简单的说,zookeeper就是为了解决集群环境中数据一致性的问题. 举个很简单栗子: 有一个变量A,分别存在于两台服务器中,某个程序需要用到变量A,就随机地访问其中一台服务器并取得变量A的值,对吧?现在有两个客户端分别修改两台服务器上的变量A,其中一个客户端把其中一台服务器的变量A的值修改为1,另一个客户端把另一台服务器的变量A修改为2.那么之后,程序访问取得这个变量的值,到底是1还是2呢?zookeeper就是为了解决这种问题的. 本文主要是讲一个demo,利用zookeeper的特性来实现

一:windows创建锁接口 创建互斥锁的方法是调用函数CreateMutex HANDLE CreateMutex( LPSECURITY_ATTRIBUTESlpMutexAttributes, // 指向安全属性的指针 BOOLbInitialOwner, // 初始化互斥对象的所有者 LPCTSTRlpName // 指向互斥对象名的指针 ); 第一个参数是一个指向SECURITY_ATTRIBUTES结构体的指针,一般的情况下,可以是nullptr. 第二个参数类型为BOOL,表示互斥

#include <stdio.h> #include <pthread.h> pthread_t work1Id; pthread_t work2Id; ; ; pthread_cond_t cond_ready = PTHREAD_COND_INITIALIZER; pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; ; void* Work1(void* args) { ; printf("I am work%d\n

前言 分布式信号量,之前在 Redisson 中也介绍过,Redisson 的信号量是将计数维护在 Redis 中的,那现在来看一下 Curator 是如何基于 ZooKeeper 实现信号量的. 使用 Demo public class CuratorDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { String connectString = "127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.

Curator是ZooKeeper的一个客户端框架,其中封装了分布式互斥锁的实现,最为常用的是InterProcessMutex,本文将对其进行代码剖析 简介 InterProcessMutex基于Zookeeper实现了分布式的公平可重入互斥锁,类似于单个JVM进程内的ReentrantLock(fair=true) 构造函数 1234567891011121314151617 // 最常用public InterProcessMutex(CuratorFramework client, St

1．定义分布式锁接口 package com.ljq.lock; import java.util.concurrent.TimeUnit; public interface DistributedLock { /** * 获取锁,如果没有得到锁就一直等待 * * @throws Exception */ public void acquire() throws Exception; /** * 获取锁,如果没有得到锁就一直等待直到超时 * * @param time 超时时间 * @param

前几天分享了@Ruthless大神的Redis锁,发现和大家都学习了很多东西.因为分布式锁里面,最好的实现是zookeeper的分布式锁.所以在这里把实现方式和大家分享一下. zookeeper分布式锁实现 1．定义分布式锁接口 package com.ljq.lock; import java.util.concurrent.TimeUnit; public interface DistributedLock { /** * 获取锁,如果没有得到锁就一直等待 * * @throws Excep

互斥锁和信号量很相似, RT-Thread 中的互斥锁也有静态和动态之分,和互斥锁有关的操作如下:初始化—rt_mutex_init()(对应静态互斥锁):建立—rt_mutex_create()(对应动态互斥锁):获取—rt_mutex_take():释放—rt_ mutex_release():脱离—rt_mutex_detach()( 对应静态信号量) :删除—rt_mutex_delete()( 对应动态信号量): 我们看到信号量和互斥锁如此形似,那么它们的区别在哪里?我以我的理解,区别

1 场景描述 在分布式应用, 往往存在多个进程提供同一服务. 这些进程有可能在相同的机器上, 也有可能分布在不同的机器上. 如果这些进程共享了一些资源, 可能就需要分布式锁来锁定对这些资源的访问. 2 思路 进程需要访问共享数据时, 就在"/locks"节点下创建一个sequence类型的子节点, 称为thisPath. 当thisPath在所有子节点中最小时, 说明该进程获得了锁. 进程获得锁之后, 就可以访问共享资源了. 访问完成后, 需要将thisPath删除. 锁由新的最小的子

在Redis分布式锁一文中, 作者介绍了如何使用Redis开发分布式锁. Redis分布式锁具有轻量高吞吐量的特点,但是一致性保证较弱.我们可以使用Zookeeper开发分布式锁,来满足对高一致性的要求. Zookeeper 分布式锁原理 Zookeeper 节点具有一些性质可以帮助我们开发分布式锁: 临时节点: 客户端可以创建临时节点,当客户端会话终止或超时后Zookeeper会自动删除临时节点.该特性可以用来避免死锁. 触发器: 当节点的状态发生改变时,Zookeeper会通知监听相应事件的

