近期一项需求需要使用分布式锁,考虑的方案主要有如下两种: zookeeper codis 因为对于zookeeper不是特别熟悉,因此选用了codis,Codis是一个分布式的Redis解决方案,从应用层面上看几乎和redis是一样的,我之所以说是几乎,就是因为这里踩了一个坑! 我们都知道,redis中有事务的概念,对应着有事务的命令: DISCARD EXEC MULTI UNWATCH WATCH 本以为codis与redis一样支持事务,毕竟语法层面提供了上述的命令,于是分布式锁第一个版本

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

利用多写Redis实现分布式锁原理与实现分析   一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子:场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该接口的幂等性,那么将会出现重复下单问题. 在接收消息的时候,消息推送重复.如果处理消息的接口无法保证幂等,那么重复消费消息产生的影响可能会非常大. 类似

  前言 关于分布式锁,在互联网行业的使用场景还是比较多的,比如电商的库存扣减,秒杀活动,集群定时任务执行等需要进程互斥的场景.而实现分布式锁的手段也很多,大家比较常见的就是redis跟zookeeper,今天我们主要介绍的是基于zookeeper实现的分布式锁. 这篇文章主要借用Curator框架对zk分布式锁的实现思路,大家理解了以后完全可以自己手动实现一遍,但是在工作中还是建议使用成熟的开源框架,很多坑别人已经帮我们踩好了,除非万不得已,需要高度定制符合自己项目的需求的时候,才开始自行封装

zookeeper 分布式锁原理: 1 大家也许都很熟悉了多个线程或者多个进程间的共享锁的实现方式了,但是在分布式场景中我们会面临多个Server之间的锁的问题,实现的复杂度比较高.利用基于google chubby原理开发的开源的zookeeper,可以使得这个问题变得简单很多.下面介绍几种可能的实现方式,并且对比每种实现方式的优缺点. 1. 利用节点名称的唯一性来实现共享锁 ZooKeeper抽象出来的节点结构是一个和unix文件系统类似的小型的树状的目录结构.ZooKeeper机制规定:同

前言 分布式锁在分布式应用中应用广泛,想要搞懂一个新事物首先得了解它的由来,这样才能更加的理解甚至可以举一反三. 首先谈到分布式锁自然也就联想到分布式应用. 在我们将应用拆分为分布式应用之前的单机系统中,对一些并发场景读取公共资源时如扣库存,卖车票之类的需求可以简单的使用同步或者是加锁就可以实现. 但是应用分布式了之后系统由以前的单进程多线程的程序变为了多进程多线程,这时使用以上的解决方案明显就不够了. 因此业界常用的解决方案通常是借助于一个第三方组件并利用它自身的排他性来达到多进程的互斥.如:

1. 背景 最近在学习 Zookeeper,在刚开始接触 Zookeeper 的时候,完全不知道 Zookeeper 有什么用.且很多资料都是将 Zookeeper 描述成一个“类 Unix/Linux 文件系统”的中间件,导致我很难将类 Unix/Linux 文件系统的 Zookeeper 和分布式应用联系在一起.后来在粗读了<ZooKeeper 分布式过程协同技术详解>和<从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践>两本书,并动手写了一些 CURD demo 后,

小结: 1. 锁的实现方式,按照应用的实现架构,可能会有以下几种类型: 如果处理程序是单进程多线程的,在 python下,就可以使用 threading 模块的 Lock 对象来限制对共享变量的同步访问,实现线程安全. 单机多进程的情况,在 python 下,可以使用 multiprocessing 的 Lock 对象来处理. 多机多进程部署的情况,就得依赖一个第三方组件(存储锁对象)来实现一个分布式的同步锁了. https://mp.weixin.qq.com/s/DL-d9V69paxN77

https://blog.csdn.net/xiaolyuh123/article/details/78551345 分布式锁的解决方式 基于数据库表做乐观锁,用于分布式锁.(适用于小并发) 使用memcached的add()方法,用于分布式锁. 使用memcached的cas()方法,用于分布式锁.(不常用) 使用redis的setnx().expire()方法,用于分布式锁. 使用redis的setnx().get().getset()方法,用于分布式锁. 使用redis的watch.mul

