA 7:00} 系统B key 1 { ValueB 7:05}
假设系统B先抢到锁，将key1设置为{ValueB 7:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的key1的时间戳早于缓存中的时间戳（7:00<7:05），那就不做set操作了。
4.分布式锁
因为传统的加锁的做法（如java的synchronized和Lock）这里没用，只适合单点。因为这是分布式环境，需要的是分布式锁。
当然，分布式锁可以基于很多种方式实现，比如zookeeper、redis等，不管哪种方式实现，基本原理是不变的：用一个状态值表示锁，对锁的占用和释放通过状态值来标识。
- 第二种方案：利用消息队列
在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。
把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。
这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。
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