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

[toc] Zookeeper是如何实现分布式锁的 标签 : Zookeeper 分布式 实现分布式锁要考虑的重要问题 1. 三个核心要素 加锁, 解锁, 锁超时 2. 三个问题 要保证原子性操作, 加锁和锁超时的操作要一次性执行完毕 防止误删锁 在误删的基础上, 加一个守护线程, 为锁续命. 什么是临时顺序节点 Zookeeper的数据存储结构就像是一棵树, 这棵树由节点组成, 这种节点叫做Znode. Znode分为四种类型. 1. 持久节点(Persistent) 默认的节点类型, 创建节

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

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

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

最近碰到的一个问题,Java代码中写了一个定时器,分布式部署的时候,多台同时执行的话就会出现重复的数据,为了避免这种情况,之前是通过在配置文件里写上可以执行这段代码的IP,代码中判断如果跟这个IP相等,则执行,否则不执行,想想也是一种比较简单的方式吧,但是感觉很low很low,所以改用分布式锁. 目前分布式锁常用的三种方式:1.数据库的锁:2.基于Redis的分布式锁:3.基于ZooKeeper的分布式锁.其中数据库中的锁有共享锁和排他锁,这两种都无法直接解决数据库的单点和可重入的问题,所以,本

Q:一个业务服务器,一个数据库,操作:查询用户当前余额,扣除当前余额的3%作为手续费 synchronized lock db lock Q:两个业务服务器,一个数据库,操作:查询用户当前余额,扣除当前余额的3%作为手续费 分布式锁 我们需要怎么样的分布式锁? 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行. 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条) 这把锁最好是一把公平锁(根据业务需求考虑要不要这条) 有高可

### 什么是锁? 在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量. 而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记.这个标记可以理解为锁. 不同地方实现锁的方式也不一样,只要能

Redlock:全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁: 使用场景:多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求(防止关键业务出现并发攻击): 官网文档地址如下:https://redis.io/topics/distlock 这个锁的算法实现了多redis实例的情况,相对于单redis节点来说,优点在于 防止了 单节点故障造成整个服务停止运行的情况:并且在多节点中锁的设计,及多节点同时崩溃等各种意外情况有自己独特的设计方法: 此博客或

分布式锁一般有三种实现方式: 1. 数据库乐观锁: 2. 基于ZooKeeper的分布式锁: 3. 基于Redis的分布式锁: 这里大概说一下三种方式的优缺点,数据库乐观锁优点是实现简单,只需要for update关键词就可以实现,缺点是无法满足高并发量以及数据库读写频繁的系统 ZooKeeper分布式锁无论是从性能以及实现的功能来说都是非常优秀,只是在开发起来需要一定的基础,对新手可能不是很友好 而本文主要讲第三种利用redis实现分布式锁,优点是开发相对简单,能满足一定并发量的系统,缺点是存

我们实现的分布式锁,使用redis提供的SET NX功能,由于redis server的单线程模型,保证了天然并发安全. https://stackoverflow.com/questions/11658272/is-redis-list-or-set-pop-method-thread-safe client A通过 SET key value1 NX 获得锁,client B 不断block retry set  key value2 NX直到获得锁.(retry时间一般以十毫秒为单位,权衡

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. 类似这种场景,我们有很多种方法,可以使用幂等操作,也

基于 REDIS 的 SETNX().EXPIRE() 方法做分布式锁 setnx() setnx 的含义就是 SET if Not Exists,其主要有两个参数 setnx(key, value).该方法是原子的,如果 key 不存在,则设置当前 key 成功,返回 1:如果当前 key 已经存在,则设置当前 key 失败,返回 0. expire() expire 设置过期时间,要注意的是 setnx 命令不能设置 key 的超时时间,只能通过 expire() 来对 key 设置. 使用

  本帖最后由 howtodown 于 2016-10-3 16:01 编辑问题导读1.为什么会产生分布式锁?2.使用分布式锁的方法有哪些?3.本文创造的分布式锁的双写Redis框架都包含哪些内容? 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

写在最前面 前几周写了篇 利用Redis实现分布式锁 ,今天简单总结下ZooKeeper实现分布式锁的过程.其实生产上我只用过Redis或者数据库的方式,之前还真没了解过ZooKeeper怎么实现分布式锁.这周简单写了个小Demo,更坚定了我继续使用Redis的信心了. ZooKeeper分布式锁的实现原理 在分布式解决方案中,Zookeeper是一个分布式协调工具.当多个JVM客户端,同时在ZooKeeper上创建相同的一个临时节点,因为临时节点路径是保证唯一,只要谁能够创建节点成功,谁就能够

ZooKeeper分布式锁简单实践 在分布式解决方案中,Zookeeper是一个分布式协调工具.当多个JVM客户端,同时在ZooKeeper上创建相同的一个临时节点,因为临时节点路径是保证唯一,只要谁能够创建节点成功,谁就能够获取到锁.没有创建成功节点,就会进行等待,当释放锁的时候,采用事件通知给客户端重新获取锁资源.如果请求超时直接返回给客户端超时,重新请求即可. 代码实现 为了更好的展现效果,我这里设置每个线程请求需要1s,请求超时时间为30s. 首先我们先写一个测试类,模拟多线程多客户端请

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

前言 在分布式系统中,分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题.例如master选举,能够获取分布式锁的就是master,获取失败的就是slave.又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作. 目前比较常用的分布式锁实现有两种,基于zookeeper实现和基于redis实现.zookeeper和redis也是生产环境中经常用到的第三方组件.下面我会分析它们的实现原理. 实现要求 实现一个分布式锁至少要满足下面三点要求: 互斥,在任何时候同一个锁只能由一个客户端持有. 不会死锁,就算持有的客户端异常崩

针对分布式锁的实现,目前比较常用的有以下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于缓存(redis,memcached,tair)实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁 在分析这几种实现方案之前我们先来想一下,我们需要的分布式锁应该是怎么样的?(这里以方法锁为例,资源锁同理) 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行. 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条) 有高可用的获取锁和释放锁功能 获取锁

什么是Zookeeper临时顺序节点? 例如 : / 动物 植物 猫 仓鼠 荷花 松树 Zookeeper的数据存储结构就像一棵树,这棵树由节点组成,这种节点叫做Zonde.# Znode分为四种类型 : 1.持久节点(PERSISTENT) 默认的节点类型.创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在. 2.持久节点顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL) 所谓顺序节点,就是在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号. 例如 : 仓鼠