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题.分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍.在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即

一.背景 在电商系统中,库存的概念一定是有的,例如配一些商品的库存,做商品秒杀活动等,而由于库存操作频繁且要求原子性操作,所以绝大多数电商系统都用Redis来实现库存的加减,最近公司项目做架构升级,以微服务的形式做分布式部署,对库存的操作也单独封装为一个微服务,这样在高并发情况下,加减库存时,就会出现超卖等问题,这时候就需要对库存操作做分布式锁处理.最近对分布式锁的实现以及性能做了对比分析,今天记录下来,与君共勉. 二.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

1 前言 前面写了4篇Redis底层实现和工程架构相关文章,感兴趣的读者可以回顾一下: Redis面试热点之底层实现篇-1 Redis面试热点之底层实现篇-2 Redis面试热点之工程架构篇-1 Redis面试热点之工程架构篇-2 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,

前言 分布式锁,其实原理是就是多台机器,去争抢一个资源,谁争抢成功,那么谁就持有了这把锁,然后去执行后续的业务逻辑,执行完毕后,把锁释放掉. 可以通过多种途径实现分布式锁,例如利用数据库(mysql等),插入一条记录(唯一索引),谁插入成功,谁就持有锁:还可通过zookeeper来实现分布式锁,谁创建节点成功,谁就持有锁.本文介绍通过redis来实现分布式锁. 本文使用springboot提供的RedisTemplate来操作redis,可以参考我之前的文章[快学springboot]13.操作

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:

前言 ​ 现如今很多系统都会基于分布式或微服务思想完成对系统的架构设计.那么在这一个系统中,就会存在若干个微服务,而且服务间也会产生相互通信调用.那么既然产生了服务调用,就必然会存在服务调用延迟或失败的问题.当出现这种问题,服务端会进行重试等操作或客户端有可能会进行多次点击提交.如果这样请求多次的话,那最终处理的数据结果就一定要保证统一,如支付场景.此时就需要通过保证业务幂等性方案来完成. 什么是幂等 ​ 幂等本身是一个数学概念.即 f(n) = 1^n ,无论n为多少,f(n)的值永远为1.在

1 前言 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,今天和大家一起研究下基于Redis的分布式锁和Redlock算法的一些事情.     2.初识锁 1. 锁的双面性 现在我们写的程序基本上都有一定的并发性,要么单台多进线程.要么多台机器集群化,在仅读的场景下是不需要加锁的

前言 基于Redis的分布式锁实现,原理很简单嘛:检测一下Key是否存在,不存在则Set Key,加锁成功,存在则加锁失败.对吗?这么简单吗? 如果你真这么想,那么你真的需要好好听我讲一下了.接下来,咱们找个例子研究一下. 在开始之前,咱们先定些规则: 关于示例代码: 需要搭配我准备的示例代码,该示例采用C#编写 示例中的材料Id固定为10000 示例中的材料初始库存均为100 关于Redis中的Key: 指示材料库存的Key为ProductStock_10000 自己实现的分布式锁中,指示锁的

Redisson 实现分布式锁原理分析   写在前面 在了解分布式锁具体实现方案之前,我们应该先思考一下使用分布式锁必须要考虑的一些问题.​ 互斥性:在任意时刻,只能有一个进程持有锁. 防死锁:即使有一个进程在持有锁的期间崩溃而未能主动释放锁,要有其他方式去释放锁从而保证其他进程能获取到锁. 加锁和解锁的必须是同一个进程. 锁的续期问题. 常见的分布式锁实现方案 基于 Redis 实现分布式锁 基于 Zookeeper 实现分布式锁 本文采用第一种方案,也就是基于 Redis 的分布式锁实现方案

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:

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.

<?php /** * 基于redis的分布式锁 * * 参考开源代码: * http://nleach.com/post/31299575840/redis-mutex-in-php * * https://gist.github.com/nickyleach/3694555 */ pc_base::load_sys_class('cache_redis', '', 0); class dist_key_redis { //锁的超时时间 const TIMEOUT = 20; const SL