@Slf4j @Component public class RedisLock { public static final int LOCK_EXPIRE = 5000; @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; /** * 分布式锁 * * @param key key值 * @return 是否获取到 */ public boolean lock(String key) { String lock = key; try {

如何用消息系统避免分布式事务? - 少年阿宾 - BlogJavahttp://www.blogjava.net/stevenjohn/archive/2018/01/04/433004.html [请求去重]java基于分布式锁解决重复请求问题 - qq_41793222的博客 - CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_41793222/article/details/83063370 利用Redisson实现分布式锁,并防止重复提交 - 前往JAVA架构的路上 - C

Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了,本文尝试总结一些Redis.Zookeeper实现分布式锁的常用方案,并提供一些比较好的实践思路(基于Java).不足之处,欢迎探讨. Redis分布式锁 单机Redis下实现分布式锁 方案1:使用SET命令. 假如当前客户端需要占有一个user_lock的锁,它首次需要生成一个token(一个随机字符串,例如uiid),并使用该token进行加锁. 加锁命令: redis> SET user_lock <token> EX 15 NX OK

防止重复提交,主要是使用锁的形式来处理,如果是单机部署,可以使用本地缓存锁(Guava)即可,如果是分布式部署,则需要使用分布式锁(可以使用zk分布式锁或者redis分布式锁),本文的分布式锁以redis分布式锁为例. 一.本地锁(Guava) 1.导入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</arti

大型互联网项目中,很多流量都达到亿级.同一时间很多的人在使用,而每个用户提交表单的时候都可能会出现重复点击的情况,此时如果不做好控制,那么系统将会产生很多的数据重复的问题.怎样去设计一个高可用的防重复提交方案呢?博主将在此为大家详细分享当前自己负责的一个亿级流量项目中如何实现防重复提交. 首先,博主在介绍之前,先介绍下这个亿级项目的故事.博主在16年入驻公司后,进入了该项目组,此时项目面对大流量访问的情况可谓非常糟.客户天天跟公司搞事情,不信任团队.具体问题争论点如下: 1.用户在提交数据后,很

  通常我们可以在前端通过防抖和节流来解决短时间内请求重复提交的问题,如果因网络问题.Nginx重试机制.微服务Feign重试机制或者用户故意绕过前端防抖和节流设置,直接频繁发起请求,都会导致系统防重请求失败,甚至导致后台产生多条重复记录,此时我们需要考虑在后台增加防重设置.   考虑到微服务分布式的场景,这里通过使用Redisson分布式锁+自定义注解+AOP的方式来实现后台防止重复请求的功能,基本实现思路:通过在需要防重的接口添加自定义防重注解,设置防重参数,通过AOP拦截请求参数,根据注解

需求:我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统) (1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致. (2)A渠道系统再调用外部厂商C系统. (3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的. 当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的

研究背景: 这几天被支付宝充值后通知所产生的重复处理问题搞得焦头烂额, 一周连续发生两次重复充钱的杯具, 发事故邮件发到想吐..为了挽回程序员的尊严, 我用了Redis的锁机制. 事故场景: 支付宝下单 -> 客户支付 -> 回调我方接口通知支付结果 服务器节点: 2个 事故发生原因: 回调我方接口后, 第一次通知还未处理完, 第二次通知又来了(间隔几秒),未对通知进行判定重复,导致两个节点均处理了通知, 给客户加了两次钱.. 解决方案: 1. 基于数据库的原子性操作原理控制数据只能被处理一次

使用背景:在使用app或者pc网页时,可能由于网络原因,api接口可能被前端调用一个接口重复2次的情况,但是请求内容是一样的.这样在同一个短暂的时间内,就会有两个相同请求,而程序只希望处理第一个请求,第二个请求是重复的.比如创建订单,相同内容可能出现两次, 这样如果接口不处理,可能用户会创建2个订单. 分布式锁的接口幂等性实现 基于Redis实现分布式锁(前提是单台Redis),如果是多台Redis集群,可能有非同步的异常情况. 实现思路: 利用redis的setnx(key, value):“

