背景 redlock算法是为了解决什么问题呢? 在单redis实例实现分布式锁时,可能会出现线程A设置完锁后,master挂掉,slave提升为master,因为异步复制的特性,线程A设置的锁丢失了,这时候线程B设置锁也能够成功,导致线程A和B同时拥有锁 然后redis作者提出了redlock算法 算法描述 获得当前时间(ms) 首先设置一个锁有效时间valid_time,也就是超过这个时间后锁自动释放,使用相同的key和value对所有redis实例进行设置,每次链接redis实例时设置一个小

在不同进程需要互斥地访问共享资源时,分布式锁是一种非常有用的技术手段. 有很多三方库和文章描述如何用Redis实现一个分布式锁管理器,但是这些库实现的方式差别很大,而且很多简单的实现其实只需采用稍微增加一点复杂的设计就可以获得更好的可靠性. 这篇文章的目的就是尝试提出一种官方权威的用Redis实现分布式锁管理器的算法,我们把这个算法称为RedLock. 实现 在描述具体的算法之前,下面是已经实现了的项目可以作为参考: Redlock-rb (Ruby实现).还有一个Redlock-rb的分支,添

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

Redlock:全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁: 使用场景:多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求(防止关键业务出现并发攻击): 官网文档地址如下:https://redis.io/topics/distlock 这个锁的算法实现了多redis实例的情况,相对于单redis节点来说,优点在于 防止了 单节点故障造成整个服务停止运行的情况:并且在多节点中锁的设计,及多节点同时崩溃等各种意外情况有自己独特的设计方法: 此博客或

普通实现 说道Redis分布式锁大部分人都会想到:setnx+lua,或者知道set key value px milliseconds nx.后一种方式的核心实现命令如下: - 获取锁(unique_value可以是UUID等) SET resource_name unique_value NX PX - 释放锁(lua脚本中,一定要比较value,防止误解锁) ]) == ARGV[] then ]) else end 这种实现方式有3大要点(也是面试概率非常高的地方): set命令要用se

怎样做可靠的分布式锁,Redlock 真的可行么? https://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html 本文是对 Martin Kleppmann 的文章 How to do distributed locking 部分内容的翻译和总结,上次写 Redlock 的原因就是看到了 Martin 的这篇文章,写得很好,特此翻译和总结.感兴趣的同学可以翻看原文,相信会收获良多. 开篇作者认为现在 Redi

J并发是程序开发中不可避免的问题,根据系统面向用户.功能场景的不同,并发的重视程度会有不同.从程序的角度来说,并发意味着相同的时间点执行了相同的代码,而有些情况是不被允许的,比如:转账.抢购占库存等,如果没有做好临界条件的验证,会带来非常严重的后果.追根结底是因为并发引起的数据不一致问题,面对并发,我们通常会采用锁来优化. 场景模拟 如下模拟抢购的示例代码(C#): //有10个商品库存privatestaticintstockCount=10;publicboolBuy(){//模拟执行的逻辑

之前写过一篇文章<如何在springcloud分布式系统中实现分布式锁?>,由于自己仅仅是阅读了相关的书籍,和查阅了相关的资料,就认为那样的是可行的.那篇文章实现的大概思路是用setNx命令和setEx配合使用. setNx是一个耗时操作,因为它需要查询这个键是否存在,就算redis的百万的qps,在高并发的场景下,这种操作也是有问题的.关于redis实现分布式锁,redis官方推荐使用redlock. 一.redlock简介 在不同进程需要互斥地访问共享资源时,分布式锁是一种非常有用的技术手

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/forezp/article/details/70305336 本文出自方志朋的博客 之前写过一篇文章<如何在springcloud分布式系统中实现分布式锁?>,由于自己仅仅是阅读了相关的书籍,和查阅了相关的资料,就认为那样的是可行的.那篇文章实现的大概思路是用setNx命令和setEx配合使用. setNx是一个耗时操作,因为它需要查询这个键是否存在,就算redis的百万的qps,在高并发的场景下,这种操作也是有问题的.关于redi