了解之前我们先了解一下什么是多任务? 概念: 几个不同的事件在同时运行就是多任务, 这样的话, 我们有牵扯到了真的多任务, 假的多任务; 并行: 真的多任务, 通过电脑的核数来确定 并发: 假的多任务, 即cpu的快速切换 线程 1.线程之间共享全局变量; 2.主线程等待子线程结束后才结束; 3.线程之间执行顺序是无序的; 4.互斥锁以及死锁的问题. demo 如何创建线程: import threading from time import sleep,ctime def sing(): fo

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12520.html 0.准备工作 0-1 运行环境 jdk1.8 gradle 一个能支持以上两者的代码编辑器,作者使用的是IDEA. 0-2 知识储备 对Java并发包,互斥锁 有一定的理解. 对Redis数据库有一定了解. 本案例偏难,案例内有注释讲解,有不明白的地方,或者不正确的地方,欢迎联系作者本人或留言. 1.设计思路 1.1 项目结构 图2--项目结构 /lock/DestributeLock.java:锁的

10.1.goroutine goroutine的使用 //Learn_Go/main.go package main import ( "fmt" "time" ) func demo(count int) { for i :=1; i < 10; i++{ fmt.Println(count,":",i) } } func main() { for i :=1; i < 10; i++{ go demo(i) } //添加休眠时间

问题 (1)zookeeper如何实现分布式锁? (2)zookeeper分布式锁有哪些优点? (3)zookeeper分布式锁有哪些缺点? 简介 zooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它可以为分布式应用提供一致性服务,它是Hadoop和Hbase的重要组件,同时也可以作为配置中心.注册中心运用在微服务体系中. 本章我们将介绍zookeeper如何实现分布式锁运用在分布式系统中. 基础知识 什么是znode? zooKeeper操作和维护的为一个个数据节点,称为 z

子进程回收资源两种方式 - 1) join让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源. - 2) 主进程 “正常结束” ,子进程与主进程一并被回收资源. from multiprocessing import Process import time # 任务 def task(): print('start....') time.sleep(2) print('end......') if __name__ == '__main__': p = Process(target

什么时候需要用到锁? 当程序中就一个线程的时候,是不需要加锁的,但是通常实际的代码不会只是单线程,所以这个时候就需要用到锁了,那么关于锁的使用场景主要涉及到哪些呢? 多个线程在读相同的数据时 多个线程在写相同的数据时 同一个资源,有读又有写 互斥锁(sync.Mutex) 互斥锁是一种常用的控制共享资源访问的方法,它能够保证同时只有一个 goroutine 可以访问到共享资源(同一个时刻只有一个线程能够拿到锁) 先通过一个并发读写的例子演示一下,当多线程同时访问全局变量时,结果会怎样? pack

10.1.goroutine goroutine的使用 //Learn_Go/main.go package main import ( "fmt" "time" ) func demo(count int) { for i :=1; i < 10; i++{ fmt.Println(count,":",i) } } func main() { for i :=1; i < 10; i++{ go demo(i) } //添加休眠时间

线程同步 - POSIX互斥锁 概括 本文讲解POSIX中互斥量的基本用法,从而能达到简单的线程同步.互斥量是一种特殊的变量,它有两种状态:锁定以及解锁.如果互斥量是锁定的,就有一个特定的线程持有或者拥有这个互斥量:如果没有线程持有这个互斥量,我们就说这个互斥量是解锁的.可用的.同时,互斥量还有一个等待持有该互斥量的线程队列.互斥队列中的线程获得互斥量的顺序由线程调度所决定,但POSIX没有要求实现任何特定的策略. 程序描述 现在我们尝试写一个程序来体会互斥量的基本应用,用程序来模拟验证:\[\

在如何解决原子性问题的最后,我们卖了个关子,互斥锁不仅仅只有synchronized关键字,还可以用什么来实现呢? J.U.C包中还提供了一个叫做Locks的包,我好歹英语过了四级,听名字我就能马上大声的说:Locks包必然也可以用作互斥! ReentrantLock 我们可以通过从具体到抽象的方法来揭开Locks包的神秘面试. 从图中可以看出,有个叫做ReentrantLock实现了Lock接口,那么就从它入手吧! 顾名思义,ReentrantLock叫做可重入锁,所谓可重入锁,顾名思义,指的

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