在Redis 缓存击穿(失效).缓存穿透.缓存雪崩怎么解决?中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」. 码哥,布隆过滤器还能在哪些场景使用呀? 比如我们使用「码哥跳动」开发的「明日头条」APP 看新闻,如何做到每次推荐给该用户的内容不会重复,过滤已经看过的内容呢? 你会说我们只要记录了每个用户看过的历史记录,每次推荐的时候去查询数据库过滤存在的数据实现去重. 实际上,如果历史记录存储在关系数据库里,去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询,当系统并发量很高时,数据库是很难扛住压力的.

1. 简介 布隆过滤器是防止缓存穿透的方案之一.布隆过滤器主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的业务场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重, 解决缓存穿透问题等. 布隆过滤器:在一个存在一定数量的集合中过滤一个对应的元素,判断该元素是否一定不在集合中或者可能在集合中.它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难. 想详细了解的,可以查看我的另一篇博客Redis-缓存穿透/击穿/雪崩. 2. guava 实现 google的guava工具类已经帮我们造

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转: Redisson分布式锁实现 2018年09月07日 15:30:32 校长我错了 阅读数:3303   转:分布式锁和Redisson实现 概述 分布式系统有一个著名的理论CAP,指在一个分布式系统中,最多只能同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项.所以在设计系统时,往往需要权衡,在CAP中作选择.当然,这个理论也并不一定完美,不同系统对CAP的要求级别不一样,选择需要考虑方方面面.

redisson是redis官网推荐的java语言实现分布式锁的项目.当然,redisson远不止分布式锁,还包括其他一些分布式结构.详情请移步:https://github.com/mrniko/redisson/wiki redisson支持4种链接redis的方式: Cluster(集群) Sentinel servers(哨兵) Master/Slave servers(主从) Single server(单机) 下面通过简单的案例使用redisson的lock. 1.RedissonM

一.通过maven引入redisson的jar包 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.6.5</version> </dependency> 二.在yaml文件中引入redis的相关配置(redis单节点可以读取原有redis配置拼装,如果是主从需另外独立配置,相关属性

为什么要使用分布式锁? 单机情况下,多线程同时访问并改变临界资源(可变共享变量),将会使得这个变量不可预知,所以我们引入了同步(lock—synchronized).但在分布式场景下(多机部署),业务上我们需保证某个共享变量数据最终一致性,但实际每个机器的变量是独立的,同步(lock—synchronized)的机制仅仅限于单机,这种情况下,就需要有一个多机情况下的共享数据库(通常为redis),通过某种手段达到与同步一样效果机制. demo <!-- redisson --> <dep

http://thoreauz.com/2017/08/20/language/java/%E5%9F%BA%E7%A1%80/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81%E5%92%8CRedisson%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 分布式锁和Redisson实现 Aug 20, 2017  阅读次数 102 CONTENTS 概述 分布式锁特性 Redis实现之Redisson原理 概述 分布式系统有一个著名的理论CAP,指在一个分布式系统中,最多只能同

1,概述:在一些高并发的场景中,比如秒杀,抢票,抢购这些场景,都存在对核心资源,商品库存的争夺,控制不好,库存数量可能被减少到负数,出现超卖的情况,或者 产生唯一的一个递增ID,由于web应用部署在多个机器上,简单的同步加锁是无法实现的,给数据库加锁的话,对于高并发,1000/s的并发,数据库可能由行锁变成表锁,性能下降会厉害.那相对而言,redis的分布式锁,相对而言,是个很好的选择,redis官方推荐使用的Redisson就提供了分布式锁和相关服务. 下面介绍下如何使用Redisson. 2

虽然数据库有锁的实现,但是有时候对于数据的操作更需要业务层控制. 这个解决的问题有次面试被问到过,当时不知道怎么解决,乱说一通,今天也算是有个解决方案了 项目中有个需求,就是订单需要经过一层一层的审核,审核过程中当前审核人有权限审核,上一审核人有权限撤销上一步的审核.这样在审核过程中就需要对订单审核权限进行控制: 只有当前审核人和上一审核人可以进行操作 当前审核人审核后上一审核人就不能撤回 上一审核人撤回后当前审核人就无法审核 实现上述需求,我就需要对订单的审核/撤销接口进行控制,即同一订单的审

