原文:.net core 下的分布式事务锁 目录 系统分布式锁的用法 锁的实现 锁的使用 API内的范例: 引用链接 系统分布式锁的用法 公司框架新增功能分布式锁: 锁的性能之王: 缓存 > Zookeeper >= 数据库 锁的实现 实现原理:核心采用StackExchange.Redis的LockTake方法实现. 支持同步获取锁,或者等待直到超时获取锁. /// <summary> /// 分布式锁,提供全局分布式锁支持,以resource redis为基础 /// 这个锁只

基于redis实现分布式并发锁(注解实现) 说明 前提, 应用服务是分布式或多服务, 而这些"多"有共同的"redis"; (2017-12-04) 笑哭, 写这篇之前一直觉得应该有大神已经写好了, 但未找到. 其实redis官网已经给出了实现(百度.阿里都是用的这套): Redis分布式锁.Distributed locks with Redis java版本的名字叫redisson, 其github: https://github.com/redisson/re

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利

package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RBucket; import org.redisson.api.RLock; import org.red

谈起Redis的用途,小伙伴们都会说使用它作为缓存,目前很多公司都用Redis作为缓存,但是使用Redis仅仅作为缓存未免太大材小用了.深究Redis的原理后你会发现它有很多用途,在很多场景下能够使用它快速地解决问题.常见的用途有:分布式锁控制并发.结合bloom filter用于推荐去重.HyperLogLog用于统计UV.限流控制流量等等:这里我谈下Redis分布式锁控制并发的问题. 高并发是个老生常谈的问题,当产品达到一定规模用户量后,这个问题是不得不考虑的,即使当前用户量不大(例如博主现

Redis构建全局并发锁 https://www.cnblogs.com/FG123/p/9990336.html 谈起Redis的用途,小伙伴们都会说使用它作为缓存,目前很多公司都用Redis作为缓存,但是使用Redis仅仅作为缓存未免太大材小用了.深究Redis的原理后你会发现它有很多用途,在很多场景下能够使用它快速地解决问题.常见的用途有:分布式锁控制并发.结合bloom filter用于推荐去重.HyperLogLog用于统计UV.限流控制流量等等:这里我谈下Redis分布式锁控制并发的

分布式redis锁,spring-boot-starter-data-redis,RedisTemplate 公司聊天的聊天系统,近期出现多个客服并发接待同一个客户的记录,经排查,是由于代码加的同步锁在集群环境下不适用, 我们的客服系统是2条服务器,redis中缓存session,故考虑通过加redis分布式锁来解决该问题. 根据实际情况,只针对单台redis实例,代码逻辑先获取锁再执行操作. 代码体系用的是spring-boot-starter-data-redis,所以访问redis的客户端

本文版权归博客园和作者本人吴双共同所有 .转载爬虫请注明地址,博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5712835.html 蜗牛Redis系列文章目录http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 先配上一个简易的RedisHelper,一个set值,一个get值,一个设置并发锁,以便在我后面的操作中,你能清楚我究竟做了什么. public class RedisHelper { ); public void Set<T>(st

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

Curator是ZooKeeper的一个客户端框架,其中封装了分布式互斥锁的实现,最为常用的是InterProcessMutex,本文将对其进行代码剖析 简介 InterProcessMutex基于Zookeeper实现了分布式的公平可重入互斥锁,类似于单个JVM进程内的ReentrantLock(fair=true) 构造函数 1234567891011121314151617 // 最常用public InterProcessMutex(CuratorFramework client, St

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 缓存击穿 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义.在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞. 解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap

项目中使用分布式并发部署定时任务,多台跨JVM,按照常理逻辑每个JVM的定时任务会各自运行,这样就会存在问题,多台分布式JVM机器的应用服务同时干活,一个是加重服务负担,另外一个是存在严重的逻辑问题,比如需要回滚的数据,就回滚了多次,刚好quartz提供很好的解决方案. 集群分布式并发环境中使用QUARTZ定时任务调度,会在各个节点会上报任务,存到数据库中,执行时会从数据库中取出触发器来执行,如果触发器的名称和执行时间相同,则只有一个节点去执行此任务. 如果此节点执行失败,则此任务则会被分派到另

为了防止用户在页面上重复点击或者同时发起多次请求,请求处理需要操作redis缓存,这个时候需要对并发边界进行并发锁控制,实现思路: 由于每个页面发起的请求带的token具备唯一性,可以将token作为锁(key),当前时间作为value进行并发锁控制,分为两个方法:acquireLock和realeaseLock /**尝试获取锁并设置有效时间*/ 53 + public boolean acquireLock(String lock, long expired){ 54 + boolean i

回到目录 redis客户端驱动有很多,如ServiceStack.Redis,StackExchange.Redis等等,下面我使用ServiceStack.Redis为例,介绍一下在redis驱动中实现并发锁的方式,并发就是多线程同时访问和操作同一个资源,而对于redis来说,如果你多个线程共同修改一个key的value,这时就会出现并发,为了保证数据完整性,这时需要使用并发锁,在各大语言中,都有自己的实现方法,无论的C,C#,java还是sqlserver都有这个概念! using (IRe

一.事务 使用IRedisClient执行事务示例: using (IRedisClient RClient = prcm.GetClient()) { RClient.Add("key",1); using (IRedisTransaction IRT = RClient.CreateTransaction()) { IRT.QueueCommand(r => r.Set("key", 20)); IRT.QueueCommand(r => r.Inc

一.事务 使用IRedisClient执行事务示例: using (IRedisClient RClient = prcm.GetClient()) { RClient.Add("key",1); using (IRedisTransaction IRT = RClient.CreateTransaction()) { IRT.QueueCommand(r => r.Set("key", 20)); IRT.QueueCommand(r => r.Inc

前言 之前有关EF并发探讨过几次,但是呢,博主感觉还是有问题,为什么会觉得有问题,其实就是理解不够透彻罢了,于是在项目中都是用的存储过程或者SQL语句来实现,利用放假时间好好补补EF Core并发的问题,本文比较长,请耐心点看. EntityFramework Core并发初级版初探 关于并发无非就两种:乐观并发和悲观并发,悲观并发简言之则是当客户端对数据库中同一值进行修改时会造成阻塞,而乐观并发则任何客户端都可以对可以对数据进行查询或者读取,在EF Core中不支持悲观并发,结果则产生并发冲突

序号 类 备注 核心代码 适用场景 1 synchronized 同步锁 并发锁加在方法级别上,如果是单例class对象,则只能允许一个线程进入public synchronized void doXXX(){ … }加在对象上,则与此对象相同的对象都不允许进入该锁的代码块: synchronized(this){ … } 排斥相同锁对象进入并发代码块 2 Semaphore  信号量锁  final Semaphore semaphore = new Semaphore(2,true); //

项目中使用分布式并发部署定时任务,多台跨JVM,按照常理逻辑每个JVM的定时任务会各自运行,这样就会存在问题,多台分布式JVM机器的应用服务同时干活,一个是加重服务负担,另外一个是存在严重的逻辑问题,比如需要回滚的数据,就回滚了多次,刚好quartz提供很好的解决方案. 集群分布式并发环境中使用QUARTZ定时任务调度,会在各个节点会上报任务,存到数据库中,执行时会从数据库中取出触发器来执行,如果触发器的名称和执行时间相同,则只有一个节点去执行此任务. 如果此节点执行失败,则此任务则会被分派到另