目录 锁实现的注意点 加锁 connect 与 pconnect 解锁 Redis 中使用 Lua 脚本的注意点 Redis集群分布式锁 RedLock 算法 锁实现的注意点 互斥: 任意时刻, 只能有一个客户端获得锁 不会死锁: 客户端持有锁期间崩溃, 没有主动解除锁, 能保证后续的其他客户端获得锁 锁归属标识: 加锁和解锁的必须是同一个客户端, 客户端不能解掉非自己持有的锁(锁应具备标识) 如果是Redis集群, 还得考虑具有容错性: 只要大部分Redis节点正常运行, 客户端就可以加锁和解

由于用户同时访问线上的下订单接口,导致在扣减库存时出现了异常,这是一个很典型的并发问题,本篇文章为解决并发问题而生,采用的技术为Redis锁机制+多线程的阻塞唤醒方法. 在实现Redis锁机制之前,我们需要了解一下前置知识. 一.前置知识 1.多线程 将wait().notifyAll()归为到多线程的方法中略有一些不恰当,这两个方法是Object中的方法. ① 当调用了wait()方法后,让当前线程进入等待状态,并且让当前线程释放对象锁,等待既为阻塞状态,等待notifyAll()方法的唤醒.

Redis分布式锁 分布式锁是许多环境中非常有用的原语,其中不同的进程必须以相互排斥的方式与共享资源一起运行. 有许多图书馆和博客文章描述了如何使用Redis实现DLM(分布式锁管理器),但是每个库都使用不同的方法,并且许多使用一种简单的方法,与稍微更复杂的方法相比可以实现更低的保证设计. 这个页面试图提供一个更规范的算法来实现与Redis的分布式锁.我们提出一种称为Redlock的算法,它实现了一种DLM,我们认为它比香草单实例方法更安全.我们希望社区能够对其进行分析,提供反馈,并将其用作实施

随着现在分布式架构越来越盛行,在很多场景下需要使用到分布式锁.分布式锁的实现有很多种,比如基于数据库. zookeeper 等,本文主要介绍使用 Redis 做分布式锁的方式,并封装成spring boot starter,方便使用 一. Redis 分布式锁的实现以及存在的问题 锁是针对某个资源,保证其访问的互斥性,在实际使用当中,这个资源一般是一个字符串.使用 Redis 实现锁,主要是将资源放到 Redis 当中,利用其原子性,当其他线程访问时,如果 Redis 中已经存在这个资源,就不允

Redis分布式锁的try-with-resources实现 一.简介 在当今这个时代,单体应用(standalone)已经很少了,java提供的synchronized已经不能满足需求,大家自然 而然的想到了分布式锁.谈到分布式锁,比较流行的方法有3中: 基于数据库实现的 基于redis实现的 基于zookeeper实现的 今天我们重点说一下基于redis的分布式锁,redis分布式锁的实现我们可以参照redis的官方文档. 实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key

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> &

1.先配置spring-data-redis 首先是依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.8.4.RELEASE</version> </dependency> redisconfig 配置类 @Configuration

工作中,经常会遇到分布式环境中资源访问冲突问题,比如商城的库存数量处理,或者某个事件的原子性操作,都需要确保某个时间段内只有一个线程在访问或处理资源. 因此现在网上也有很多的分布式锁的解决方案,有数据库.MemCache.ZoopKeeper等等的方式. 这次,我们要学习的是一个基于Redis分布式锁的插件,RedLock.Net. 首先必须要有一个Redis服务来支持此分布式锁,其次就当然是要获取此插件了. 可以从Nuget中获取,也可以直接去Github下载   https://github

1. 前言 关于分布式锁的实现,目前常用的方案有以下三类: 数据库乐观锁: 基于分布式缓存实现的锁服务,典型代表有 Redis 和基于 Redis 的 RedLock: 基于分布式一致性算法实现的锁服务,典型代表有 ZooKeeper.Chubby 和 ETCD. 关于 Redis 实现分布式锁,网上可以查到很多资料,笔者最初也借鉴了这些资料,但是,在分布式锁的实现和使用过程中意识到这些资料普遍存在问题,容易误导初学者,鉴于此,撰写本文,希望为对分布式锁感兴趣的读者提供一篇切实可用的参考文档.

在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量. 而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记.这个标记可以理解为锁. 不同地方实现锁的方式也不一样,只要能满足所有线程都能看得

1.关于redis分布式锁,有个setIfAbsent: 即如果没有设置,会添加分布式锁,并返回true; 2.redis分布式锁有个轮询过程: / * @param key redis键 * @param expire 键过期时间(单位:毫秒) * @param timeout 超时时间(单位: 毫秒) * @return true表示加锁成功,false表示加锁失败 */ public boolean lock(String key, long expire, long timeout) {

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

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题.分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍.在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即

一. Redis 分布式锁的实现以及存在的问题 锁是针对某个资源,保证其访问的互斥性,在实际使用当中,这个资源一般是一个字符串.使用 Redis 实现锁,主要是将资源放到 Redis 当中,利用其原子性,当其他线程访问时,如果 Redis 中已经存在这个资源,就不允许之后的一些操作.spring boot使用 Redis 的操作主要是通过 RedisTemplate 来实现,一般步骤如下: 1.将锁资源放入 Redis (注意是当key不存在时才能放成功,所以使用 setIfAbsent 方法)

redis分布式锁的基本功能包括, 同一刻只能有一个人占有锁, 当锁被其他人占用时, 获取者可以等待他人释放锁, 此外锁本身必须能超时自动释放. 直接上java代码, 如下: package com.test; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import jav

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

 锁在我们的日常开发可谓用得比较多.通常用来解决资源并发的问题.特别是多机集群情况下,资源争抢的问题.但是,很多新手在锁的处理上常常会犯一些问题.今天我们来深入理解锁. 一.Redis 锁错误使用之一我曾经见过有的项目把查询结果存储到 Redis 当中时的伪代码如下: $redis    = new \Redis('127.0.0.1', 6379); $cacheKey = 'query_cache'; $result   = $redis->get($cacheKey); if ($resu

自己写了个简单的redis分布式锁 [注意:此锁需要在每次使用前都创建对象,也就是要在线程内每次都创建对象后使用] package redis; import java.util.Collections; import java.util.Random; import java.util.UUID; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RLock; import org.redisson.api.RedissonClient

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

承接前面一篇Redis分布式锁的原理介绍 https://www.cnblogs.com/liboware/p/11921759.html 我们针对于实现方案进行接下来上篇进行重新的规划和定义以及完善. 关于分布式锁 很久之前有讲过并发编程中的锁并发编程的锁机制:synchronized和lock.在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量.而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码

悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程).传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现. 乐观锁总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时