分布式锁结合SpringCache】的更多相关文章

1.高并发缓存失效问题: 缓存穿透: 指查询一个一定不存在的数据,由于缓存不命中导致去查询数据库,但数据库也无此记录,我们没有将此次查询的null写入缓存,导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层进行查询,失去了缓存的意义: 风险:利用不存在的数据进行攻击让数据库压力增大最终崩溃: 解决:对不存在的数据进行缓存并加入短暂的过期时间: 缓存雪崩: 缓存雪崩是指我们在设置缓存时key采用相同的过期时间,导致缓存在某一个时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬间压力过重雪崩: 解决:原有的失效时间基础…
1.添加依赖及配置(application.yml) <!-- 引入redis依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> spring: redis: host: 127.0.0.1 port: 637…
缓存与分布式锁 哪些数据适合放入缓存 即时性.数据一致性要求不高的 访问量大且更新频率不高的数据 选择redis做为缓存中间件 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 问题记录与分析 产生堆外内存溢出:OutOfDirect…
关于分布式锁的概念,具体实现方式,直接参阅下面两个帖子,这里就不多介绍了. 分布式锁的多种实现方式 分布式锁总结 对于分布式锁的几种实现方式的优劣,这里再列举下 1. 数据库实现方式 优点:易理解 缺点:操作数据库消耗较大,性能较低.为了处理一些异常,会使得整个方案越来越复杂 2. 缓存实现方式 优点:性能好,实现起来较为方便. 缺点:通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱. 3 zookeeper实现 优点:有效的解决单点问题,不可重入问题,非阻塞问题以及锁无法释放的问题. 缺点:性能…
前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================================长长的分割线===================================…
分布式锁 经常用于在解决分布式环境下的业务一致性和协调分布式环境. 实际业务场景中,比如说解决并发一瞬间的重复下单,重复确认收货,重复发现金券等. 使用分布式锁的场景一般不能太多. 开源地址:http://git.oschina.net/chejiangyi/XXF.BaseService.DistributedLock 开源相关群: .net 开源基础服务 238543768 这里整理了C#.net关于redis分布式锁和zookeeper分布式锁的实现,仅用于研究.(可能有bug) 采用Se…
目前系统中存在批量审批.批量授权等各个操作,批量操作中可能因为处理机器.线程不同,造成刷新缓存丢失授权等信息,如批量审批同一用户权限多个权限申请后,流程平台并发的发送多个http请求到acl不同服务器,a机器处理了授权a,b机器同时处理了授权b,然后刷新用户缓存.因为在事务里彼此看不见对方提交的数据,刷新时又完全从db中读取要刷新的数据,就造成了互相丢失对方的数据.因此,需要一个分布式锁工具,来协调各个机器.线上的工作同步问题. 分布式锁千万不能用ReentrantLock,因为它的lock和u…
一.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m…
目前分布式锁,比较成熟.主流的方案有基于redis及基于zookeeper的二种方案. 大体来讲,基于redis的分布式锁核心指令为SETNX,即如果目标key存在,写入缓存失败返回0,反之如果目标key不存在,写入缓存成功返回1,通过区分这二个不同的返回值,可以认为SETNX成功即为获得了锁. redis分布式锁,看上去很简单,但其实要考虑周全,并不容易,网上有一篇文章讨论得很详细:http://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947/,有兴趣的可…
今天在测试基于etcd的分布式锁过程中,在测试获取锁后,释放之前超出TTL时长的情况下自动延长TTL这部分功能,在延长指定key的TTL时总是返回404错误信息,在对目标KEY更新TTL时目标KEY已不存在. 最终问题排查为ETCD集群3个节点之间的系统时间不一致,因为TTL延长是在KEY创建后单独一个监听线程中进行,在TTL过半之后会更新TTL,因此可能出现更新TTL之前,由于集群中时间超前的节点将目标KEY删除,导致更新TTL时找不到目标KEY的错误. 同步集群所有节点系统时间后问题排除:…