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

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

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):“

  通常我们可以在前端通过防抖和节流来解决短时间内请求重复提交的问题,如果因网络问题.Nginx重试机制.微服务Feign重试机制或者用户故意绕过前端防抖和节流设置,直接频繁发起请求,都会导致系统防重请求失败,甚至导致后台产生多条重复记录,此时我们需要考虑在后台增加防重设置.   考虑到微服务分布式的场景,这里通过使用Redisson分布式锁+自定义注解+AOP的方式来实现后台防止重复请求的功能,基本实现思路:通过在需要防重的接口添加自定义防重注解,设置防重参数,通过AOP拦截请求参数,根据注解

一.分布式session session 是啥?浏览器有个 cookie,在一段时间内这个 cookie 都存在,然后每次发请求过来都带上一个特殊的 jsessionid cookie,就根据这个东西,在服务端可以维护一个对应的 session 域,里面可以放点数据. 一般的话只要你没关掉浏览器,cookie 还在,那么对应的那个 session 就在,但是如果 cookie 没了,session 也就没了.常见于什么购物车之类的东西,还有登录状态保存之类的. 这个不多说了,懂 Java 的都该

参考:https://blog.csdn.net/weixin_44634197/article/details/108308395 .. 使用redis的set命令带NX(not exist)参数实现分布式锁 NX:只有当不存在时,才可以set:成功set会返回OK,不成功返回null //分布式锁 public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedisLock() { //1.占分布式锁.去redis

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

Redis分布式锁进化史 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布

如果大家项目中Redis是多机部署的可以来好好看看这篇实现,讲的非常好. 使用Redisson实现分布式锁,Spring AOP简化之   源码 Redisson概述 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid).它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务.其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, De

一.Redis数据类型 1.string string是Redis的最基本数据类型,一个key对应一个value,每个value最大可存储512M.string一半用来存图片或者序列化的数据. 2.hash 相当于一个string类型的映射表.特别适合用来存储对象.例如可以存储用户信息,用户ID作为hash类型里的每一个key. 案例:我们这边需要对接微信粉丝的数据到我们自己的平台上,但微信提供的接口只支持单天查询,那么如果我们想要查看最近一个月微信粉丝的状况,就需要循环30次调用微信的接口.一

近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布式锁以及其缺陷做了一个整理

问题 (1)redis如何实现分布式锁? (2)redis分布式锁有哪些优点? (3)redis分布式锁有哪些缺点? (4)redis实现分布式锁有没有现成的轮子可以使用? 简介 Redis(全称:Remote Dictionary Server 远程字典服务)是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. 本章我们将介绍如何基于redis实现分布式锁,并把其实现的进化史从头到尾讲明白,以便大家在面试的时候能讲清楚

前言 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布式锁以及其缺陷做了一

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<探索Redis设计与实现>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有

按:系统架构经过多年演进,现在越来越多的系统采用微服务架构,而说到微服务架构必然牵涉到分布式,以前单体应用加锁是很简单的,但现在分布式系统下加锁就比较难了,我之前曾简单写过一篇文章,关于分布式锁的实现,但有一次发现实现的分布式锁是有问题的,因为出问题的概率很低,所以当时也没在意,前几天和朋友聊这个问题,想起来看过一篇文章,写的不错,今天特转载过来,希望能让更多的人看到,同时也加深一下记忆.原文链接是:http://tech.dianwoda.com/2018/04/11/redisfen-bu-

前言   笔者在公司担任技术面试官,在笔者面试过程中,如果面试候选人提到了reids分布式锁,笔者都会问一下redis分布式锁的知识点,但是令笔者遗憾的是,该知识点十个人中有九个人都答得不清楚,或者回答错误,这让笔者有了写这篇文章的想法,来帮助童鞋们正确认识reids分布式锁. 什么是分布式锁?为什么需要分布式锁?   在java中,在单进程多线程的情况下,为了防止多个线程共同竞争同一个资源,因此需要锁,java中有显示锁和隐式锁来保证,而在多进程的情况下,普通的锁就无法满足要求了,因此我们需要

引言 最近项目上线的频率颇高,连着几天加班熬夜,身体有点吃不消精神也有些萎靡,无奈业务方催的紧,工期就在眼前只能硬着头皮上了.脑子浑浑噩噩的时候,写的就不能叫代码,可以直接叫做Bug.我就熬夜写了一个bug被骂惨了. 由于是做商城业务,要频繁的对商品库存进行扣减,应用是集群部署,为避免并发造成库存超买超卖等问题,采用 redis 分布式锁加以控制.本以为给扣库存的代码加上锁lock.tryLock就万事大吉了 /** * @author xiaofu * @description 扣减库存 *

使用Redis分布式锁实现集群的主备 最近工作中遇到一个问题,我们会调用业务部门提供的HTTP接口获取所有的音视频任务信息,这些任务会被分发到各个机器节点进行处理.有两个方案: 方案一 为每台机器编号,比如有5台机器,编号为0,1,2,3,4,然后每台机器读取全量任务信息,将每个任务ID用机器总数量取余,然后和机器编号比较,相等的表示这个任务在此机器上执行. 优点 可以达到任务分开处理的目的 缺点 任务分配不均/一台机器死掉,分给这台机器的任务将永远不会被执行到/每台机器都需要读取HTTP信息,

redis分布式锁-可重入锁 上篇redis实现的分布式锁,有一个问题,它不可重入. 所谓不可重入锁,即若当前线程执行某个方法已经获取了该锁,那么在方法中尝试再次获取锁时,就会获取不到被阻塞. 同一个人拿一个锁 ,只能拿一次不能同时拿2次. 1.什么是可重入锁?它有什么作用? 可重入锁,也叫做递归锁,指的是在同一线程内,外层函数获得锁之后,内层递归函数仍然可以获取到该锁. 说白了就是同一个线程再次进入同样代码时,可以再次拿到该锁. 它的作用是:防止在同一线程中多次获取锁而导致死锁发生. 2.那么

文章来源于我的 iteye blog http://ak478288.iteye.com/blog/1898190 以前为部门内部开发过一个定时器程序,这个定时器很简单,就是配置quartz,来实现定时调用配置的url功能.最近为了防止定时器所在的服务器由于特殊原因挂掉,需要对定时器做多机部署.那么如果按照原来的方式进行部署,就会遇到 在一定的间隔时间内,可能出现多次重复调用的问题.为了解决这个问题,我就借助了redis的分布式锁功能. redis分布式锁参考 : http://www.jeff

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