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

前言 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. etcd分布式锁设计 排他性:任意时刻,只能有一个机器的一个线程能获取到锁. 通过在etcd中存入key值来实现上锁,删除key实现解锁,参考下面伪代码: func Lock(key string, cli *clientv3.Cl

前言 分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁:2. 基于Redis的分布式锁:3. 基于ZooKeeper的分布式锁.本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁.虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁. 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: 互斥性.在任意时刻,只有一个客户端能持有锁. 不会发生死锁.即使有一个客户端在

在进行大型网站技术架构设计以及业务实现的过程中,多少都会遇到需要使用分布式锁的情况.那么问题也就接踵而至,哪种分布式锁更适合我们的项目? 下面就这个问题,我做了一些分析: 分布式锁现状: 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.&qu

摘要:本文要实现的是一种使用redis来实现分布式锁. 1.分布式锁 分布式锁在是一种用来安全访问分式式机器上变量的安全方案,一般用在全局id生成,秒杀系统,全局变量共享.分布式事务等.一般会有两种实现方案,一种是悲观锁的实现,一种是乐观锁的实现.悲观锁的并发性能差,但是能保证不会发生脏数据的可能性小一点. 2.Redis命令介绍使用Redis实现分布式锁,有两个重要函数需要介绍 SETNX命令(SET if Not eXists)语法:SETNX key value功能:当且仅当 key 不存

交易系统 交易系统的数据结构 支付系统API通常需要一个“订单号”作为入参, 而实际调用API接口时使用到的往往不是真正意义的业务订单号, 而是交易订单号.  支付系统的API会使用“商户号+订单号”唯一的标准来设计,  对于商户方就需要做对应的逻辑来保证业务的一致性. 这里就引入了交易订单表, 一个业务订单在支付时会创建一条交易订单,这笔交易订单会关联业务订单,并将交易订单号发给支付系统, 根据结果处理资金账户数据和业务订单数据. 由于是调用远程接口, 有同步也有异步, 结果会出现各种各样的情

python使用redis实现协同控制的分布式锁 上午的时候,有个腾讯的朋友问我,关于用zookeeper分布式锁的设计,他的需求其实很简单,就是节点之间的协同合作. 我以前用redis写过一个网络锁,趁着这个机会就分享了出去. 其实核心的代码就那几行,就是借用redis setnx来原子性的加一个锁,然后用expire来控制过期时间. 注: setnx跟set的区别在于,setnx是原子性的操作,用set会出现一个问题,比如我先get key看看key是否存在,当我再次去判断的时候,有可能别人

书接上文 上篇文章「MySQL 可重复读,差点就让我背上了一个 P0 事故!」发布之后,收到很多小伙伴们的留言,从中又学习到很多,总结一下. 上篇文章可能举得例子有点不恰当,导致有些小伙伴没看懂为什么余额会变负. 这次我们举得实际一点,还是上篇文章 account 表,假设 id=1,balance=1000,不过这次我们扣款 1000,两个事务的时序图如下: 这次使用两个命令窗口真实执行一把: 注意事务 2,③处查询到 id=1,balance=1000,但是实际上由于此时事务 1 已经提交,

分布式锁 分布式锁就以zookeeper为例,zookeeper是一个分布式系统的协调器,我们将其理解为一个文件系统,可以在zookeeper服务器中创建或删除文件夹或文件.设D为一个数据系统,不具备事务能力,在并发状态下可能出现对单个数据同时读写.客户端A,B是数据系统D提供的客户端,能够对其读写. 几个关键角色已经登场,D是一个不提供事务行为的数据系统,其存放的数据可被读写,在单客户端条件下可以保证数据的可靠,但是在两个客户端可能并发请求时就变得不可靠,A写的数据可能被B覆盖,B读的数据可能

