ETCD分布式锁实现选主机制(Golang) 为什么要写这篇文章 做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个主节点做这事呗,所以就有了这篇文章的诞生,我把踩的坑和收获记录下来,方便未来查看和各位兄弟们参考. 选主机制是什么 举个例子,分布式系统内,好几台机器,总得分个三六九等,发号施令的时候总得有个带头大哥站出来,告诉其他小弟我们今天要干嘛干嘛之类的,这个大哥就是master节点,master节点一般都是做信息处理分发,或

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,在这种情况下,便需要使用到分布式锁. etcd分布式锁设计 排他性:任意时刻,只能有一个机器的一个线程能获取到锁. 通过在etcd中存入key值来实现上锁,删除key实现解锁,参考下面伪代码: func Lock(key string, cli *clientv3.Cl

分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库.对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进行排序. Twitt

分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现,那就是选主,为了保证服务的可用性,我们都会以一主多从的方式去部署,特别是提供存储能力的服务.Leader服务来接收数据的写入,然后将数据同步给Follower服务.当Leader服务挂掉时,我们需要从Follower服务中重新选举一个服务来当Leader,复杂的方式是通过Raft协议去协商,简单点,

下面描述使用 Etcd 实现分布式锁的业务流程,假设对某个共享资源设置的锁名为:/lock/mylock 步骤 1: 准备 客户端连接 Etcd,以 /lock/mylock 为前缀创建全局唯一的 key,假设第一个客户端对应的 key="/lock/mylock/UUID1",第二个为 key="/lock/mylock/UUID2":客户端分别为自己的 key 创建租约 - Lease,租约的长度根据业务耗时确定,假设为 15s: 步骤 2: 创建定时任务作为租

转载自:etcd实现分布式锁 当并发的访问共享资源的时候,如果没有加锁的话,无法保证共享资源安全性和正确性.这个时候就需要用到锁 1.需要具备的特性 需要保证互斥访问(分布式环境需要保证不同节点.不同线程的互斥访问) 需要有超时机制,防止锁意外未释放,其他节点无法获取到锁:也要保证任务能够正常执行完成,不能超时了任务还没结束,导致任务执行一般被释放锁 需要有阻塞和非阻塞两种请求锁的接口 2.本地锁 当业务执行在同一个线程内,也就是我初始化一个本地锁,其他请求也认这把锁.一般是服务部署在单机环境下

在进行大型网站技术架构设计以及业务实现的过程中,多少都会遇到需要使用分布式锁的情况.那么问题也就接踵而至,哪种分布式锁更适合我们的项目? 下面就这个问题,我做了一些分析: 分布式锁现状: 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.&qu

今天在测试基于etcd的分布式锁过程中,在测试获取锁后,释放之前超出TTL时长的情况下自动延长TTL这部分功能,在延长指定key的TTL时总是返回404错误信息,在对目标KEY更新TTL时目标KEY已不存在. 最终问题排查为ETCD集群3个节点之间的系统时间不一致,因为TTL延长是在KEY创建后单独一个监听线程中进行,在TTL过半之后会更新TTL,因此可能出现更新TTL之前,由于集群中时间超前的节点将目标KEY删除,导致更新TTL时找不到目标KEY的错误. 同步集群所有节点系统时间后问题排除:

使用Redis分布式锁实现集群的主备 最近工作中遇到一个问题,我们会调用业务部门提供的HTTP接口获取所有的音视频任务信息,这些任务会被分发到各个机器节点进行处理.有两个方案: 方案一 为每台机器编号,比如有5台机器,编号为0,1,2,3,4,然后每台机器读取全量任务信息,将每个任务ID用机器总数量取余,然后和机器编号比较,相等的表示这个任务在此机器上执行. 优点 可以达到任务分开处理的目的 缺点 任务分配不均/一台机器死掉,分给这台机器的任务将永远不会被执行到/每台机器都需要读取HTTP信息,

Redis实现分布式锁 1.根据lockKey区进行setnx(set not exist,如果key值为空,则正常设置,返回1,否则不会进行设置并返回0)操作,如果设置成功,表示已经获得锁,否则并没有获取锁. 2.如果没有获得锁,去Redis上拿到该key对应的值,在该key上我们存储一个时间戳(用毫秒表示,t1),为了避免死锁以及其他客户端占用该锁超过一定时间(5秒),使用该客户端当前时间戳,与存储的时间戳作比较. 3.如果没有超过该key的使用时限,返回false,表示其他人正在占用该ke

1,实现方式不同 zookeeper实现分布式锁:通过创建一个临时节点,创建的成功节点的服务则抢占到分布式锁,可做业务逻辑.当业务逻辑完成,连接中断,节点消失,继续下一轮的锁的抢占. redis实现分布式锁:是通过setnx命令在redis服务里面创建一个指定key,成功返回1,失败返回0,key 是唯一,会给key 设置有效期,所以创建成功则抢占到锁,实现业务逻辑,完成之后,删除该key(del), 继续下一轮锁的抢占. 2,从性能角度(从高到低) Redis > Zookeeper >=

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

为什么需要分布式锁 1.为了解决Java共享内存模型带来的线程安全问题,我们可以通过加锁来保证资源访问的单一,如JVM内置锁synchronized,类级别的锁ReentrantLock. 2.但是随着业务的发展,单机服务毕竟存在着限制,故会往多台组合形成集群架构,面对集群架构,我们同样存在则资源共享问题,而每台服务器有着自己的JVM,这时候我们对于锁的实现不得不考虑分布式的实现. 分布式锁应该具备哪些条件 1.在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 2.高可用的获取

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================================长长的分割线===================================

第一步,自身的业务场景: 在我日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配.这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解.那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两

转:http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html#3450419 前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ============================================

目录 1.前言 2.单JVM锁 3.分布式锁 4.总结 =========正文分割线================= 1.前言 锁就像一把钥匙,需要加锁的代码就像一个房间.出现互斥操作的场景:多人同时想进同一个房间争抢这个房间的钥匙(只有一把),一人抢到钥匙,其他人都等待这个人出来归还钥匙,此时大家再次争抢钥匙循环下去. 本篇用java语言分析锁的原理(简单描述)和应用(详细代码),根据锁的作用范围分为:JVM锁和分布式锁.如理解有误之处,还请指出. 2.单JVM锁(进程级别) 程序部署在一台

随着微处理机技术的发展,人们只需花几百美元就能买到一个CPU芯片,这个芯片每秒钟执行的指令比80年代最大的大型机的处理机每秒钟所执行的指令还多.如果你愿意付出两倍的价钱,将得到同样的CPU,但它却以更高的时钟速率运行.因此,最节约成本的办法通常是在一个系统中使用集中在一起的大量的廉价CPU.所以,倾向于分布式系统的主要原因是它可以潜在地得到比单个的大型集中式系统好得多的性价比.实际上,分布式系统是通过较低廉的价格来实现相似的性能的. 随着互联网的兴起,越来越多的人使用者互联网产品.一般互联网系统

介绍 redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset) Redis用作缓存,主要两个用途:高性能,高并发,因为内存天然支持高并发 应用场景 分布式锁(string) setnx key value,当key不存在时,将 key 的值设为 value ,返回1.若给定的 key 已经存在,则setnx不做任何动作,返回0. 当setnx返回1时,表示获取锁,做完操作以后del key

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.