如何用消息系统避免分布式事务? - 少年阿宾 - BlogJavahttp://www.blogjava.net/stevenjohn/archive/2018/01/04/433004.html [请求去重]java基于分布式锁解决重复请求问题 - qq_41793222的博客 - CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_41793222/article/details/83063370 利用Redisson实现分布式锁,并防止重复提交 - 前往JAVA架构的路上 - C

Redis实现分布式锁的正确使用方式(java版本) 本文使用第三方开源组件Jedis实现Redis客户端,且只考虑Redis服务端单机部署的场景. 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. 首先,为了确保

使用方式 try { if(PublicLock.getLock(lockKey)){ //这里写代码逻辑,执行完后需要释放锁 PublicLock.freeLock(lockKey); } } catch (Exception e) { //产生异常也需要释放锁 PublicLock.freeLock(lockKey); LOGGER.error(e); } redis的分布式锁工具类的基础类 package com.qlchat.redis.cache; import java.util.*

需求:我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统) (1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致. (2)A渠道系统再调用外部厂商C系统. (3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的. 当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的

使用背景:在使用app或者pc网页时,可能由于网络原因,api接口可能被前端调用一个接口重复2次的情况,但是请求内容是一样的.这样在同一个短暂的时间内,就会有两个相同请求,而程序只希望处理第一个请求,第二个请求是重复的.比如创建订单,相同内容可能出现两次, 这样如果接口不处理,可能用户会创建2个订单. 分布式锁的接口幂等性实现 基于Redis实现分布式锁(前提是单台Redis),如果是多台Redis集群,可能有非同步的异常情况. 实现思路: 利用redis的setnx(key, value):“

Java分布式:分布式锁之Redis实现 分布式锁系列教程重点分享锁实现原理 Redis锁原理 核心命令 Redis分布式锁的原理是基于其SETNX命令,我们来看SETNX的解释. 实现过程 使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下: 使用SETNX命令获取锁,若返回0(key已存在,锁已存在)则获取失败,反之获取成功 为了防止获取锁后程序出现异常,导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个“合理”的过期时间 释放锁,使用DEL命令将锁数据删除. 图解

package com.example.redisdistlock.controller; import com.example.redisdistlock.util.RedisUtil; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.re

前言 分布式锁,其实原理是就是多台机器,去争抢一个资源,谁争抢成功,那么谁就持有了这把锁,然后去执行后续的业务逻辑,执行完毕后,把锁释放掉. 可以通过多种途径实现分布式锁,例如利用数据库(mysql等),插入一条记录(唯一索引),谁插入成功,谁就持有锁:还可通过zookeeper来实现分布式锁,谁创建节点成功,谁就持有锁.本文介绍通过redis来实现分布式锁. 本文使用springboot提供的RedisTemplate来操作redis,可以参考我之前的文章[快学springboot]13.操作

需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致.(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统.(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的.当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的特点

转载自http://zhidao.baidu.com/link?url=m56mmWYwRgCymsaLZ2tx-GWDy5FYmUWGovEtuApjTpktHS3bhofrCS-QVGiLoWeS0P-9xeS3p1n8eDqZv-D9KlHXGFYT-1BjC1xmKTnHNkG和http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8740911 Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应

这一次总结和分享用Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这两大强大的功能.先扯点个人观点,之前我看了一篇博文说博客园的文章大部分都是分享代码,博文里强调说分享思路比分享代码更重要(貌似大概是这个意思,若有误请谅解),但我觉得,分享思路固然重要,但有了思路,却没有实现的代码,那会让人觉得很浮夸的,在工作中的程序猿都知道,你去实现一个功能模块,一段代码,虽然你有了思路,但是实现的过程也是很耗时的,特别是代码调试,还有各种测试等等.所以我认为,思路+代码,才是一篇好博文的主要核心. 直接进入主题.

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

Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这一次总结和分享用Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这两大强大的功能.先扯点个人观点,之前我看了一篇博文说博客园的文章大部分都是分享代码,博文里强调说分享思路比分享代码更重要(貌似大概是这个意思,若有误请谅解),但我觉得,分享思路固然重要,但有了思路,却没有实现的代码,那会让人觉得很浮夸的,在工作中的程序猿都知道,你去实现一个功能模块,一段代码,虽然你有了思路,但是实现的过程也是很耗时的,特别是代码调试,还有各种测试等等.所以我认为,思路+代码,

安全性和活跃度通常相互牵制.我们使用锁来保证线程安全,但是滥用锁可能引起锁顺序死锁.类似地,我们使用线程池和信号量来约束资源的使用, 但是缺不能知晓哪些管辖范围内的活动可能形成的资源死锁.Java应用程序不能从死锁中恢复,所以确保你的设计能够避免死锁出现的先决条件是非常有价值. 一.死锁 经典的"哲学家进餐"问题很好的阐释了死锁.5个哲学家一起出门去吃中餐,他们围坐在一个圆桌边.他们只有五只筷子(不是5双),每两个人中间放有一只. 哲学家边吃边思考,交替进行.每个人都需要获得两只筷子才

说明: 我前段时间写了一篇用consul实现分布式锁,感觉理解的也不是很好,直到我看到了这2篇写分布式锁的讨论,真的是很佩服作者严谨的态度, 把这种分布式锁研究的这么透彻,作者这种技术态度真的值得我好好的学习. 建议大家去看看原文(上) (下),我这里是做一个备份. 基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) From: 张铁蕾 DBAplus社群  基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪

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

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

这一次总结和分享用Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这两大强大的功能.先扯点个人观点,之前我看了一篇博文说博客园的文章大部分都是分享代码,博文里强调说分享思路比分享代码更重要(貌似大概是这个意思,若有误请谅解),但我觉得,分享思路固然重要,但有了思路,却没有实现的代码,那会让人觉得很浮夸的,在工作中的程序猿都知道,你去实现一个功能模块,一段代码,虽然你有了思路,但是实现的过程也是很耗时的,特别是代码调试,还有各种测试等等.所以我认为,思路+代码,才是一篇好博文的主要核心. 直接进入主题.

译自Redis官方文档 在多线程共享临界资源的场景下,分布式锁是一种非常重要的组件.许多库使用不同的方式使用redis实现一个分布式锁管理.其中有一部分简单的实现方式可靠性不足,可以通过一些简单的修改提高其可靠性.这篇文章介绍了一种指导性的redis分布式锁算法RedLock,RedLock比起单实例的实现方式更加安全. 在介绍RedLock算法之前,我们列出了一些已经实现了分布式锁的类库供大家参考. Redlock-rb (Ruby 实现).Redlock-py (Python 实现)Redl

一.前言 双十一刚过不久,大家都知道在天猫.京东.苏宁等等电商网站上有很多秒杀活动,例如在某一个时刻抢购一个原价1999现在秒杀价只要999的手机时,会迎来一个用户请求的高峰期,可能会有几十万几百万的并发量,来抢这个手机,在高并发的情形下会对数据库服务器或者是文件服务器应用服务器造成巨大的压力,严重时说不定就宕机了,另一个问题是,秒杀的东西都是有量的,例如一款手机只有10台的量秒杀,那么,在高并发的情况下,成千上万条数据更新数据库(例如10台的量被人抢一台就会在数据集某些记录下 减1),那次这个