需要注意的是标题中的CAP不是指的CAP理论,而是园区大神杨晓东实现的框架,CAP框架基于本地消息表用最终一致性实现分布式事务. 本地消息表 首先我们考虑一个场景,在将用户信息更改后,需要发送一条消息到消息队列.缓存或是写入到其他库中.这个过程涉及到一个本地库与MQ.本地库与Cache或是本地库与其他库两者之间的事务问题,不能用简单的数据库事务控制了. 这种分布式事务下,常用的解决方案有2PC.3PC等强一致性保证的,也有TCC.Sagas模型.本地消息表.内嵌本地消息表的MQ等最终一致性保证的

引言:最近回头看了看开发的.Net Core 2.1项目的复盘总结,其中在多处用到Redis实现的分布式锁,虽然在OnResultExecuting方法中做了防止死锁的处理,但在某些场景下还是会发生死锁的问题,下面我只展示部分代码: 问题: (1)这里setnx设置的值“1”,我想问,你最后del的这个值一定是你自己创建的吗? (2)图中标注的步骤1和步骤2不是原子操作,会有死锁的概率吗? 大家可以思考一下先,下面让我们带着这两个问题往下看,下面介绍一下使用Redis实现分布式锁常用的几个命令.

单节点 1.拉取镜像:docker pull zookeeper 2.运行容器 a.我的容器同一放在/root/docker下面,然后创建相应的目录和文件, mkdir zookeeper cd zookeeper mkdir data mkdir datalog mkdir conf cd conf touch zoo.cfg 其中zoo.cfg(这里是默认的主要延时怪哉文件)如下: tickTime= initLimit= syncLimit= dataDir=/data dataLogDi

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):“

前言 公司的项目以前一直使用 CSRedis 这个类库来操作 Redis,最近增加了一些新功能,会存储一些比较大的数据,内测的时候发现其中有两台服务器会莫名的报错 Unexpected response type: Status (expecting Bulk) 和 Connection was not opened,最后定位到问题是 Redis 写入和读取数据的时候发生的错误,弄了两台新服务器重新部署还是没有解决,在 GitHub 上向作者发了 issues,作者说升级类库可以解决,尝试了一下

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

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

import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import java.util.Random; import java.util.concurrent.TimeUnit; public

随着现在分布式架构越来越盛行,在很多场景下需要使用到分布式锁.分布式锁的实现有很多种,比如基于数据库. zookeeper 等,本文主要介绍使用 Redis 做分布式锁的方式,并封装成spring boot starter,方便使用 一. Redis 分布式锁的实现以及存在的问题 锁是针对某个资源,保证其访问的互斥性,在实际使用当中,这个资源一般是一个字符串.使用 Redis 实现锁,主要是将资源放到 Redis 当中,利用其原子性,当其他线程访问时,如果 Redis 中已经存在这个资源,就不允

在之前的一篇文章(<Java分布式锁,搞懂分布式锁实现看这篇文章就对了>),已经介绍过几种java分布式锁,今天来个Redis分布式锁的demo.redis 现在已经成为系统缓存的必备组件,针对缓存读取更新操作,通常我们希望当缓存过期之后能够只有一个请求去更新缓存,其它请求依然使用旧的数据.这就需要用到锁,因为应用服务多数以集群方式部署,因此这里的锁就必需要是分布式锁才能符合需求. 学习本章节之前,建议依次阅读以下文章,更好的串联全文内容,如已掌握以下列出知识点,请跳过: centos安装Re

工作中,经常会遇到分布式环境中资源访问冲突问题,比如商城的库存数量处理,或者某个事件的原子性操作,都需要确保某个时间段内只有一个线程在访问或处理资源. 因此现在网上也有很多的分布式锁的解决方案,有数据库.MemCache.ZoopKeeper等等的方式. 这次,我们要学习的是一个基于Redis分布式锁的插件,RedLock.Net. 首先必须要有一个Redis服务来支持此分布式锁,其次就当然是要获取此插件了. 可以从Nuget中获取,也可以直接去Github下载   https://github

