利用redis的单线程特性 setnx       (SET if Not eXists) 命令在指定的 key 不存在时,为 key 设置指定的值. getset 自动将key对应到value并且返回原来key对应的value.如果key存在但是对应的value不是字符串,就返回错误.   redis控制秒杀逻辑   场景 假设10000用户抢10件商品 key 为 kill_goods_id value 为 时间戳+过期时间(N秒) 1484567899   加锁 (返回bool值) 1.

这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢,大大消耗服务器性能的问题. 主要就是在高并发秒杀的场景下,很多人访问时并没有拿到锁,所以直接跳过了.这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服务器的性能的稳定. 接下来我们使用redis的分布式锁来进行枷锁处理: 我们可以在进入下单的方法后将核心的方法加锁,然后离开后进行解锁 主要三步: 加锁 核心方法 解锁 首页分布式加锁解锁工具类: @Component public class RedisLock { private static

模拟秒杀系统: 第一步:编写Service package com.payease.service; /** * liuxiaoming * 2017-12-14 */ public interface SecKillService { /** * 查询秒杀活动特价商品的信息 * * @param productId * @return */ String querySecKillProductInfo(String productId); /** * 模拟不同用户秒杀同一商品的请求 * * @

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

前段时间,我在的项目组准备做一个类似美团外卖的拼手气红包[第X个领取的人红包最大],基本功能实现后,就要考虑这一操作在短时间内多个用户争抢同一资源的并发问题了,类似于很多应用如淘宝.京东的秒杀活动场景.所谓的秒杀就是多个线程对资源进行操作,而实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢. 传统方法 而最传统简单暴力的方法就是在秒杀的业务关键代码块外用Java的synchronized关键字锁住,但这种方式下的锁粒度比较高,比如两个线程同时执行秒杀方法,这两个线程操作的是不同的商品,从业务上讲应该是可以同

前言 上一篇老猫和小伙伴们分享了为什么要使用分布式锁以及分布式锁的实现思路原理,目前我们主要采用第三方的组件作为分布式锁的工具.上一篇运用了Mysql中的select ...for update实现了分布式锁,但是我们说这种实现方式并不常用,因为当大并发量的时候,会给数据库带来比较大的压力.当然也有小伙伴给老猫留言说" 在quartz的集群模式中,就是使用了基于mysql的分布式锁,select for update ".没错,其实quartz的集群模式中,任务执行的节点个数是可预知的

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

场景 假设我们有个批处理服务,实现逻辑大致是这样的: 用户在管理后台向批处理服务投递任务: 批处理服务将该任务写入数据库,立即返回: 批处理服务有启动单独线程定时从数据库获取一批未处理(或处理失败)的任务,投递到消息队列中: 批处理服务启动多个消费线程监听队列,从队列中拿到任务并处理: 消费线程处理完成(成功或者失败)后修改数据库中相应任务的状态: 流程如图: 现在我们单独看看上图中虚线框中的内容(3~6):批处理服务从数据库拉取任务列表投递到消息队列. 生产环境中,为了高可用,都会部署至少两台

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

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. 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

这几天在做项目缓存时候,因为是分布式的所以需要加锁,就用到了Redis锁,正好从网上发现两篇非常棒的文章,来和大家分享一下. 第一篇是简单完美的实现,第二篇是用到的Redisson. Redis分布式锁的正确实现方式 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

分布式锁在多实例部署,分布式系统中经常会使用到,这是因为基于jvm的锁无法满足多实例中锁的需求,本篇将讲下redis如何通过Lua脚本实现分布式锁,不同于网上的redission,完全是手动实现的 我们先来看一个无锁的情况下会导致什么问题: 这是一个普通的更新用户年龄的功能,各层代码如下,访问controller层,一个更新,一个查询 这是service层,我们使用contdownlatch发令枪来模拟线程同时并的情况,发令枪设为32,即32个线程同时去请求修改年龄, 这里使用线程池来提交多线程

Redis分布式锁的try-with-resources实现 一.简介 在当今这个时代,单体应用(standalone)已经很少了,java提供的synchronized已经不能满足需求,大家自然 而然的想到了分布式锁.谈到分布式锁,比较流行的方法有3中: 基于数据库实现的 基于redis实现的 基于zookeeper实现的 今天我们重点说一下基于redis的分布式锁,redis分布式锁的实现我们可以参照redis的官方文档. 实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key

使用工具:Apache an 测压命令: ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com -n代表模拟100个请求,-c代表模拟100个并发,相当于100个人同时访问 ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com 60秒100个并发,不断发送请求 并发处理: 1.加synchronized锁单线程处理.缺点: 无法做到细粒度控制  只适合单点的情况  同时运行内存缓慢,效率低(出现等待情况) 2.redis分布式锁: 可以支撑每秒10多万的

一.前言 在上一篇文章中,已经介绍了基于Redis实现分布式锁的正确姿势,但是上篇文章存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel保证高可用,如果master节点由于某些原因发生了主从切换,那么就会出现锁丢失的情况: 客户端1在Redis的master节点上拿到了锁 Master宕机了,存储锁的key还没有来得及同步到Slave上 master故障,发生故障转移,slave节点升级为master节点 客户端2从新的Master获取到了对应同一个资源的锁 于是,客

0X00 测试环境 CentOS 6.6 + Redis 3.2.10 + PHP 7.0.7(+ phpredis 4.1.0) [root@localhost ~]# cat /etc/issue CentOS release 6.6 (Final) Kernel \r on an \m [root@localhost ~]# redis-server -v Redis server v= sha=: malloc=jemalloc- bits= build=8903a4502b3c9f88

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

一.前言 本文内容主要来自博客:https://wudashan.com/2017/10/23/Redis-Distributed-Lock-Implement/,本文用于归纳总结及笔记用途,如有需要请看原博客 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 本篇文章主要介绍基于Redis实现的分布式锁,且只考虑Redis单机部署的场景,如果是多机部署可以尝试使用Redisson实现(Redis官方提供的Java组件) 二.分布

一.场景 项目A监听mq中的其他项目的部署消息(包括push_seq, status, environment,timestamp等),然后将部署消息同步到数据库中(项目X在对应环境[environment]上部署的push_seq[项目X的版本]).那么问题来了,mq中加入包含了两个部署消息 dm1 和 dm2,dm2的push_seq > dm1的push_seq,在分布式的情况下,dm1 和 dm2可能会分别被消费(也就是并行),那么在同步数据库的时候可能会发生 dm1 的数据保存 后于

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

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