1.设计思路 由于Redis是单线程模型,命令操作原子性,所以利用这个特性可以很容易的实现分布式锁.A用户端在Resdis写入1个KEY,其他的用户无法写入这个KEY,实现锁的效果.A用户使用完成后释放KEY,或者是KEY过了超时时间,释放KEY. 2.redis脚本 //redis-cli登陆命令 -h host -p 端口 -a 密码 redis-cli -h -a //Key:lockName Value:lockValue //NX :只在键不存在时,才对键进行设置操作.(nil) #

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

原文:.net core 下的分布式事务锁 目录 系统分布式锁的用法 锁的实现 锁的使用 API内的范例: 引用链接 系统分布式锁的用法 公司框架新增功能分布式锁: 锁的性能之王: 缓存 > Zookeeper >= 数据库 锁的实现 实现原理:核心采用StackExchange.Redis的LockTake方法实现. 支持同步获取锁,或者等待直到超时获取锁. /// <summary> /// 分布式锁,提供全局分布式锁支持,以resource redis为基础 /// 这个锁只

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利

package com.mall.common; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import redis.clients.jedis.ShardedJedis; import redis.clients.jedis.Sh

使用Netflix的包 curator-recipes pom文件引入相关依赖 <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.6.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.ap

最近研究paxos算法,看了许多相关的文章,概念还是很模糊,觉得还是没有掌握paxos算法的精髓,所以花了3天时间分析了libpaxos3的所有代码,此代码可以从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载.对paxos算法有初步了解之后,再看此文的效果会更好:如果你也想分析libpaxos3的话,此文应该会对你有不小帮助:关于paxos的历史这里不多做介绍,关于描述paxos算法写的最好的一篇文章应该就是维基百科了,地址戳这里:http://zh.wik

1.保证消息传递与一致性 1.1生产者确保消息自主性 当生产者发送一条消息时,它必须完成他的所有业务操作. 如下图: 这保证消费者接受到消息时,生产者已处理完毕相关业务,也就是1PC的基础. 1.2 MQ保存并转发消息 消息标记为持久化,MQ将会利用保存并转发机制,来履行它与发送者之间的契约. 至于activemq高可用部分,详见另外一篇blog:https://my.oschina.net/floor/blog/1574213 一般MQ保存并转发的流程如下: 1.3消费者确认模式的选择 JMS

事务的统一性是微服务的一个重点问题,简洁有效的控制事务,更是程序员所需要的.JMS的诞生,就是为了更简单.更有效的控制事务. 先看一段调用微服务的代码: using (var ms = new JMSClient()) { //调用用户信息微服务,创建新用户 var uis = ms.GetMicroService<UserInfoService>(); var userid = uis.CreateUser(); //调用银行微服务,创建用户的银行账号 var bks = tran.GetM

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

原创文章,同步发自作者个人博客 http://www.jasongj.com/big_data/two_phase_commit/ 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志

使用分布式事务时 就锁死了,而且是只锁编辑的行 使用.netSQL事务一定要执行了一个CUD的SQL才会锁死,而且也是锁行,但是也锁读的行 .netSQL事务要在这里才锁死 结论,对于产品要求细粒度的操作一定要使用分布式事务或存储过程,其他的可以使用.netSQL事务 PS:分布式事务(MSDTC)在网上有很多差评,希望大家可以在这里讨论一下,如有不对,请批评指正,谢谢

1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.XA之所以需要引入事务管理器是因为,在分布式系统中,从理论上讲(参考Fischer等的论文),两台机器理论上无法达到一致的状态,需要引入一

基本概念 Local Coordinator:在分布事务中,必须参考其它节点上的数据才能完成自己这部分操作的站点. Global Coordinator:分布事务的发起者,负责协调这个分布事务. Commit Point Site:在分布事务中,首先执行COMMIT或ROLLBACK操作的站点.一般情况下,应该把存储关键数据的站点作为Commit Point Site.因为Commit Point Site和其它站点不一样,从来不会进入prepared状态,所以不会存在IN-DOUBT事务. 可

07 分布式事务 一.前言 [1]理解事务特性 [2]掌握TransactionFlow 特性 [3]掌握WCF中的事务属性 TransactionAutoCompleteOnSessionClose TransactionlsolationLevel TransactionTimeout 二.事务 [1]事务概述 事务是一个最小的工作单元,不论成功与否都作为一个整体进行工作. 由于事务是由几个任务组成的,因此如果一个事务作为一个整体是成功的,则事务中的每个任务都必须成功. 如果事务中有一部分失

在.NET 1.x中,我们基本是通过ADO.NET实现对不同数据库访问的事务..NET 2.0为了带来了全新的事务编程模式,由于所有事务组件或者类型均定义在System.Transactions程序集中的System.Transactions命名空间下,我们直接称基于此的事务为System.Transactions事务.System.Transactions事务编程模型使我们可以显式(通过System.Transactions.Transaction)或者隐式(基于System.Transact

1.问题现象 但是实际情况,完全出乎笔者的想法.检查一般对象数据表锁定,只需要检查v$locked_object和v$transaction视图,就可以定位到具体人.但是检查之后的结果如下: SQL> select * from v$locked_object; XIDUSN XIDSLOT XIDSQN OBJECT_ID SESSION_ID ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- SQL> select * from

着系统的复杂性不断增加,我们所面对的分布式系统渐渐增加.分布式文件系统.分布式消息队列系统等等层出不穷,在一些行业特别是互联网行业应用广泛.分布式数据库也是目前使用比较常用的分布式系统之一. 简单来说,分布式数据库就是通过多个相互连接的数据库节点(注意不是Instance),来支持前端系统数据访问需要的数据库组织结构.各个节点之间相互独立.自我管理(site autonomy).分布式数据库系统追求的主要目标包括:可用性(availability).准确性(accuray).一致性(concur

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信

Spanner要满足的external consistency 是指:后开始的事务一定可以看到先提交的事务的修改.所有事务的读写都加锁可以解决这个问题,缺点是性能较差.特别是对于一些workload中只读事务占比较大的系统来说不可接受.为了让只读事务不加任何锁,需要引入多版本.在单机系统中,维护一个递增的时间戳作为版本号很好办.分布式系统中,机器和机器之间的时钟有误差,并且误差范围不确定,带来的问题就是很难判断事件(在本文,事件指分布式事务版本号)发生的前后关系.反应在Spanner中,就是很难