java高级精讲之高并发抢红包~揭开Redis分布式集群与Lua神秘面纱 redis数据库 Redis企业集群高级应用精品教程[图灵学院] Redis权威指南 利用redis + lua解决抢红包高并发的问题 抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,

分布式概念的引入是基于性能的提升,应用的可靠性而提出的.所谓Java分布式,即是在使用Java语言进行企业级应用开发的过程中,采用分布式技术解决业务逻辑的高并发.高可用性的一些架构设计方案. 1. RPC技术介绍  我们知道Web Servie实现了服务器端如何向客户端提供服务.常见的三种方法:RPC 所谓的远程过程调用(面向方法):SOA所谓的面向服务的架构(面向消息):REST所谓的Representational state transfer(面向资源).如果说RPC是基于方法调用,那么S

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

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

对java分布式系统通信的理解: 1.集群模式,将相同应用模块部署多份 2.业务拆分模式,将业务拆分成多个模块,并分别部署 3.存储分布式 由于分布式概念太大,我们可以缩小下讨论的范围. 以下分布式的狭义定义为: 业务拆分,但不限于水平拆分,而是拆分出底层模块,功能模块,上层模块等等. 一个系统功能繁多,且有层次依赖,那么我们需要将其分为很多模块,并分别部署 . 举例: 比如我们现在开发一个类似于钱包的系统,那么它会有如下功能模块:用户模块(用户数据), 应用模块(如手机充值等),业务模块(处理

### 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

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

什么是分布式系统? 要理解分布式系统,主要需要明白一下2个方面: 1.分布式系统一定是由多个节点组成的系统. 其中,节点指的是计算机服务器,而且这些节点一般不是孤立的,而是互通的. 2.这些连通的节点上部署了我们的节点,并且相互的操作会有协同. 分布式系统对于用户而言,他们面对的就是一个服务器,提供用户需要的服务而已,而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统,因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样. 例如淘宝,平时大家都会使用,它本身就是一个分布式系统,我们通过浏览器访问淘

Java分布式:消息队列(Message Queue) 引入消息队列 消息,是服务间通信的一种数据单位,消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.队列,是一种常见的数据结构,它是保存消息的容器.那么消息队列就是以消息为基本单位的优先队列. 借助消息队列,系统的不同部分可相互通信并异步执行处理操作.消息队列提供一个临时存储消息的轻量级缓冲区,以及允许软件组件连接到队列以发送和接收消息的终端节点.这些消息通常较小,可以是请求.恢复.错误消息或明文信息等. 为什么使用消息

目录 写在前面 1.1. 分布式锁 简介 1.1.1. 图解:公平锁和可重入锁 模型 1.1.2. 图解: zookeeper分布式锁的原理 1.1.3. 分布式锁的基本流程 1.1.4. 加锁的实现 1.1.5. 释放锁的实现 1.1.1. 分布式锁的应用场景 写在最后 疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -26[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂

转自:http://www.hollischuang.com/archives/1716 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

Java分布式:分布式锁之Zookeeper 分布式锁系列教程重点分享锁实现原理 引入ZooKeeper ZooKeeper是什么呢? ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,它可以在分布式系统中共享配置,协调锁资源,提供命名服务等.ZooKeeper 的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效可靠的原语集,并以一系列简单易用的接口提供给用户使用. 原语: 操作系统或计算机网络用语范畴.是由若干条指令组成的,用于完成一定功能的一个过程.具有不可分割性·即原语

Java分布式:分布式事务 分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 二阶段提交协议 事务管理器分两个阶段来协调资源管理器,第一阶段准备资源,也就是预留事务所需的资源,如果每个资源管理器都资源预留成功,则

背景 主键(Primary Key),用于唯一标识表中的每一条数据.所以,一个合格的主键的最基本要求应该是唯一性. 那怎么保证唯一呢?相信绝大部分开发者在刚入行的时候选择的都是数据库的自增id,因为这是一种非常简单的方式,数据库里配置下就行了.但自增主键优缺点都很明显. 优点如下: 无需编码,数据库自动生成,速度快,按序存放. 数字格式,占用空间小. 缺点如下: 有数量限制.存在用完的风险. 导入旧数据时,可能会存在id重复,或id被重置的问题. 分库分表场景处理过于麻烦. GUID GUID,

在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号.分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点: 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复: 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID :有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能: 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其

第一步,自身的业务场景: 在我日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配.这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解.那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两

在开发中大型Java软件项目时,很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈,如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去,或者并没有选择更优的 缓存策略,那么到时候重构起来将会是一个噩梦.本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你 的缓存系统更容易扩展. 1.Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数

http://hedaoyuan.blog.51cto.com/4639772/813702 1.1 RMI的基本概念 1.1.1 什么是RMI RMI(Remote Method Invocation)远程方法调用是一种计算机之间对象互相调用对方函数,启动对方进程的一种机制,使用这种机制,某一台计算机上的对象在调用另外一台计算机上的方法时,使用的程序语法规则和在本地机上对象间的方法调用的语法规则一样. 1.1.2 RMI的用途 1. 分布式体系结构 我们为什么要使用分布式计算呢? Ø 当我们想

http://developer.51cto.com/art/201411/457423.htm 在开发中大型Java软件项目时,很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈,如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去,或者并没有选择更优的缓存策略,那么到时候重构起来将会是一个噩梦.本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你的缓存系统更容易扩展. 1.Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存

之前的文章<Java分布式锁实现>中列举了分布式锁的3种实现方式,分别是基于数据库实现,基于缓存实现和基于zookeeper实现.三种实现方式各有可取之处,本篇文章就详细讲解一下Java分布式锁之基于数据库的实现方式,也是最简单最易理解的实现方式. 首先,先来阐述下"锁"的概念,锁作为一种安全防御工具,既能上锁防止别人打开,又能让持有钥匙的人打开锁,这是锁的基本功能.那再来说一下"分布式锁",分布式锁是在分布式系统(多个独立运行系统)内的锁,相对来说,这

今天小编为你们分享阿里巴巴2018年招聘应届毕业生,Java工程师的面试考题,主要分为三种 Java中获取 mysql连接的方式: 第一部分:分布式   三步变成:分布式 1.将你的整个软件视为一个系统(不管它有多复杂) 2.将整个系统分割为一系列的 Process(进程), 每个 Process 完成一定的功能 3.将这些 Process 分散到不同的机器上.分散后,选择若干种(没错一种可能不够)通信协议把他们连接起来 端正认识:分布式不等于并行计算 分布式系统和并行计算一定可以并行吗?实际上