一.redisson介绍 redisson实现了分布式和可扩展的java数据结构,支持的数据结构有:List, Set, Map, Queue, SortedSet, ConcureentMap, Lock, AtomicLong, CountDownLatch.并且是线程安全的,底层使用Netty 4实现网络通信.和jedis相比,功能比较简单,不支持排序,事务,管道,分区等redis特性,可以认为是jedis的补充,不能替换jedis. 二.redisson几种锁介绍 1.可重入锁(Reen

转:https://segmentfault.com/a/1190000011421467 废话不多说,首先分享一个业务场景-抢购.一个典型的高并发问题,所需的最关键字段就是库存,在高并发的情况下每次都去数据库查询显然是不合适的,因此把库存信息存入Redis中,利用redis的锁机制来控制并发访问,是一个不错的解决方案. 首先是一段业务代码: @Transactional public void orderProductMockDiffUser(String productId){ //1.查库

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在

众所周知, 在多线程中,因为共享全局变量,会导致资源修改结果不一致,所以需要加锁来解决这个问题,保证同一时间只有一个线程对资源进行操作 但是在分布式架构中,我们的服务可能会有n个实例,但线程锁只对同一个实例有效,就需要用到分布式锁----redis setnx 原理: 修改某个资源时, 在redis中设置一个key,value根据实际情况自行决定如何表示 我们既然要通过检查key是否存在(存在表示有线程在修改资源,资源上锁,其他线程不可同时操作,若key不存在,表示资源未被线程占用,允许线程抢占

研究背景: 这几天被支付宝充值后通知所产生的重复处理问题搞得焦头烂额, 一周连续发生两次重复充钱的杯具, 发事故邮件发到想吐..为了挽回程序员的尊严, 我用了Redis的锁机制. 事故场景: 支付宝下单 -> 客户支付 -> 回调我方接口通知支付结果 服务器节点: 2个 事故发生原因: 回调我方接口后, 第一次通知还未处理完, 第二次通知又来了(间隔几秒),未对通知进行判定重复,导致两个节点均处理了通知, 给客户加了两次钱.. 解决方案: 1. 基于数据库的原子性操作原理控制数据只能被处理一次

定时任务: @Scheduled(cron= "0 39 3 * * *") public void getAllUnSignData(){ //检查任务锁,若其它节点的相同定时任务已经执行,则该节点的任务执行一个空任务,否则设置锁并执行该任务 String timerName = this.getClass().getName()+Thread.currentThread() .getStackTrace()[1].getMethodName();//当前类名+当前方法名 if(re

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

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

一.前言 关于redis分布式锁, 查了很多资料, 发现很多只是实现了最基础的功能, 但是, 并没有解决当锁已超时而业务逻辑还未执行完的问题, 这样会导致: A线程超时时间设为10s(为了解决死锁问题), 但代码执行时间可能需要30s, 然后redis服务端10s后将锁删除, 此时, B线程恰好申请锁, redis服务端不存在该锁, 可以申请, 也执行了代码, 那么问题来了, A.B线程都同时获取到锁并执行业务逻辑, 这与分布式锁最基本的性质相违背: 在任意一个时刻, 只有一个客户端持有锁, 即

本篇内容主要讲解的是redis分布式锁,这个在各大厂面试几乎都是必备的,下面结合模拟抢单的场景来使用她:本篇不涉及到的redis环境搭建,快速搭建个人测试环境,这里建议使用docker:本篇内容节点如下: jedis的nx生成锁 如何删除锁 模拟抢单动作(10w个人开抢) jedis的nx生成锁 对于java中想操作redis,好的方式是使用jedis,首先pom中引入依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> &

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

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

拓展阅读:Redis闲谈(1):构建知识图谱 Redis专题(2):Redis数据结构底层探秘 近来,分布式的问题被广泛提及,比如分布式事务.分布式框架.ZooKeeper.SpringCloud等等.本文先回顾锁的概念,再介绍分布式锁,以及如何用Redis来实现分布式锁. 一.锁的基本了解 首先,回顾一下我们工作学习中的锁的概念. 为什么要先讲锁再讲分布式锁呢? 我们都清楚,锁的作用是要解决多线程对共享资源的访问而产生的线程安全问题,而在平时生活中用到锁的情况其实并不多,可能有些朋友对锁的概念

1.背景 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指令的时代已经过去.随着多条cpu指令可以并行执行的原因,原来不曾出现的资源竞争随着出现,在程序中的体现就是随处可见的多线程环境.比如要更新数据库的一个信息,如果没有并发控制,多个线程同时操作的话,就会出现互相覆盖的

这里是一个简单模拟秒杀的逻辑,stock和orders为两个Map,分别模拟库存表和订单表 public void orderProductMockDiffUser(String productId) { //1.查询该商品库存,为0则秒杀活动结束. int stockNum = stock.get(productId); if(stockNum == 0) { throw new SellException(100,"活动结束"); }else { //2.下单(模拟不同用户id不同

原文:C# Redis分布式锁的应用 - 叶子栈 - SegmentFault 思否 叶子 1 微信扫一扫 新浪微博 Twitter Facebook C# Redis分布式锁的应用 c#redis分布式锁  阅读约 7 分钟 1.背景 我们在开发很多业务场景会使用到锁,例如库存控制,抽奖等.一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行.但现在大多站点都会使用分布式部署,那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁.分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程. 2.演变 [分布式站点使

理论知识   redis分布式锁的实现方案请参考文章 如何优雅地用redis实现分布式锁 本案例简介   以秒杀活动为例子,在多线程高并发的情况下需要保证秒杀业务的线程安全性,确保秒杀记录与所扣库存数量想匹配. 加锁与解锁核心代码 该段代码可以解决理论知识中的各种问题,包括锁住的时候出现异常,死锁等(通过比较时间戳的方式) import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.A

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 *

模拟一个电商里面下单减库存的场景. 1.首先在redis里加入商品库存数量. 2.新建一个Spring Boot项目,在pom里面引入相关的依赖. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <gr

前言 平时的工作中,由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的,所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就需要引入分布式锁来解决这一问题. 针对分布式锁的实现,目前比较常用的就如下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁 [本文] 基于 Zookeeper 实现分布式锁 接下来这个系列文章会跟大家一块探讨这三种方案,本篇为 Redis 实现分布式锁篇. Redis分布式环境搭建推荐:基于Docker的Redis集群搭建 Redis分布式锁一览 说到 Re

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