相关的文章其实不少,我也从中受益不少,但是还是想自己梳理一下,毕竟自己写的更走心! 首先给出一个拓展类,通过拓展方法实现加锁和解锁. 注:之所以增加拓展方法,是因为合理使用拓展类(方法),可以让程序更简洁,拓展性更好.如.Net Core中新增拓展就是通过拓展类实现的,如services.AddMemoryCache();services.AddSignalR().哎呀说多了! using ServiceStack.Redis; using System; namespace Redis.Cor

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

回到目录 两雄争霸 使用StackExchange.Redis的原因是因为它开源,免费,而对于商业化的ServiceStack.Redis,它将一步步被前者取代,开源将是一种趋势,商业化也值得被我们尊重,毕竟人家研究代码也不容易,做商品也很正常,当然这不是我们今天的重点,今天主要说一下对StackExchange.Redis的封装,它与ServicesStack.redis最大的不同就是,它没有线程池的概念,这对于初学者绝对是个坑,大家使用时一定要注册,StackExchange.redis的对

本文版权归博客园和作者本人吴双共同所有 .转载爬虫请注明地址,博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5712835.html 蜗牛Redis系列文章目录http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 先配上一个简易的RedisHelper,一个set值,一个get值,一个设置并发锁,以便在我后面的操作中,你能清楚我究竟做了什么. public class RedisHelper { ); public void Set<T>(st

转载:http://blog.5ibc.net/p/28883.html 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢

回到目录 redis客户端驱动有很多,如ServiceStack.Redis,StackExchange.Redis等等,下面我使用ServiceStack.Redis为例,介绍一下在redis驱动中实现并发锁的方式,并发就是多线程同时访问和操作同一个资源,而对于redis来说,如果你多个线程共同修改一个key的value,这时就会出现并发,为了保证数据完整性,这时需要使用并发锁,在各大语言中,都有自己的实现方法,无论的C,C#,java还是sqlserver都有这个概念! using (IRe

1.单机锁 考虑在并发场景并且存在竞态的状况下,我们就要实现同步机制了,最简单的同步机制就是加锁. 加锁可以帮我们锁住资源,如内存中的变量,或者锁住临界区(线程中的一段代码),使得同一个时刻只有一个线程能访问某一个区域. 如果是单实例(单进程部署),那么单机锁就可以满足我们的要求了,如synchronized,ReentrantLock. 因为在一个进程中的不同线程可以共享这个锁. 2.分布式锁 但是如果场景来到了分布式系统呢? 分布式系统部署在不同的机器上,或者只是简单的多进程部署.这样各个进

业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢,根据基本的线程知识,可以不加思索的想到下面的一些方法: 1.秒杀在技术层面的抽象应该就是一个方法,在这个方法里可能的操作是将商品库存-1,将商品加入用户的购物车等等,在不考虑缓存的情况下应该是

1.分布式锁介绍 在计算机系统中,锁作为一种控制并发的机制无处不在. 单机环境下,操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为.而在如今的大型复杂系统中,通常采用的是分布式架构提供服务. 分布式环境下,基于本地单机的锁无法控制分布式系统中分开部署客户端的并发行为,此时分布式锁就应运而生了. 一个可靠的分布式锁应该具备以下特性: 1.互斥性:作为锁,需要保证任何时刻只能有一个客户端(用户)持有锁 2.可重入: 同一个客户端在获得锁后,可以再次进行加锁 3.高可用:获取锁和释放锁的效

Redis实现分布式锁 最近看分布式锁的过程中看到一篇不错的文章,特地的加工一番自己的理解: Redis分布式锁实现的三个核心要素: 1.加锁 最简单的方法是使用setnx命令.key是锁的唯一标识,按业务来决定命名,value为当前线程的线程ID. 比如想要给一种商品的秒杀活动加锁,可以给key命名为 “lock_sale_ID” .而value设置成什么呢?我们可以姑且设置成1.加锁的伪代码如下: setnx(key,1)当一个线程执行setnx返回1,说明key原本不存在,该线程成功得到了

引言:最近回头看了看开发的.Net Core 2.1项目的复盘总结,其中在多处用到Redis实现的分布式锁,虽然在OnResultExecuting方法中做了防止死锁的处理,但在某些场景下还是会发生死锁的问题,下面我只展示部分代码: 问题: (1)这里setnx设置的值“1”,我想问,你最后del的这个值一定是你自己创建的吗? (2)图中标注的步骤1和步骤2不是原子操作,会有死锁的概率吗? 大家可以思考一下先,下面让我们带着这两个问题往下看,下面介绍一下使用Redis实现分布式锁常用的几个命令.