链接 Distributed locks with Redis 引言 之前自己在用redis来实现分布式锁的时候都是基于单个Redis实例,也就是说Redis本身是有单点故障的,Redis的官方文档介绍了一种"自认为"合理的算法,Redlock来实现分布式Redis下的分布式锁. Martin Kleppmann写了一篇文章分析Redlock.然后redis的作者写了一篇反驳的文章这里.加油. Redlock实现库 Java Redisson Star 9458 C# RedLock.

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

Redlock-cs (C#/.NET implementation). RedLock.net (C#/.NET implementation). Includes async and lock extension support. ScarletLock (C# .NET implementation with configurable datastore) Redlock4Net (C# .NET implementation)

⒈简介 RedLock 分布式锁算法由 Redis 的作者提出,大部分语言都有对应的实现,查看,RedLock.net 是 RedLock 分布式锁算法的 .NET 版实现,用来解决分布式下的并发问题. RedLock 的思想是使用多台 Redis Master ,节点之间完全独立,节点间不需要进行数据同步,因为 Master-Slave 架构一旦 Master 发生故障时数据没有复制到 Slave,被选为 Master 的 Slave 就丢掉了锁,另一个客户端就可以再次拿到锁. 锁通过 set

本文是一个demo,利用多进程,来模拟使用redis分布式锁的使用场景.本机需要安装redis,python3.7下运行代码.分布式锁用redlock这个包实现,实现步骤分三步: 实例化锁:rlock = RedLock('test',[{'host': 'localhost','port': 6379,'db': 0,}]) 获取锁:rlock.acquire(),获取锁之后才能执行程序. 释放锁:rlock.release(),程序执行完之后,要释放锁,否者其他程序就阻塞,一直执行不了. 完

普通实现 说道Redis分布式锁大部分人都会想到: 1.setnx+lua, 2.setkey value px milliseconds nx. - 获取锁(unique_value可以是UUID等) SET resource_name unique_value NX PX 30000 - 释放锁(lua脚本中,一定要比较value,防止误解锁) if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("

1 前言 前面写了4篇Redis底层实现和工程架构相关文章,感兴趣的读者可以回顾一下: Redis面试热点之底层实现篇-1 Redis面试热点之底层实现篇-2 Redis面试热点之工程架构篇-1 Redis面试热点之工程架构篇-2 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,

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

Redis单节点的分布式锁只需要注意三点就可以了: 1.加锁并设置锁的过期时间必须是原子操作; 2.锁的value值必须要有唯一性; 3.释放锁的时候要验证其value值,不是自己加的锁不能释放. 但是单节点分布式锁最大的缺点就是,它只作用在一个Redis节点上,如果该节点挂了,那就挂了. 那可不可以通过哨兵机制来保证高可用呢? 答案是不行. 因为Redis在进行主从复制的时候是异步的. 假设 clientA 拿到锁后,在 master 还没同步到 slave 时,master 发生了故障,这时

本文是对 Martin Kleppmann 的文章 How to do distributed locking 部分内容的翻译和总结,上次写 Redlock 的原因就是看到了 Martin 的这篇文章,写得很好,特此翻译和总结.感兴趣的同学可以翻看原文,相信会收获良多. 开篇作者认为现在 Redis 逐渐被使用到数据管理领域,这个领域需要更强的数据一致性和耐久性,这使得他感到担心,因为这不是 Redis 最初设计的初衷(事实上这也是很多业界程序员的误区,越来越把 Redis 当成数据库在使用),

Redis 官方站这篇文章提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全.它可以保证以下特性: 安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁 避免死锁:最终 client 都可能拿到锁,不会出现死锁的情况,即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区 容错性:只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务 怎么在单节点上实现分布式锁? SET resource_name my_random_v