个人把工具类分为两部分: 一.连接池部分 import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import redis.clients.jedis.*; import java.io.InputStream; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLo

一.前言 在我们日常工作中,除了Spring和Mybatis外,用到最多无外乎分布式缓存框架——Redis.但是很多工作很多年的朋友对Redis还处于一个最基础的使用和认识.所以我就像把自己对分布式缓存的一些理解和应用整理一个系列,希望可以帮助到大家加深对Redis的理解.本系列的文章思路先从Redis的应用开始.再解析Redis的内部实现原理.最后以经常会问到Redist相关的面试题为结尾. 二.分布式锁的实现要点 为了实现分布式锁,需要确保锁同时满足以下四个条件: 互斥性.在任意时刻,只有一

基于数据库 基于数据库(MySQL)的方案,一般分为3类:基于表记录.乐观锁和悲观锁 基于表记录 用表主键或表字段加唯一性索引便可实现,如下: CREATE TABLE `database_lock` ( `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `resource` int NOT NULL COMMENT '锁定的资源', `description` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '描述', PR

前段时间细节的了解了Jedis的使用,Jedis是redis的java版本的客户端实现.本文做个总结,主要分享如下内容: [pipeline][分布式的id生成器][分布式锁[watch][multi]][redis分布式]好了,一个一个来.一. Pipeline官方的说明是:starts a pipeline,which is a very efficient way to send lots of command and read all the responses when you fin

echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!!! 分布式锁的基本要求 互斥 没有死锁 我持有的锁只能被我释放 分布式锁的释放和获取代码实现 package com.example.echo.redis.distlock; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.Collections; /**

前言 分布式锁一般有三种实现方式: 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

击穿:(redis做缓存用,肯定发生了高并发,到达数据库查询) 设置key 的过期时间,过期后没有这个key,找不到了,就穿过了(其中一个key过期导致并发访问数据库) LRU (LRU,即:最近最少使用淘汰算法(Least Recently Used).LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面.) LFU (LFU,即:最不经常使用淘汰算法(Least Frequently Used).LFU是淘汰一段时间内,使用次数最少的页面) 1.key为null 2.setnx 如果key存在,则什么都不做

一.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m

因业务需要使用了redis的SETNX来实现分布式锁. 描述:Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists.这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁. 直接上重点: SET NX 命令是快速失败锁,就是当第一次设置key和value时返回1,当第二次设置相同的key时,返回0,此时对原值不做任何更改. 使用Jedis调用此命令: public static boolean setnx

本文是redis学习系列的第五篇,点击下面链接可回看系列文章 <redis简介以及linux上的安装> <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> <redis高级应用(集群搭建.集群分区原理.集群操作> 本文我们继续学习redis与spring的整合,整合之后就可以用redisStringTemplate的setNX()和delete()方法实现分布式锁了. Redis与spring的整合 相关

使用Redis的 SETNX 命令可以实现分布式锁,下文介绍其实现方法. SETNX命令简介 命令格式 SETNX key value 将 key 的值设为 value,当且仅当 key 不存在. 若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作. SETNX 是SET if Not eXists的简写. 返回值 返回整数,具体为 - 1,当 key 的值被设置 - 0,当 key 的值没被设置 例子 redis> SETNX mykey "hello" (integer

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

private final String RedisLockKey = "RedLock"; private final long altTimeout = 1 * 60 * 60 * 1000L;// 1hour /** * 获取redis分布式锁 * * @author Administrator * @version 1.0 * @return true:获得锁权限 false:未获得锁权限 */ private synchronized boolean getRedLock()

在实际的工作中,有部分的特定场景需要使用到分布式锁来进行跨服务器资源的统一调配.之前在一家医疗互联网公司,因为黄牛抢号等原因,造成同一个患者同一时段在同一个医生处,挂到了两个及以上的号,我对之前我司实现的代码进行了封装和改进,在github上提供了源码,有需要的朋友,可以下载代码,并用maven打包成jar包,使用起来比较方便. 源码地址:https://github.com/mantuliu/distributed 核心feature: redis的setnx()方法,此方法提供了一个原子操作

分布式锁的实现(基于Redis) 参考:http://www.jb51.net/article/75439.htm http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111827.htm http://www.tuicool.com/articles/6juqmm7 方式一: 基于第三方类库 redssion 1.安装redis 安装redssion的锁服务队redis的版本有要求,要求必须高于2.6版本.关于redis的安装,请参考redis安装. 2.redssio

Redis事务 Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合.事务同命令一样都是Redis最小的执行单位,一个事务中的命令要么都执行,要么都不执行.Redis事务的实现需要用到 MULTI 和 EXEC 两个命令,事务开始的时候先向Redis服务器发送 MULTI 命令,然后依次发送需要在本次事务中处理的命令,最后再发送 EXEC 命令表示事务命令结束. 举个例子,使用redis-cli连接redis,然后在命令行工具中输入如下命令: 从输出中可以看到,当输入MULTI命令后,服

概述 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

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.文件服务器.应用服务器造成巨大的压力,严重时甚至宕机了.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),那这个时候的先后顺序是很乱的,很容易出现10台的量,

最近博主在看redis的时候发现了两种redis使用方式,与之前redis作为缓存不同,利用的是redis可设置key的有效时间和redis的BRPOP命令. 分布式锁 由于目前一些编程语言,如PHP等,不能在内存中使用锁,或者如Java这样的,需要一下更为简单的锁校验的时候,redis分布式锁的使用就足够满足了. redis的分布式锁其实就是基于setnx方法和redis对key可设置有效时间的功能来实现的.基本用法比较简单. public boolean tryLock(String loc

一:前言 我在实际环境中遇到了这样一种问题,分布式生成id的问题!因为业务逻辑的问题,我有个生成id的方法,是根据业务标识+id当做唯一的值! 而uuid是递增生成的,从1开始一直递增,那么在同一台机器上运行代码,加上同步方法(synchronized),这个生成id的方法就是ok! 但是因为业务扩展或者说为了安全,项目运行在两台机器上,此时单个的同步方法(synchronized)就不能防止id的重复了!!! 要解决上面的这个问题,其他有如下解决办法! (1):每台机器生产Id的代码,key+

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