一.简介 熟悉.Net多线程的都知道,当多个线程同时操作一个全局缓存对象(static对象实例.Dictionary.List等)时,会存在多线程争用问题,包括EF.Dapper等本身的缓存机制,都存在多线程争用问题,当我们在享受多线程带来的好处的同时,千万要注意这个问题.如果不了解多线程,请移步到我的C#多线程分类下.但是实际的业务场景中经常存在需要根据每个缓存对象的状态,进行一系列判断之后,在进行修改的操作,但是这个操作必须保证有序性,不能多个线程同时去读,否则就乱套了.比如你要进行一个数据

方案一:数据库乐观锁 乐观锁通常实现基于数据版本(version)的记录机制实现的,比如有一张红包表(t_bonus),有一个字段(left_count)记录礼物的剩余个数,用户每领取一个奖品,对应的left_count减1,在并发的情况下如何要保证left_count不为负数,乐观锁的实现方式为在红包表上添加一个版本号字段(version),默认为0. 异常实现流程 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 -- 可能会发生的异常情况 -- 线程1查询,当前left_count

先来说说什么是分布式锁,简单来说,分布式锁就是在分布式并发场景中,能够实现多节点的代码同步的一种机制.从实现角度来看,主要有两种方式:基于redis的方式和基于zookeeper的方式,下面分别简单介绍下这两种方式: 请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接: https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/9142813.html 一.基于redis的分布式锁实现 1.获取锁 redis是一种key-value形式的NOSQL数据库,常用于作服务器的缓存.从redis v2

本文版权归博客园和作者本人吴双共同所有 .转载爬虫请注明地址,博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5712835.html 蜗牛Redis系列文章目录http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ Redis Clusterhttp://www.cnblogs.com/tdws/p/7710545.html 其实说多线程修改数据也不合适,毕竟redis服务端是单线程的,所有命令串行执行,只是在客户端并发发送命令的时候,导致串行的命

这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢,大大消耗服务器性能的问题. 主要就是在高并发秒杀的场景下,很多人访问时并没有拿到锁,所以直接跳过了.这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服务器的性能的稳定. 接下来我们使用redis的分布式锁来进行枷锁处理: 我们可以在进入下单的方法后将核心的方法加锁,然后离开后进行解锁 主要三步: 加锁 核心方法 解锁 首页分布式加锁解锁工具类: @Component public class RedisLock { private static

转载:http://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式.在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁.在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,这个时候,便需要使用到分布式锁. 出处:http://www.cnblo

什么是分布式锁? 要介绍分布式锁,首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁.进程锁. 线程锁:主要用来给方法.代码块加锁.当某个方法或代码使用锁,在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段.线程锁只在同一JVM中有效果,因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的,比如synchronized是共享对象头,显示锁Lock是共享某个变量(state). 进程锁:为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源,因为进程具有独立性,各个进程无法访问其他进程的资源,因此无法通过synchronize

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12520.html 0.准备工作 0-1 运行环境 jdk1.8 gradle 一个能支持以上两者的代码编辑器,作者使用的是IDEA. 0-2 知识储备 对Java并发包,互斥锁 有一定的理解. 对Redis数据库有一定了解. 本案例偏难,案例内有注释讲解,有不明白的地方,或者不正确的地方,欢迎联系作者本人或留言. 1.设计思路 1.1 项目结构 图2--项目结构 /lock/DestributeLock.java:锁的

在并发量比较高的情况下redis有很多应用场景,提升查询效率,缓解底层DBio ,下面列举两个平时开发中应用过的两个例子,欢迎各位一起讨论改进. 1 . redis 惊群处理 1.1 方案的由来 Redis的缓存数据库是为快速响应客户端减轻数据库压力的有效手段之一,其中有一种功能是失效缓存,其优点是可以不定期的释放使用频率低的业务空间而增加有限的内存,但对于同步数据库和缓存之间的数据来说需要面临一个问题就是:在并发量比较大的情况下当一个缓存数据失效之后会导致同时有多个并发线程去向后端数据库发起请