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

Redis分布式锁 分布式锁是许多环境中非常有用的原语,其中不同的进程必须以相互排斥的方式与共享资源一起运行. 有许多图书馆和博客文章描述了如何使用Redis实现DLM(分布式锁管理器),但是每个库都使用不同的方法,并且许多使用一种简单的方法,与稍微更复杂的方法相比可以实现更低的保证设计. 这个页面试图提供一个更规范的算法来实现与Redis的分布式锁.我们提出一种称为Redlock的算法,它实现了一种DLM,我们认为它比香草单实例方法更安全.我们希望社区能够对其进行分析,提供反馈,并将其用作实施

1.分布式锁 分布式锁一般用在分布式系统或者多个应用中,用来控制同一任务是否执行或者任务的执行顺序.在项目中,部署了多个tomcat应用,在执行定时任务时就会遇到同一任务可能执行多次的情况,我们可以借助分布式锁,保证在同一时间只有一个tomcat应用执行了定时任务. 2.分布式锁的实现方式 1.使用redis的setnx()和expire() 2.使用redis的getset() 3.使用zookeeper的创建节点node 4.使用zookeeper的创建临时序列节点 3.使用redis的se

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

一.Zookeeper实现分布式锁 分布式锁主要用于在分布式环境中保证数据的一致性. 包括跨进程.跨机器.跨网络导致共享资源不一致的问题. 1. 分布式锁的实现思路 说明: 这种实现会有一个缺点,即当有很多进程在等待锁的时候,在释放锁的时候会有很多进程就过来争夺锁,这种现象称为 “惊群效应” 2. 分布式锁优化后的实现思路 3. Zookeeper分布式锁的代码实现 准备工作: 1)安装Zookeeper,具体参考我前面的我文章Zookeeper系列一:Zookeeper介绍.Zookeeper

上篇,本篇主要讲Apache开源的curator的使用,有了curator,利用Java对zookeeper的操作变得极度便捷. 其实在学之前我也有个疑虑,我为啥要学curator,撇开涨薪这些外在的东西,就单技术层面来讲,学curator能帮我做些什么?这就不得不从zookeeper说起,上篇我已经大篇幅讲了zk是做什么的了,但真正要靠zk去实现多服务器自动拉取更新的配置文件等功能是非常难的,如果没有curator,直接去写的话基本上能把你累哭,就好比连Mybatis或者jpa都没有,让你用原

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

redisTemplate实现分布式锁 /** * 分布式锁-加锁 * @param key * @param value 当前时间+超时时间 System.currentTimeMillis()+timeout * @return */ public boolean lock(String key, String value) { //SETNX命令, 可以设置返回true, 不可以返回false if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,

http://blog.codeg.cn/post/blog/2016-02-24-distrubute-lock-over-etcd/ By zieckey · 2016年02月24日 · 1205 Words · ~3min reading time | 编辑这个页面 | Tags: Golang etcd 分布式   本文 http://blog.codeg.cn/post/blog/2016-02-24-distrubute-lock-over-etcd/ 是作者zieckey在研究和学

分布式锁 分布式锁,这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性.锁服务可以分为两类,一个是 保持独占,另一个是 控制时序. 1. 所谓保持独占,就是所有试图来获取这个锁的客户端,最终只有一个可以成功获得这把锁.通常的做法是把 zk 上的一个 znode 看作是一把锁,通过 create znode 的方式来实现.所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点,最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁. 2. 控制时序,就是所有视图来获取这个锁的客户端,最终都是会被

分布式锁 在分布式环境中,为了保证业务数据的正常访问,防止出现重复请求的问题,会使用分布式锁来阻拦后续请求.具体伪代码如下: public void doSomething(String userId){ User user=getUser(userId); if(user==null){ user.setUserName("xxxxx"); user.setUserId(userId); insert(user); return; } update(user); } 上面的代码很简单

单节点 1.拉取镜像:docker pull zookeeper 2.运行容器 a.我的容器同一放在/root/docker下面,然后创建相应的目录和文件, mkdir zookeeper cd zookeeper mkdir data mkdir datalog mkdir conf cd conf touch zoo.cfg 其中zoo.cfg(这里是默认的主要延时怪哉文件)如下: tickTime= initLimit= syncLimit= dataDir=/data dataLogDi