通常如果在单机环境,使用synchronized或juc ReentrantLock 实现锁机制,但如果是分布式系统,则需要借助第三方工具实现,比如redis.zookeeper等.redis为单进程单线程模式,操作都是原子过程,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对redis的连接并不存在竞争关系.--------------------- 一.redis 基本命令setnx 命令(『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写):设置成功,返回 1 .设置失

一.前言 之前写的一篇文章<细说分布式锁>介绍了分布式锁的三种实现方式,但是Redis实现分布式锁关于Lua脚本实现.自定义分布式锁注解以及需要注意的问题都没描述.本文就是详细说明如何利用Redis实现重入的分布式锁. 二.方案 死锁问题 当一个客户端获取锁成功之后,假如它崩溃了导致它再也无法和 Redis 节点通信,那么它就会一直持有这个锁,导致其它客户端永远无法获得锁了,因此锁必须要有一个自动释放的时间.   我们需要保证setnx命令和expire命令以原子的方式执行,否则如果客户端执行

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

利用redis可以实现分布式锁,demo如下: /** * 保存每个线程独有的token */ private static ThreadLocal<String> tokenMap = new ThreadLocal<>(); /** * redis实现分布式可重入锁,并不保证在过期时间内完成锁定内的任务,需根据业务逻辑合理分配seconds * * @param lock * 锁的名称 * @param seconds * 锁定时间,单位 秒 * token * 对于同一个lo

死锁 错误例子 解决方式  防止死锁 通过设置超时时间  不要使用setnx key   expire 20  不能保证原子性 如果setnx程序就挂了 没有执行expire就死锁了  reidis2.8版本提供 set lock:key1 true ex 5 nx 方式 保证了  setnx+expire原子性方式执行(秒为单位) 锁超时 错误例子 String lockKey="stock:product:1"; boolean isGetLock=false; try{ //假设

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

一.前言 我们在实现使用Redis实现分布式锁,最开始一般使用SET resource-name anystring NX EX max-lock-time进行加锁,使用Lua脚本保证原子性进行实现释放锁.这样手动实现比较麻烦,对此Redis官网也明确说Java版使用Redisson来实现.小编也是看了官网慢慢的摸索清楚,特写此记录一下.从官网到整合Springboot到源码解读,以单节点为例,小编的理解都在注释里,希望可以帮助到大家!! 二.为什么使用Redisson 1. 我们打开官网 re

锁的种类: 读写锁   悲观锁  乐观锁 CSA无锁  自旋锁  AQS 非公平锁 公平锁 互斥锁 排它锁  分布式锁(redis实现 和 zk实现) 轻量级锁(lock),重量级锁(synchronize) 重入锁 锁作为并发共享数据,保证一致性的工具,在JAVA平台有多种实现(如 synchronized 和 ReentrantLock等等 ) .这些已经写好提供的锁为我们开发提供了便利. 重入锁,也叫做递归锁,指的是同一线程 外层函数获得锁之后 ,内层递归函数仍然有获取该锁的代码,但不受影

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 锁的简单应用 用lock来保证原子性(this.count++这段代码称为临界区) 什么是原子性,就是不可分,从头执行到尾,不能被其他线程同时执行. 可通过CAS来实现原子操作 CAS(Compare

前言 主流的分布式锁一般有三种实现方式: 数据库乐观锁 基于Redis的分布式锁 基于ZooKeeper的分布式锁 之前我在博客上写过关于mysql和redis实现分布式锁的具体方案:https://www.cnblogs.com/wang-meng/p/10226618.html里面主要是从实现原理出发. 这次[分布式锁]系列文章主要是深入redis客户端reddision源码和zk 这两种分布式锁的实现原理. 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:

前言 前面已经讲解了Redis的客户端Redission是怎么实现分布式锁的,大多都深入到源码级别. 在分布式系统中,常见的分布式锁实现方案还有Zookeeper,接下来会深入研究Zookeeper是如何来实现分布式锁的. Zookeeper初识 文件系统 Zookeeper维护一个类似文件系统的数据结构 image.png 每个子目录项如NameService都被称为znoed,和文件系统一样,我们能够自由的增加.删除znode,在znode下增加.删除子znode,唯一不同的在于znode是

前言 相信小伙伴都是使用分布式服务,那一定绕不开分布式服务中数据并发更新问题! 单系统很容易想到 Java 的各种锁,像 synchronize.ReentrantLock 等等等,那分布式系统如何处理? 当然是使用分布式锁. 如果小伙伴不知道什么是分布式锁,那推荐看看石杉老师的突击课或者在网上搜一搜相关资料. 当使用 Redis 作为分布式锁时,当前使用较多的框架就是 Redisson. 当然 Redisson 也不仅仅只能当做锁来使用,也有很多其他的功能,小伙伴们可以看一看官方文档,自己多动

