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.

RedLock算法-使用redis实现分布式锁服务 译自Redis官方文档 在多线程共享临界资源的场景下,分布式锁是一种非常重要的组件. 许多库使用不同的方式使用redis实现一个分布式锁管理. 其中有一部分简单的实现方式可靠性不足,可以通过一些简单的修改提高其可靠性. 这篇文章介绍了一种指导性的redis分布式锁算法RedLock,RedLock比起单实例的实现方式更加安全. 在介绍RedLock算法之前,我们列出了一些已经实现了分布式锁的类库供大家参考. Redlock-rb (Ruby 实

如果大家项目中Redis是多机部署的可以来好好看看这篇实现,讲的非常好. 使用Redisson实现分布式锁,Spring AOP简化之   源码 Redisson概述 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid).它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务.其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, De

原文:https://blog.csdn.net/Kincym/article/details/78697472 关于redisson的源代码请参考官网:https://github.com/redisson/redisson redisson官方讲解参考:https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 springBoot中实现 首先需要引入redisson <!--redis--> <dependency>

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

前言 平时的工作中,由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的,所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就需要引入分布式锁来解决这一问题. 针对分布式锁的实现,目前比较常用的就如下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁 [本文] 基于 Zookeeper 实现分布式锁 接下来这个系列文章会跟大家一块探讨这三种方案,本篇为 Redis 实现分布式锁篇. Redis分布式环境搭建推荐:基于Docker的Redis集群搭建 Redis分布式锁一览 说到 Re

转: Redisson实现分布式锁 Redisson文档参考:https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 redis是实现分布式锁的一种方式,其他还可以基于数据库,zookeeper等方式实现:这里拿出redis单说一下,redis从原理上大概有两种实现方式,要么是调用redis原生的原子性命令,要么是通过eval执行封装好的lua脚本:而从使用上来讲也有两种方式,要么自己动手实现(参考:https://www.cnb

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

Redisson 分布式锁实战与 watch dog 机制解读 目录 Redisson 分布式锁实战与 watch dog 机制解读 背景 普通的 Redis 分布式锁的缺陷 Redisson 提供的分布式锁 watch dog 的自动延期机制 watch dog 核心源码解读 关键结论 参考 背景 据Redisson官网的介绍,Redisson是一个Java Redis客户端,与Spring 提供给我们的 RedisTemplate 工具没有本质的区别,可以把它看做是一个功能更强大的客户端(虽

### 什么是锁? 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

基于 REDIS 的 SETNX().EXPIRE() 方法做分布式锁 setnx() setnx 的含义就是 SET if Not Exists,其主要有两个参数 setnx(key, value).该方法是原子的,如果 key 不存在,则设置当前 key 成功,返回 1:如果当前 key 已经存在,则设置当前 key 失败,返回 0. expire() expire 设置过期时间,要注意的是 setnx 命令不能设置 key 的超时时间,只能通过 expire() 来对 key 设置. 使用

前言 在Java并发编程中,我们通常使用到synchronized .Lock这两个线程锁,Java中的锁,只能保证对同一个JVM中的线程有效.而在分布式集群环境,这个时候我们就需要使用到分布式锁. 实现分布式锁的方案 基于数据库实现分布式锁 基于缓存Redis实现分布式锁 基于Zookeeper的临时序列化节点实现分布式锁 Redis实现分布式锁 场景:在高并发的情况下,可能有大量请求来到数据库查询三级分类数据,而这种数据不会经常改变,可以引入缓存来存储第一次从数据库查询出来的数据,其他线程就

前言 ​ 现如今很多系统都会基于分布式或微服务思想完成对系统的架构设计.那么在这一个系统中,就会存在若干个微服务,而且服务间也会产生相互通信调用.那么既然产生了服务调用,就必然会存在服务调用延迟或失败的问题.当出现这种问题,服务端会进行重试等操作或客户端有可能会进行多次点击提交.如果这样请求多次的话,那最终处理的数据结果就一定要保证统一,如支付场景.此时就需要通过保证业务幂等性方案来完成. 什么是幂等 ​ 幂等本身是一个数学概念.即 f(n) = 1^n ,无论n为多少,f(n)的值永远为1.在

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

1.引入业务场景 业务场景一出现: 因为小T刚接手项目,正在吭哧吭哧对熟悉着代码.部署架构.在看代码过程中发现,下单这块代码可能会出现问题,这可是分布式部署的,如果多个用户同时购买同一个商品,就可能导致商品出现 库存超卖 (数据不一致) 现象,对于这种情况代码中并没有做任何控制. 原来一问才知道,以前他们都是售卖的虚拟商品,没啥库存一说,所以当时没有考虑那么多... 这次不一样啊,这次是售卖的实体商品,那就有库存这么一说了,起码要保证不能超过库存设定的数量吧. 小T大眼对着屏幕,屏住呼吸,还好提

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

一:前言 我在实际环境中遇到了这样一种问题,分布式生成id的问题!因为业务逻辑的问题,我有个生成id的方法,是根据业务标识+id当做唯一的值! 而uuid是递增生成的,从1开始一直递增,那么在同一台机器上运行代码,加上同步方法(synchronized),这个生成id的方法就是ok! 但是因为业务扩展或者说为了安全,项目运行在两台机器上,此时单个的同步方法(synchronized)就不能防止id的重复了!!! 要解决上面的这个问题,其他有如下解决办法! (1):每台机器生产Id的代码,key+

用到的jar包: <!-- Redis客户端 --> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.7.2</version> </dependency> <!-- redisson --> <dependency> <groupId>

Redisson_百度百科https://baike.baidu.com/item/Redisson/20856570 redission 分布式锁 - 穆穆兔兔 - 博客园https://www.cnblogs.com/diegodu/p/8185480.html

源码 Redisson概述 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid).它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务.其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publi