redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在…

在秒杀系统设计中,超卖是一个经典.常见的问题,任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难点. 1 超卖问题描述 在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常. 问题:当商品A一共有库存15件,用户甲先下单10件,用户乙下单8件,这时候库存只能满足一个人下单成功,如果两个人同时提交,就出现了超卖的问题. 可以采用多种方式解决超卖问题.使用synchroniz…

转:https://segmentfault.com/a/1190000011421467 废话不多说,首先分享一个业务场景-抢购.一个典型的高并发问题,所需的最关键字段就是库存,在高并发的情况下每次都去数据库查询显然是不合适的,因此把库存信息存入Redis中,利用redis的锁机制来控制并发访问,是一个不错的解决方案. 首先是一段业务代码: @Transactional public void orderProductMockDiffUser(String productId){ //1.查库…

众所周知, 在多线程中,因为共享全局变量,会导致资源修改结果不一致,所以需要加锁来解决这个问题,保证同一时间只有一个线程对资源进行操作 但是在分布式架构中,我们的服务可能会有n个实例,但线程锁只对同一个实例有效,就需要用到分布式锁----redis setnx 原理: 修改某个资源时, 在redis中设置一个key,value根据实际情况自行决定如何表示 我们既然要通过检查key是否存在(存在表示有线程在修改资源,资源上锁,其他线程不可同时操作,若key不存在,表示资源未被线程占用,允许线程抢占…

研究背景: 这几天被支付宝充值后通知所产生的重复处理问题搞得焦头烂额, 一周连续发生两次重复充钱的杯具, 发事故邮件发到想吐..为了挽回程序员的尊严, 我用了Redis的锁机制. 事故场景: 支付宝下单 -> 客户支付 -> 回调我方接口通知支付结果 服务器节点: 2个 事故发生原因: 回调我方接口后, 第一次通知还未处理完, 第二次通知又来了(间隔几秒),未对通知进行判定重复,导致两个节点均处理了通知, 给客户加了两次钱.. 解决方案: 1. 基于数据库的原子性操作原理控制数据只能被处理一次…

定时任务: @Scheduled(cron= "0 39 3 * * *") public void getAllUnSignData(){ //检查任务锁,若其它节点的相同定时任务已经执行,则该节点的任务执行一个空任务,否则设置锁并执行该任务 String timerName = this.getClass().getName()+Thread.currentThread() .getStackTrace()[1].getMethodName();//当前类名+当前方法名 if(re…

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D…

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了. 本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案.我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的,有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了100瓶!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!! 事故定为P0级重大事故...只能坦然接受.整个项目组被扣绩效了~~事故发生后,CTO指名点姓让我带头冲锋来处理. 好吧,冲~ 事故现场 经过一番了解后,得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况…

一.前言 关于redis分布式锁, 查了很多资料, 发现很多只是实现了最基础的功能, 但是, 并没有解决当锁已超时而业务逻辑还未执行完的问题, 这样会导致: A线程超时时间设为10s(为了解决死锁问题), 但代码执行时间可能需要30s, 然后redis服务端10s后将锁删除, 此时, B线程恰好申请锁, redis服务端不存在该锁, 可以申请, 也执行了代码, 那么问题来了, A.B线程都同时获取到锁并执行业务逻辑, 这与分布式锁最基本的性质相违背: 在任意一个时刻, 只有一个客户端持有锁, 即…

一.前言 在上一篇文章中,已经介绍了基于Redis实现分布式锁的正确姿势,但是上篇文章存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel保证高可用,如果master节点由于某些原因发生了主从切换,那么就会出现锁丢失的情况: 客户端1在Redis的master节点上拿到了锁 Master宕机了,存储锁的key还没有来得及同步到Slave上 master故障,发生故障转移,slave节点升级为master节点 客户端2从新的Master获取到了对应同一个资源的锁 于是,客…