一.简介 一般来说,对数据进行加锁时,程序先通过acquire获取锁来对数据进行排他访问,然后对数据进行一些列的操作,最后需要释放锁.Redis 本身用 watch命令进行了加锁,这个锁是乐观锁.使用 watch命令对于频繁访问的键会引起性能的问题. 二.redis命令介绍 SETNX命令(SET if Not eXists) 当且仅当 key 不存在,将 key 的值设为 value ,并返回1:若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作,并返回0. SETEX命令 设置超时时间

需求描述: 最近做一个项目,项目中有一个功能,每天定时(凌晨1点)从数据库中获取需要爬虫的URL,并发送到对应的队列中,然后客户端监听对应的队列,然后执行任务.如果同时部署多个定时任务节点的话,每个节点都会去查数据库,然后将查到的url发送到队列中,这样的话,客户端就会执行很多重复的任务,如果不同时部署多个节点的话,又存在单点故障的风险.要解决这种类似的问题,可以使用分布式锁来实现,当节点获取到锁的时候就执行任务,没有获取到锁的时候,就不执行任务,这样就解决了多节点同时执行任务的问题,实现分布式

package com.hs.services.lock; import java.util.concurrent.TimeUnit; import javax.annotation.Resource; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.r

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

随着现在分布式越来越普遍,分布式锁也十分常用,我的上一篇文章解释了使用zookeeper实现分布式锁(传送门),本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流. Redis有个事务锁,就是如下的命令,这个命令的含义是将一个value设置到一个key中,如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒,如何这个key已经存在了,则不进行设置. SET key value NX PX 这个事务锁很好的解决了两个单独的命令,一个设置set key value nx,即该key不存在的话将对其进行设置,

https://blog.csdn.net/qq_26525215/article/details/79182687 集成Redis 首先在pom.xml中加入需要的redis依赖和缓存依赖 <!-- 引入redis依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifa

https://blog.csdn.net/xiaolyuh123/article/details/78551345 分布式锁的解决方式 基于数据库表做乐观锁,用于分布式锁.(适用于小并发) 使用memcached的add()方法,用于分布式锁. 使用memcached的cas()方法,用于分布式锁.(不常用) 使用redis的setnx().expire()方法,用于分布式锁. 使用redis的setnx().get().getset()方法,用于分布式锁. 使用redis的watch.mul

一.Zookeeper实现分布式锁 分布式锁主要用于在分布式环境中保证数据的一致性. 包括跨进程.跨机器.跨网络导致共享资源不一致的问题. 1. 分布式锁的实现思路 说明: 这种实现会有一个缺点,即当有很多进程在等待锁的时候,在释放锁的时候会有很多进程就过来争夺锁,这种现象称为 “惊群效应” 2. 分布式锁优化后的实现思路 3. Zookeeper分布式锁的代码实现 准备工作: 1)安装Zookeeper,具体参考我前面的我文章Zookeeper系列一:Zookeeper介绍.Zookeeper

本次基于注解+AOP实现分布式锁(招式与前文基于注解切换多数据源相同),话不多说,直接上样例: 首先自定义注解:设计时需要考虑锁的一般属性:keys,最大等待时间,超时时间,时间单位. package com.paic.phssp.springtest.redisson; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.Reten

为什么要使用分布式锁? 单机情况下,多线程同时访问并改变临界资源(可变共享变量),将会使得这个变量不可预知,所以我们引入了同步(lock—synchronized).但在分布式场景下(多机部署),业务上我们需保证某个共享变量数据最终一致性,但实际每个机器的变量是独立的,同步(lock—synchronized)的机制仅仅限于单机,这种情况下,就需要有一个多机情况下的共享数据库(通常为redis),通过某种手段达到与同步一样效果机制. demo <!-- redisson --> <dep