前言 在上一篇博文(分布式事务与Seate框架(1)--分布式事务理论)中了解了足够的分布式事务的理论知识后,到了实践部分,在工作中虽然用到了Seata,但是自己却并没有完全实践过,所以自己私下花点时间实践以加深理解,实际上在实践过程中遇到了很多的坑(比如Seata与SpringCloudAlibaba的整合中版本兼容性问题,是个很让人头疼的一块,甚至专门去github提过issue),有时候甚至得跟踪源码进行分析,这也使我加强了对阅读源码的能力.总之都是要code的.本篇博文主要结合实践深入讲

前言 在之前的系列中,我们讲解了关于Seata基本介绍和实际应用,今天带来的这篇,就给大家分析一下Seata的源码是如何一步一步实现的.读源码的时候我们需要俯瞰起全貌,不要去扣一个一个的细节,这样我们学习起来会快捷而且有效率,我们学习源码需要掌握的是整体思路和核心点. 首先 Seata 客户端启动一般分为以下几个流程: 自动加载Bean属性和配置信息 初始化TM 初始化RM 初始化分布式事务客户端完成,完成代理数据库配置 连接TC(Seata服务端),注册RM和TM 开启全局事务 在这篇源码的讲

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:

在电商项目中,经常有秒杀这样的活动促销,在并发访问下,很容易出现上述问题.如果在库存操作上,加锁就可以避免库存卖超的问题.分布式锁使分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 基于redis实现分布式锁的原理: redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系.其次Redis提供一些命令SETNX,GETSET,这些命令是原子操作,利用这些特性, 可以很充分的实现分布式锁.SETNX,GETSET 命令如下: SETNX key val

Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists.这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁. 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foo的锁,客户端使用下面的命令进行获取: SETNX lock.foo 如返回1,则该客户端获得锁,把lock.foo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

Curator Zookeeper分布式锁 pom.xml中添加如下配置 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.curator/curator-recipes --> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version

在分布式系统中,往往需要一些分布式同步原语来做一些协同工作,上一篇文章介绍了Zookeeper的基本原理,本文介绍下基于Zookeeper的Lock和Queue的实现,主要代码都来自Zookeeper的官方recipe. 锁(Lock) 完全分布式锁是全局同步的,这意味着在任何时刻没有两个客户端会同时认为它们都拥有相同的锁,使用 Zookeeper 可以实现分布式锁,需要首先定义一个锁节点(lock root node). 需要获得锁的客户端按照以下步骤来获取锁: 保证锁节点(lock root

因业务需要使用了redis的SETNX来实现分布式锁. 描述:Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists.这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁. 直接上重点: SET NX 命令是快速失败锁,就是当第一次设置key和value时返回1,当第二次设置相同的key时,返回0,此时对原值不做任何更改. 使用Jedis调用此命令: public static boolean setnx

阅读目录: 概述 分布式锁 多实例分布式锁 总结 概述 在多线程环境下,通常会使用锁来保证有且只有一个线程来操作共享资源.比如: object obj = new object(); lock (obj) { //操作共享资源 } 利用操作系统提供的锁机制,可以确保多线程或多进程下的并发唯一操作.但如果在多机环境下就不能满足了,当A,B两台机器同时操作C机器的共享资源时,就需要第三方的锁机制来保证在分布式环境下的资源协调,也称分布式锁. Redis有三个最基本属性来保证分布式锁的有效实现: 安全

1．定义分布式锁接口 package com.ljq.lock; import java.util.concurrent.TimeUnit; public interface DistributedLock { /** * 获取锁,如果没有得到锁就一直等待 * * @throws Exception */ public void acquire() throws Exception; /** * 获取锁,如果没有得到锁就一直等待直到超时 * * @param time 超时时间 * @param

一.分布式锁介绍分布式锁主要用于在分布式环境中保护跨进程.跨主机.跨网络的共享资源实现互斥访问,以达到保证数据的一致性. 二.架构介绍在介绍使用Zookeeper实现分布式锁之前,首先看当前的系统架构图 解释:左边的整个区域表示一个Zookeeper集群,locker是Zookeeper的一个持久节点,node_1.node_2.node_3是locker这个持久节点下面的临时顺序节点.client_1.client_2.client_n表示多个客户端,Service表示需要互斥访问的共享资源.

什么是锁 今天要谈的是如何在分布式环境下实现一个全局锁,在开始之前先说说非分布式下的锁: 单机 – 单进程程序使用互斥锁mutex,解决多个线程之间的同步问题 单机 – 多进程程序使用信号量sem,解决多个进程之间的同步问题 这里同步的意思很简单:某个运行者,用某个工具,保障某段代码,独占的运行,直到释放. 分布式锁解决的是 多台机器 – 多个进程 之间的同步问题,因为不同的机器之间mutex/sem无法使用.不过要注意:即便如此,一个进程内多个线程之间仍旧建议使用mutex同步,尽量减少对分布

本文为原创文章,转载请注明出处,谢谢 分布式锁 1.原理 建立表示锁的父节点(图中locker节点) 每个争抢锁的服务器在locker节点下创建有序的临时节点 判断自己是否抢到锁:获取locker下所有子节点,并进行从小到大排序,判断自己创建的临时节点是否是最小节点. 是最小节点,说明抢到锁,执行相应的操作,最后删除自己创建的临时节点 不是最小节点,则监听比自己节点小1的(顺序节点的数字-1)节点的删除事件,出发此事件则进行新一轮的争抢 2.扩展 设置超时时间,超过此事件放弃此次争抢时间. 加入

本文是redis学习系列的第五篇,点击下面链接可回看系列文章 <redis简介以及linux上的安装> <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> <redis高级应用(集群搭建.集群分区原理.集群操作> 本文我们继续学习redis与spring的整合,整合之后就可以用redisStringTemplate的setNX()和delete()方法实现分布式锁了. Redis与spring的整合 相关

方案1: 算法思路:利用名称唯一性,加锁操作时,只需要所有客户端一起创建/test/Lock节点,只有一个创建成功,成功者获得锁.解锁时,只需删除/test/Lock节点,其余客户端再次进入竞争创建节点,直到所有客户端都获得锁.特点:这种方案的正确性和可靠性是ZooKeeper机制保证的,实现简单.缺点是会产生"惊群"效应,假如许多客户端在等待一把锁,当锁释放时候所有客户端都被唤醒,仅仅有一个客户端得到锁.方案2:算法思路:临时顺序节点实现共享锁        客户端调用create(