前言 一般工作中常用的分布式锁,就是基于 Redis 和 ZooKeeper,前面已经介绍完了 Redisson 锁相关的源码,下面一起看看基于 ZooKeeper 的锁.也就是 Curator 这个框架. Curator 的锁也分为很多种,本文分析共享可重入锁. 考虑到如果文章篇幅较长,不太适合阅读,所以对文章做了适当的拆分. 环境配置 本机三个节点 版本:3.7.0 系统:macOS 安装方式:brew install zookeeper Curator Maven 依赖版本:5.1.0 <

原文:Redisson分布式锁学习总结:可重入锁 RedissonLock#lock 获取锁源码分析 一.RedissonLock#lock 源码分析 1.根据锁key计算出 slot,一个slot对应的是redis集群的一个节点 redisson 支持分布式锁的功能,基本都是基于 lua 脚本来完成的,因为分布式锁肯定是具有比较复杂的判断逻辑,而lua脚本可以保证复杂判断和复杂操作的原子性. redisson 的 RedissonLock 执行lua脚本,需要先找到当前锁key需要存放到哪个s

Golang可重入锁的实现 项目中遇到了可重入锁的需求和实现,具体记录下. 什么是可重入锁 我们平时说的分布式锁,一般指的是在不同服务器上的多个线程中,只有一个线程能抢到一个锁,从而执行一个任务.而我们使用锁就是保证一个任务只能由一个线程来完成.所以我们一般是使用这样的三段式逻辑: Lock(); DoJob(); Unlock(); 但是由于我们的系统都是分布式的,这个锁一般不会只放在某个进程中,我们会借用第三方存储,比如 Redis 来做这种分布式锁.但是一旦借助了第三方存储,我们就必须面对

死锁的定义: 1.一般的死锁 一般的死锁是指多个线程的执行必须同时拥有多个资源,由于不同的线程需要的资源被不同的线程占用,最终导致僵持的状态,这就是一般死锁的定义. package com.cxt.thread; public class TestDeadLock extends Thread{ boolean b; DeadLock lock; public TestDeadLock(boolean b, DeadLock lock) { super(); this.b = b; this.l

Reentrant和Thread-safe 在单线程程序中,整个程序都是顺序执行的,一个函数在同一时刻只能被一个函数调用,但在多线程中,由于并发性,一个函数可能同时被多个函数调用,此时这个函数就成了临界资源,很容易造成调用函数处理结果的相互影响,如果一个函数在多线程并发的环境中每次被调用产生的结果是不确定的,我们就说这个函数是"不可重入的"/"线程不安全"的.为了解决这个问题,POSIX多线程库提出了一种机制,用来解决多线程环境中的线程数据私有化问题,这套机制的主要

每个Java对象都可以用做一个实现同步的锁,这些锁被称为内置锁或监视器锁.线程在进入同步代码块之前会自动获取锁,并且在退出同步代码块时会自动释放锁.获得内置锁的唯一途径就是进入由这个锁保护的同步代码块或方法. "重入"意味着获取锁的操作的粒度是"线程",而不是调用.重入的一种实现方法是,为每个锁关联一个获取计数值和一个所有者线程.当计数值为0时,这个锁就被认为是没有被任何线程所持有,当线程请求一个未被持有的锁时,JVM将记下锁的持有者,并且将获取计数值置为1,如果同

说起消息重入队列还得从队列注册消费者说起,客户端在向队列注册消费者之后,创建的channel也会被主队列进程monitor,当channel挂掉后,主队列进程(rabbit_amqqueue_process)收到'DOWN'通知,将未ack的消息重入队列,并根据消息的deliver tag,也就是消费入队列的顺序,将消息重入队列中 主要代码如下: 1.注册消费者 handle_method(#'basic.consume'{queue = QueueNameBin, consumer_tag =

C#中Timer使用及解决重入问题 ★介绍 首先简单介绍一下timer,这里所说的timer是指的System.Timers.timer,顾名思义,就是可以在指定的间隔是引发事件.官方介绍在这里,摘抄如下: 1 2 Timer 组件是基于服务器的计时器,它使您能够指定在应用程序中引发 Elapsed 事件的周期性间隔.然后可通过处理这个事件来提供常规处理. 例如,假设您有一台关键性服务器,必须每周 7 天.每天 24 小时都保持运行. 可以创建一个使用 Timer 的服务,以定期检查服务器并确保