基于Redis实现分布式锁.虽然网上介绍的Redis分布式锁博客比较多,却有着各种各样的问题,本篇博客将详细介绍如何正确地使用setnx实现Redis分布式锁 这里就不介绍错误的示范了 大家直接看正确的例子: //保存客户端标识 private static final ThreadLocal<String> LOCAL = new ThreadLocal<String>(); /** * * @param jedis * @param lockKey 锁key * @param

转: Redisson实现分布式锁 Redisson文档参考:https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 redis是实现分布式锁的一种方式,其他还可以基于数据库,zookeeper等方式实现:这里拿出redis单说一下,redis从原理上大概有两种实现方式,要么是调用redis原生的原子性命令,要么是通过eval执行封装好的lua脚本:而从使用上来讲也有两种方式,要么自己动手实现(参考:https://www.cnb

Redisson实现分布式锁(1)---原理 有关Redisson作为实现分布式锁,总的分3大模块来讲. 1.Redisson实现分布式锁原理 2.Redisson实现分布式锁的源码解析 3.Redisson实现分布式锁的项目代码(可以用于实际项目中) 本文只介绍Redisson如何实现分布式锁的原理.其它的会在接下来的博客讲,最后有关Redisson实现分布式锁的项目代码的博客中会放上项目源码到GitHub上. 一.高效分布式锁 当我们在设计分布式锁的时候,我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些

前言 平时的工作中,由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的,所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就需要引入分布式锁来解决这一问题. 针对分布式锁的实现,目前比较常用的就如下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁 [本文] 基于 Zookeeper 实现分布式锁 接下来这个系列文章会跟大家一块探讨这三种方案,本篇为 Redis 实现分布式锁篇. Redis分布式环境搭建推荐:基于Docker的Redis集群搭建 Redis分布式锁一览 说到 Re

前言 主流的分布式锁一般有三种实现方式: 数据库乐观锁 基于Redis的分布式锁 基于ZooKeeper的分布式锁 之前我在博客上写过关于mysql和redis实现分布式锁的具体方案:https://www.cnblogs.com/wang-meng/p/10226618.html里面主要是从实现原理出发. 这次[分布式锁]系列文章主要是深入redis客户端reddision源码和zk 这两种分布式锁的实现原理. 可靠性 首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件:

当我们在单机情况下,遇到并发问题,可以使用juc包下的lock锁,或者synchronized关键字来加锁.但是这俩都是JVM级别的锁,如果跨了JVM这两个锁就不能控制并发问题了,也就是说在分布式集群环境中,需要寻求其他方法来解决并发问题.前面也说到可以使用redis的setnx操作,如果不存在则set,如果存在则不set.也就是说每个服务实例都对同一个key进行操作.谁能set成功就认为获取到了锁.可以执行下面的操作.执行完之后释放锁.如下按照上述逻辑来简单实现一个分布式锁: package

Redisson 分布式锁实战与 watch dog 机制解读 目录 Redisson 分布式锁实战与 watch dog 机制解读 背景 普通的 Redis 分布式锁的缺陷 Redisson 提供的分布式锁 watch dog 的自动延期机制 watch dog 核心源码解读 关键结论 参考 背景 据Redisson官网的介绍,Redisson是一个Java Redis客户端,与Spring 提供给我们的 RedisTemplate 工具没有本质的区别,可以把它看做是一个功能更强大的客户端(虽

官网:https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 一.什么是分布式锁 1.1.什么是分布式锁 分布式锁,即分布式系统中的锁.在单体应用中我们通过锁解决的是控制共享资源访问的问题,而分布式锁,就是解决了分布式系统中控制共享资源访问的问题.与单体应用不同的是,分布式系统中竞争共享资源的最小粒度从线程升级成了进程. 1.2.分布式锁应该具备哪些条件 在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 高可用的

前言 平时的工作中,由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的,所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就需要引入分布式锁来解决这一问题. 针对分布式锁的实现,目前比较常用的就如下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于Redis实现分布式锁 [本文] 基于Zookeeper实现分布式锁 接下来这个系列文章会跟大家一块探讨这三种方案,本篇为Redis实现分布式锁篇. Redis分布式环境搭建推荐:基于Docker的Redis集群搭建 Redis分布式锁一览 说到 redis 锁,