原文:http://tlzl0526-gmail-com.iteye.com/blog/2378853 在一些高并发的场景中,比如秒杀,抢票,抢购这些场景,都存在对核心资源,商品库存的争夺,控制不好,库存数量可能被减少到负数,出现超卖的情况,或者 产生唯一的一个递增ID,由于web应用部署在多个机器上,简单的同步加锁是无法实现的,给数据库加锁的话,对于高并发,1000/s的并发,数据库可能由行锁变成表锁,性能下降会厉害.那相对而言,redis的分布式锁,相对而言,是个很好的选择,redis官方推

实例代码地址,请前往:https://gitee.com/GuoqingLee/distributed-seckill redis官方文档地址,请前往:http://www.redis.cn/topics/distlock.html 前言 关于分布式锁的实现,目前主流方案有以下三类: 1.基于数据库的乐观锁: 2.基于redis实现的锁服务: 3.基于zookeeper的实现: 网上关于怎么实现redis的分布式锁,一搜一大把的文章,有写的比较好的,也有明显存在缺陷的,非常容易误导初入这一块的初

Redisson实现分布式锁(2)-RedissonLock 有关Redisson实现分布式锁上一篇博客讲了分布式的锁原理:Redisson实现分布式锁---原理 这篇主要讲RedissonLock和RLock.Redisson分布式锁的实现是基于RLock接口,RedissonLock实现RLock接口. 一.RLock接口 1.概念 public interface RLock extends Lock, RExpirable, RLockAsync 很明显RLock是继承Lock锁,所以他

Redisson实现分布式锁(1)---原理 有关Redisson作为实现分布式锁,总的分3大模块来讲. 1.Redisson实现分布式锁原理 2.Redisson实现分布式锁的源码解析 3.Redisson实现分布式锁的项目代码(可以用于实际项目中) 本文只介绍Redisson如何实现分布式锁的原理.其它的会在接下来的博客讲,最后有关Redisson实现分布式锁的项目代码的博客中会放上项目源码到GitHub上. 一.高效分布式锁 当我们在设计分布式锁的时候,我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些

分布式锁-redLock And Redisson 2019-03-01 16:51:48 淹不死的水 阅读数 372更多 分类专栏: 分布式锁   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/stone_yw/article/details/88062938 文章目录 CAP redis分布式锁存在的问题 RedLock RedLock是什么? RedLock算法 失败时重试 释放锁

使用redisson做分布式锁 分布式锁 在java中单体应用中,我们如果想要保证一个接口或者服务.方法当下只有一个线程在运行,我们可以通过JDK提供的Lock.Semaphore.同步锁等多种方式实现只有一个线程在运行. 在微服务系统中,我们的单体应用会变成多个节点,只靠JDK本身的锁只能控制一个节点的运行,所以我们需要一个可以控制全局的锁来控制系统的运行,这就是所谓的分布式锁. Zk redis 等中间件都可以做分布式锁,优缺点也各不相同,在我们现在的系统中zk的直接操作还是比较少,更多的是

Redis介绍 参考地址:https://blog.csdn.net/turbo_zone/article/details/83422215 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此

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 前面已经学习了Redission可重入锁以及公平锁的原理,接着看看Redission是如何来实现RedLock的. RedLock原理 RedLock是基于redis实现的分布式锁,它能够保证以下特性: 互斥性:在任何时候,只能有一个客户端能够持有锁:避免死锁: 当客户端拿到锁后,即使发生了网络分区或者客户端宕机,也不会发生死锁:(利用key的存活时间) 容错性:只要多数节点的redis实例正常运行,就能够对外提供服务,加锁或者释放锁: RedLock算法思想,意思是不能只在一个redis

写在前面 在了解分布式锁具体实现方案之前,我们应该先思考一下使用分布式锁必须要考虑的一些问题.​ 互斥性:在任意时刻,只能有一个进程持有锁. 防死锁:即使有一个进程在持有锁的期间崩溃而未能主动释放锁,要有其他方式去释放锁从而保证其他进程能获取到锁. 加锁和解锁的必须是同一个进程. 锁的续期问题. 常见的分布式锁实现方案 基于 Redis 实现分布式锁 基于 Zookeeper 实现分布式锁 本文采用第一种方案,也就是基于 Redis 的分布式锁实现方案. Redis 实现分布式锁主要步骤 指定一

前言 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式. 在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,这个时候,便需要使用到分布式锁. 什么是分布式锁 1.在分布式环境中使用到的锁就是分布式锁 2.在分布式环境中对不同应用程序操作的共享资源进行加锁就是分布式锁 分布式环境 1.同一个应用下的子应用采用单独部署的方式运行就是分布式 2.只要应用存在跨JVM就是分布式环境