避免重复提交?分布式服务的幂等性设计! 架构文摘  今天 点击蓝色"架构文摘"关注我哟    加个"星标",每天上午 09:25,干货推送!      来源:https://www.cnblogs.com/QG-whz/p/10372458.html 作者:melonstreet

需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致.(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统.(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的.当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的特点

ZooKeeper 分布式锁 Curator 源码 02:可重入锁重复加锁和锁释放 前言 加锁逻辑已经介绍完毕,那当一个线程重复加锁是如何处理的呢? 锁重入 在上一小节中,可以看到加锁的过程,再回头看 internalLock 这个方法. 加锁成功之后,将当前线程放到 threadData 中,threadData 是 ConcurrentMap<Thread, LockData> 类型的,不用担心并发问题. 假如锁重入了,直接就会在上一部分 lockData != null 被拦下,然后执行

使用Redis的 SETNX 命令可以实现分布式锁,下文介绍其实现方法. SETNX命令简介 命令格式 SETNX key value 将 key 的值设为 value,当且仅当 key 不存在. 若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作. SETNX 是SET if Not eXists的简写. 返回值 返回整数,具体为 - 1,当 key 的值被设置 - 0,当 key 的值没被设置 例子 redis> SETNX mykey "hello" (integer

确保分布式锁同时满足以下四个条件 1.互斥性.在任意时刻,只有一个客户端能持有锁 2.不会发生死锁.即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁 3.具有容错性.只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁 4.解铃还须系铃人.加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了 redis获取锁:利用了redis的set方法多参数操作,为key设置value,假如key不存在表示获取锁成功,假如key存在,表示获取锁失败 redis释放

目前系统中存在批量审批.批量授权等各个操作,批量操作中可能因为处理机器.线程不同,造成刷新缓存丢失授权等信息,如批量审批同一用户权限多个权限申请后,流程平台并发的发送多个http请求到acl不同服务器,a机器处理了授权a,b机器同时处理了授权b,然后刷新用户缓存.因为在事务里彼此看不见对方提交的数据,刷新时又完全从db中读取要刷新的数据,就造成了互相丢失对方的数据.因此,需要一个分布式锁工具,来协调各个机器.线上的工作同步问题. 分布式锁千万不能用ReentrantLock,因为它的lock和u

转载自http://zhidao.baidu.com/link?url=m56mmWYwRgCymsaLZ2tx-GWDy5FYmUWGovEtuApjTpktHS3bhofrCS-QVGiLoWeS0P-9xeS3p1n8eDqZv-D9KlHXGFYT-1BjC1xmKTnHNkG和http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8740911 Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应

Q:一个业务服务器,一个数据库,操作:查询用户当前余额,扣除当前余额的3%作为手续费 synchronized lock db lock Q:两个业务服务器,一个数据库,操作:查询用户当前余额,扣除当前余额的3%作为手续费 分布式锁 我们需要怎么样的分布式锁? 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行. 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条) 这把锁最好是一把公平锁(根据业务需求考虑要不要这条) 有高可

zookeeper 实现分布式锁安全用法 标签: zookeeper sessionExpire connectionLoss 分布式锁 背景 ConnectionLoss 链接丢失 SessionExpired 会话过期 绕开 zookeeper broker 进行状态通知 leader 选举与zkNode 断开 做好幂等 静态扩容.动态扩容 背景 分布式锁现在用的越来越多,通常用来协调多个并发任务.在一般的应用场景中存在一定的不安全用法,不安全用法会带来多个master在并行执行,业务或数据

目前系统中存在批量审批.批量授权等各个操作,批量操作中可能因为处理机器.线程不同,造成刷新缓存丢失授权等信息,如批量审批同一用户权限多个权限申请后,流程平台并发的发送多个http请求到acl不同服务器,a机器处理了授权a,b机器同时处理了授权b,然后刷新用户缓存.因为在事务里彼此看不见对方提交的数据,刷新时又完全从db中读取要刷新的数据,就造成了互相丢失对方的数据.因此,需要一个分布式锁工具,来协调各个机器.线上的工作同步问题. 分布式锁千万不能用ReentrantLock,因为它的lock和u

Redis分布式锁进化史 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布