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

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===================================

第一步,自身的业务场景: 在我日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配.这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解.那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两

基于setnx和getset http://blog.csdn.net/lihao21/article/details/49104695 使用Redis的 SETNX 命令可以实现分布式锁,下文介绍其实现方法. SETNX命令简介 命令格式 SETNX key value 将 key 的值设为 value,当且仅当 key 不存在. 若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作. SETNX 是SET if Not eXists的简写. 返回值 返回整数,具体为 - 1,当 key

(该文章为方便自己查阅,也希望对大家有所帮助,转载于互联网) 1. 锁机制 当前MySQL支持 ISAM, MyISAM, MEMORY (HEAP) 类型表的表级锁,BDB 表支持页级锁,InnoDB 表支持行级锁. 很多时候,可以通过经验来猜测什么样的锁对应用程序更合适,不过通常很难说一个锁比别的更好,这全都要依据应用程序来决定,不同的地方可能需要不同的锁. 想要决定是否需要采用一个支持行级锁的存储引擎,就要看看应用程序都要做什么,其中的查询.更新语句是怎么用的.例如,很多的web应用程序大

事务处理和并发性 1.1 基础知识和相关概念 1 )全部的表类型都可以使用锁,但是只有 InnoDB 和 BDB 才有内置的事务功能. 2 )使用 begin 开始事务,使用 commit 结束事务,中间可以使用 rollback 回滚事务. 3 )在默认情况下, InnoDB 表支持一致读. 4 )如果多个事务更新了同一行,就可以通过回滚其中一个事务来解除死锁. 5 ) MySQL 允许利用 set transaction 来设置隔离级别. 6 )事务只用于 insert 和 update 语

对于MySQL来说,有三种锁的级别:页级.表级.行级   页级的典型代表引擎为BDB.  表级的典型代表引擎为MyISAM,MEMORY以及很久以前的ISAM.  行级的典型代表引擎为INNODB.  -我们实际应用中用的最多的就是行锁.  行级锁的优点如下:  1).当很多连接分别进行不同的查询时减小LOCK状态.  2).如果出现异常,可以减少数据的丢失.因为一次可以只回滚一行或者几行少量的数据.  行级锁的缺点如下:  1).比页级锁和表级锁要占用更多的内存.  2).进行查询时比页级锁和

1. 前言 多线程编程的时候,我们不光希望两个线程间能够实现逻辑上的先后顺序运行,还希望两个不相关的线程在访问同一个资源的时候,同时只能有一个线程对资源进行操作,否则就会出现无法预知的结果. 比如,有两个线程需要对同一个计数器加1,我们希望结果是计数器最终加2,但可能同时获取到了这个计数器,第一个线程对计数器加1,但第二个线程并不知道,于是重新对计数器加1,导致最终计数器损失了一个计数.为了解决这个问题,就必须在获取该计数器前锁定,防止其他线程再次获取,直到处理完成后再释放. Monitor.l

概述 我实现了两个完全无锁的内存分配器:_nalloc 和 nalloc.  我用benchmark工具对它们进行了一组综合性测试,并比较了它们的指标值. 与libc(glibc malloc)相比,第一个分配器测试结果很差,但是我从中学到了很多东西,然后我实现了第二个无锁分配器,随着核数增加至30,测试结果线性提高.核数增加至60,测试结果次线性提高,但是仅比tcmalloc好一点. 想要安装,输入命令: git clone ~apodolsk/repo/nalloc,阅读 README文档.

转:http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html#3450419 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. ============================================

竞争锁是造成多线程应用程序性能瓶颈的主要原因 区分竞争锁和非竞争锁对性能的影响非常重要.如果一个锁自始至终只被一个线程使用,那么 JVM 有能力优化它带来的绝大部分损耗.如果一个锁被多个线程使用过,但是在任意时刻,都只有一个线程尝试获取锁,那么它的开销要大一些.我们将以上两种锁称为非竞争锁.而对性能影响最严重的情况出现在多个线程同时尝试获取锁时.这种情况是 JVM 无法优化的,而且通常会发生从用户态到内核态的切换.现代 JVM 已对非竞争锁做了很多优化,使它几乎不会对性能造成影响.常见的优化有以