下面描述使用 Etcd 实现分布式锁的业务流程,假设对某个共享资源设置的锁名为:/lock/mylock 步骤 1: 准备 客户端连接 Etcd,以 /lock/mylock 为前缀创建全局唯一的 key,假设第一个客户端对应的 key="/lock/mylock/UUID1",第二个为 key="/lock/mylock/UUID2":客户端分别为自己的 key 创建租约 - Lease,租约的长度根据业务耗时确定,假设为 15s: 步骤 2: 创建定时任务作为租

ETCD分布式锁实现选主机制(Golang) 为什么要写这篇文章 做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个主节点做这事呗,所以就有了这篇文章的诞生,我把踩的坑和收获记录下来,方便未来查看和各位兄弟们参考. 选主机制是什么 举个例子,分布式系统内,好几台机器,总得分个三六九等,发号施令的时候总得有个带头大哥站出来,告诉其他小弟我们今天要干嘛干嘛之类的,这个大哥就是master节点,master节点一般都是做信息处理分发,或

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

分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库.对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进行排序. Twitt

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

转载自:etcd实现分布式锁 当并发的访问共享资源的时候,如果没有加锁的话,无法保证共享资源安全性和正确性.这个时候就需要用到锁 1.需要具备的特性 需要保证互斥访问(分布式环境需要保证不同节点.不同线程的互斥访问) 需要有超时机制,防止锁意外未释放,其他节点无法获取到锁:也要保证任务能够正常执行完成,不能超时了任务还没结束,导致任务执行一般被释放锁 需要有阻塞和非阻塞两种请求锁的接口 2.本地锁 当业务执行在同一个线程内,也就是我初始化一个本地锁,其他请求也认这把锁.一般是服务部署在单机环境下

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:

分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现,那就是选主,为了保证服务的可用性,我们都会以一主多从的方式去部署,特别是提供存储能力的服务.Leader服务来接收数据的写入,然后将数据同步给Follower服务.当Leader服务挂掉时,我们需要从Follower服务中重新选举一个服务来当Leader,复杂的方式是通过Raft协议去协商,简单点,

分布式一致性问题: 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可在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需

原文地址:http://bridgeforyou.cn/2018/09/01/Redis-Dsitributed-Lock-1/ 为什么要使用分布式锁 这个问题,可以分为两个问题来回答: 为什么要使用锁? 分布式锁和本地锁的区别是什么? 1.为什么要使用锁?Martin Kleppmann在他的文章How to do distributed locking里,把使用锁的目的,总结为两个. 第一个是正确性,这个众人皆知.就像Java里的synchronize,就是用来保证多线程并发场景下,程序的正

Redis在2.6推出了脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行. 使用Lua脚本的好处如下: 1.减少网络开销:本来5次网络请求的操作,可以用一个请求完成,原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成.使用脚本,减少了网络往返时延. 2.原子操作:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入. 3.复用:客户端发送的脚本会永久存储在Redis中,意味着其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成同样的逻辑. 1.Redis命令行执行Lua脚本 01 .

1. 前言 关于分布式锁的实现,目前常用的方案有以下三类: 数据库乐观锁: 基于分布式缓存实现的锁服务,典型代表有 Redis 和基于 Redis 的 RedLock: 基于分布式一致性算法实现的锁服务,典型代表有 ZooKeeper.Chubby 和 ETCD. 关于 Redis 实现分布式锁,网上可以查到很多资料,笔者最初也借鉴了这些资料,但是,在分布式锁的实现和使用过程中意识到这些资料普遍存在问题,容易误导初学者,鉴于此,撰写本文,希望为对分布式锁感兴趣的读者提供一篇切实可用的参考文档.

在开发中有些敏感接口,例如用户余额提现接口,需要考虑在并发情况下接口是否会发生问题.如果用户将自己的多条提现请求同时发送到服务器,代码能否扛得住呢?一旦没做锁,那么就真的会给用户多次提现,给公司带来损失.我来简单介绍一下在这种接口开发过程中,我的做法. 第一阶段: 我们使用的orm为xorm,提现表对应的结构体如下 type Participating struct { ID uint `xorm:"autoincr id" json:"id,omitempty"`

前面学习了Redis的数据结构以及命令.Redis中的事务和Redis对Lua脚本的支持. 这一章就对Redis这些特性做一下实战性应用--基于Redis的分布式锁实现. Lock和Distributed Lock 在这之前先来认识下锁(Lock)和分布式锁(Distributed Lock): In computer science, a lock or mutex (from mutual exclusion) is a synchronization mechanism for enfor

本文:https://chai2010.cn/advanced-go-programming-book/ch6-cloud/ch6-02-lock.html 分布式锁 在单机程序并发或并行修改全局变量时,需要对修改行为加锁以创造临界区.为什么需要加锁呢?我们看看在不加锁的情况下并发计数会发生什么情况: package main import ( "sync" ) // 全局变量 var counter int func main() { var wg sync.WaitGroup fo

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

分布式锁,其实最终还是要保证锁(数据)的一致性,说到数据一致性,基于ZK,ETCD数据一致性中间件做分数是锁,才是王道.但是Redis也能满足最基本的需求. 参考: https://www.cnblogs.com/technologykai/p/8658689.html https://www.cnblogs.com/rgcLOVEyaya/p/RGC_LOVE_YAYA_1003days.html @Component public class RedisLockManager impleme

1.Anno简介 Anno是一个微服务框架引擎.入门简单.安全.稳定.高可用.全平台可监控.依赖第三方框架少.底层通讯RPC(Remote Procedure Call)采用稳定可靠经过无数成功项目验证过的跨语言的thrift. grpc. 自带服务注册发现健康检查(不依赖于Etcd.Consul.Zookeeper).调用链追踪.Cron 调度.限流.事件总线.插件化开发,业务模块以CQRS .DDD作为指导思想. 一个不可监控的微服务平台是可怕的,出了问题 难以准确定位问题的根源, Anno

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了,本文尝试总结一些Redis.Zookeeper实现分布式锁的常用方案,并提供一些比较好的实践思路(基于Java).不足之处,欢迎探讨. Redis分布式锁 单机Redis下实现分布式锁 方案1:使用SET命令. 假如当前客户端需要占有一个user_lock的锁,它首次需要生成一个token(一个随机字符串,例如uiid),并使用该token进行加锁. 加锁命令: redis> SET user_lock <token> EX 15 NX OK