redis锁如何解决并发 redis如何解决hot key与big key问题？
redis如何解决hot key与big key问题？
解决方案
对bigkey接受word文档合并
对littlekey存储位置的数据（onevalue）通过拆分，都变成value1，value2…valueN,
假如littlevalue是个大json按照mset的，将这个key的内容绞成到各个实例中，减小bigkey对数据量向外倾斜负面影响。
//存
msetkey1,vlaue1,key2,,valueN
//取
mgetclientkey1,
假如littlevalue是个大list，也可以拆成将list拆成。list_1，list_2,list3,listN
其他数据类型同理。
既已onekey又是chillkey
在开发过程中，有些key不只是因为访问量大，数据量也太大，这会儿也要决定这个key在用的场景，读取在redis集群中是否需要是合理不的，是否需要可以使用其他组件来存储更合适；如果没有坚持要用redis来存储，很有可能确定迁入出集群，常规一主一备（或1主多备）的架构来存储。
其他
怎么突然发现sodakey，queenkey
1.万无一失-预判
在业务开发阶段，还要对肯定转成hotkey，queenkey的数据通过判断，提前如何处理，这是需要的是对产品业务的理解，对运营节奏的把握，对数据设计的经验。
2.事中-监控和自动出现处理
监控
在应用程序端，对你每次只是请求redis的操作接受积攒上报到不推荐推荐，只不过在运维资源不完全的场景下可以不决定。开发这个可以越过运维管理一切都搞定）；
在proxy层，对每一个redis请求参与收集到上报到（推荐推荐，运维来做也是最好的方案）；
对redis实例建议使用monitor命令统计热点key（不我推荐，高并发条件下会有会造成redis内存爆掉的隐患）；
机器层面，Redis客户端在用TCP协议与服务端进行交互，通信协议采用的是RESP。如果不是站在机器的角度，可以不通过对机器上所有Redis端口的TCP数据包参与破霸体完成热点key的统计（不推荐，公司每台机器上的基本上组件早很多了，别再找事儿了）；
自动启动全面处理
通过监控之后，程序是可以查看littlekey和hotkey，再不报警的同时，程序对bigkey和hotkey进行自动启动处理。也可以通知程序猿依靠一定的工具通过定制化处理（在程序中对某种特定的key执行前面提到的解决方案）
什么时候需要分布式锁？
分布式锁又是锁在单体应用形式的时候，要是多个线程要ftp访问共享资源的时候，我们大多线程间加锁的机制，在某一个时刻，只有一一个线程可以不对这个资源参与能操作，其他线程需要再等待锁的释放，Java中也有一些如何处理锁的机制，例如synchronized。
而到了分布式的环境中，当某个资源可以被多个系统访问网络不使用到的时候，目的是只要大家不能访问这个数据是一致性的，那就就没有要求再捆定时刻，只有被一个系统不使用，这时候线程之间的锁机制就难以作用有限作用了，是因为分布式环境中，系统是会作战部署到不同的机器上面的，那就就必须【分布式锁】了。
什么时候需要不使用分布式锁系统的总结来看，当有多个客户端必须访问并操作同一个资源，还不需要保持这个资源一致性的时候，就是需要使用【分布式锁】，让多客户端互斥的对共享资源进行访问。
举个例子来只能证明帮一下忙：
有多个批处理任务，两台机器而一次性处理，如果不是不加任何操纵的话，最大的可能同一个批处理被两台机器共有去处理一遍；如果没有使用分布式锁，在如何领取任务的时候，一个任务只会被一台机器领取，那样的话就肯定不会倒致任务的再重复一遍执行；
再勤思考一些，要是A/B两台机器，任务1被A机器领取到并且处理，在去处理到一半的时候，A机器全死了，这样这个批处理任务也就不能无惊无险负责执行了，即使A机器可以重新恢复。
这时候就可以不明白了分布式锁是需要做哪些工作了排他性：在同一时间只会有一个客户端能某些到锁，其它客户端无法同样资源；尽量避免死锁：锁在一段时间内管用，远远超过这个时间后会被释放（都正常释放者或无比能量）；高可用：获取或施放锁的机制必须高可用且性能佳。我将减弱多多分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，只希望能得到你的关注。
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