一.分布式锁要解决的问题 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) 有高可用的获取锁和释放锁功能 获取锁和释放锁的性能要好 二.基于数据库实现原理 1.新建锁表记录 CREATE TABLE `methodLock` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT

悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程).传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现. 乐观锁总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时

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

菜菜哥,复联四上映了,要不要一起去看看? 又想骗我电影票,对不对? 呵呵,想去看了叫我呀 看来你工作不饱和呀 哪有,这两天我刚基于redis写了一个分布式锁,很简单 不管你基于什么做分布式锁,你觉得很简单吗?来来来 在计算机世界里,对于锁大家并不陌生,在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现,为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢?这个问题还是要从计算机的发展说起,随着计算机硬件的不断升级,多核cpu,多线程,多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升,原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代

1.用Redis实现消息队列 用命令lpush入队,rpop出队 Long size = jedis.lpush("QueueName", message);//返回存放的数据条数 String message = jedis.rpop("QueueName");//从队列中取数据 用rpop会存在一个问题,及需要不停调用rpop方法查看List中是否有未处理的消息,每次调用都会发起一次连接, 这样会造成不必要的浪费.所以可以使用brpop指令,这个指令只有在有元素

使用redisson做分布式锁 分布式锁 在java中单体应用中,我们如果想要保证一个接口或者服务.方法当下只有一个线程在运行,我们可以通过JDK提供的Lock.Semaphore.同步锁等多种方式实现只有一个线程在运行. 在微服务系统中,我们的单体应用会变成多个节点,只靠JDK本身的锁只能控制一个节点的运行,所以我们需要一个可以控制全局的锁来控制系统的运行,这就是所谓的分布式锁. Zk redis 等中间件都可以做分布式锁,优缺点也各不相同,在我们现在的系统中zk的直接操作还是比较少,更多的是

Redis做分布式锁真的靠谱吗 Redis的分布式锁可以通过Lua进行实现,通过setnx和expire命令连用的方式 || 也可以使用高版本的方法同时设置失效时间,但是假如在以下情况下,就会造成无锁的现象. 注:分布式锁能不用就不用,尤其是在高并发的情况下. 释放了不该释放的锁: 有时候直接执行 del mylock 是有问题的,我们不能直接执行 del mylock 为什么?-- 会导致 "信号错误",释放了不该释放的锁 . 假设如下场景: 时间线 线程1 线程2 线程3 时刻1

随着微处理机技术的发展,人们只需花几百美元就能买到一个CPU芯片,这个芯片每秒钟执行的指令比80年代最大的大型机的处理机每秒钟所执行的指令还多.如果你愿意付出两倍的价钱,将得到同样的CPU,但它却以更高的时钟速率运行.因此,最节约成本的办法通常是在一个系统中使用集中在一起的大量的廉价CPU.所以,倾向于分布式系统的主要原因是它可以潜在地得到比单个的大型集中式系统好得多的性价比.实际上,分布式系统是通过较低廉的价格来实现相似的性能的. 随着互联网的兴起,越来越多的人使用者互联网产品.一般互联网系统

为什么要用锁? 大型站点在高并发的情况下,为了保持数据最终一致性就需要用到技术方案来支持.比如:分布式锁.分布式事务.有时候我们在为了保证某一个方法每次只能被一个调用者使用的时候,这时候我们也可以锁来实现. 基于本地缓存实现锁 为什么还要写基于本地缓存实现的锁呢,因为有些项目项目可能还是单机部署的,当随着业务量增长的时候就会变成多机部署,从单机到多机的切换过程中,我们也需要把原先业务相关的锁改成分布式锁,来保持数据的最终一致性.当然项目是使用ioc的那就更好了,切换注册时的实现类就完成了切换,非

本地锁.redis分布式锁.zk分布式锁 https://www.cnblogs.com/yjq-code/p/dotnetlock.html 为什么要用锁? 大型站点在高并发的情况下,为了保持数据最终一致性就需要用到技术方案来支持.比如:分布式锁.分布式事务.有时候我们在为了保证某一个方法每次只能被一个调用者使用的时候,这时候我们也可以锁来实现. 基于本地缓存实现锁 为什么还要写基于本地缓存实现的锁呢,因为有些项目项目可能还是单机部署的,当随着业务量增长的时候就会变成多机部署,从单机到多机的切

前言 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. java架构师教程目录点击-->java架构师视频,java高并发处理方案,java负载均衡学习,java多线程开发教程 可靠性 首先,为了确保分布式锁可用,我

在分布式系统中,在接口没有保证幂等性或者在某些场景下相同的服务需要有且仅有一个服务执行的情况下,需要使用分布式锁来保证系统的安全执行. 分布式锁的执行顺序,有服务A,分别部署了三个节点为A1.A2.A3,为满足我们上述需求,我们需要在共享的数据载体中做标记,即,A1开始执行的话,A2.A3不能在执行,直到A1执行完之后,A2或者A3才能继续执行. Redis的做法: 1.A1在进入系统后先判断Redis中有没有这个标记(key),没有的话,在Redis中放入一条数据.setNx 2.A2或者A3

首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保,在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法.变量. 在一个进程中,也就是一个jvm 或者说应用中,我们很容易去处理控制,在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁, 比如synchronized 关键字 或者Lock 锁,都可以处理. 但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器,那并发量是很差的,如果同时有上万的请求那么很有可能造成服务器压力过大,而瘫痪. 想想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红

redis个人整理笔记 reids常见数据结构 基本类型 String: 普通key-value Hash: 类似hashMap List: 双向链表 Set: 不可重复 SortedSet: 不可重复,有序,hash+跳表 特殊类型 GEO:地理位置 BitMap: HyperLog redis通用命令 keys:所有key del:删除 exists:判断是否存在 expire: 设置有效期 ttl:查看key剩余失效时间 数据类型 string类型 特性: string:普通字符串 int

ok 我们从最基础的一步步来 加锁: 1.setNx没有expire,拿锁线程挂掉后,死锁 2.setNx然后exipre分两步做,setNx后redis宕机,或者线程挂掉,死锁 3.SETNX resource_name my_random_value PX 30000 加锁和过期原子操作 ok 解锁: 1.直接delete,可能因为业务超时删掉其他线程获得的锁 2.先get,对比唯一id后再delete,分2步做不是原子操作,不能保证delete的时候唯一id还是get是的那个 3.lua或

1.使用setnx命令.先看下官方文档http://redis.cn/commands/setnx.html 2.使用getset命令.先获取,再set 实现案例: * create 2018-12-03 16:22 * <p> * desc **/ @Component@Slf4jpublic class RedisLock { @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; public boolean lock(String k

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第26篇. 本篇我们使用mysql实现一个分布式锁. 分布式锁的功能 分布式锁使用者位于不同的机器中,锁获取成功之后,才可以对共享资源进行操作 锁具有重入的功能:即一个使用者可以多次获取某个锁 获取锁有超时的功能:即在指定的时间内去尝试获取锁,超过了超时时间,如果还未获取成功,则返回获取失败 能够自动容错,比如:A机器获取锁l

单台机器所能承载的量是有限的,用户的量级上万,基本上服务都会做分布式集群部署.很多时候,会遇到对同一资源的方法.这时候就需要锁,如果是单机版的,可以利用java等语言自带的并发同步处理.如果是多台机器部署就得要有个中间代理人来做分布式锁了. 常用的分布式锁的实现有三种方式. 基于redis实现(利用redis的原子性操作setnx来实现) 基于mysql实现(利用mysql的innodb的行锁来实现,有两种方式, 悲观锁与乐观锁) 基于Zookeeper实现(利用zk的临时顺序节点来实现) 目前

分布式锁的功能 分布式锁使用者位于不同的机器中,锁获取成功之后,才可以对共享资源进行操作 锁具有重入的功能:即一个使用者可以多次获取某个锁 获取锁有超时的功能:即在指定的时间内去尝试获取锁,超过了超时时间,如果还未获取成功,则返回获取失败 能够自动容错,比如:A机器获取锁lock1之后,在释放锁lock1之前,A机器挂了,导致锁lock1未释放,结果会lock1一直被A机器占有着,遇到这种情况时,分布式锁要能够自动解决,可以这么做:持有锁的时候可以加个持有超时时间,超过了这个时间还未释放的,其他

前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上