本次主要分享一下使用redis做缓存队列,实现生产者消费者模式. 首先先来看一下redis提供的列表操作接口.像ListRightPush就和符合队列先进先出的原则. 然后围绕这个列表已下单为例简要实现生产者和消费者两端的模块. 生产者Controller IApplicationContext ctx = ContextRegistry.GetContext(); /// <summary> /// /// </summary> public void Order() { Ord

Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 目录 Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 0x00 摘要 0x01 前情回顾 1.1 设计目标 1.2 选型思路 0x02 产生消息 2.1 设置超时 2.2 设定优先级 0x03 消费消息 3.1 预取 3.2 实际操作 0x4 即时消费 4.1 阻塞式弹出 4.2 超时处理 0xFF 参考 0x00 摘要 本系列我们会以设计分布式延迟队列时重点考虑的模块为主线,穿插灌输一些消息队列的特性实现方法,通过分析Dyno-que

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

从分布式锁来看redis和zookpeer! 目前网上大部分的基于zookpeer,和redis的分布式锁的文章都不够全面.要么就是特意避开集群的情况,要么就是考虑不全,读者看着还是一脸迷茫.坦白说,这种老题材,很难写出新创意,博主内心战战兢兢,如履薄冰,文中有什么不严谨之处,欢迎批评. 博主的这篇文章,不上代码,只讲分析. (1)在redis方面,有开源redisson的jar包供你使用. (2)在zookpeer方面,有开源的curator的jar包供你使用 因为已经有开源jar包供你使用,

一般实现分布式锁都有哪些方式? 使用 Redis 如何设计分布式锁?使用 Zookeeper 来设计分布式锁可以吗? 这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高? 1. Zookeeper 都有哪些使用场景? 四大场景: 分布式协调 分布式锁 元数据/配置信息管理 HA高可用性 分布式协调: 场景:A系统发请求到MQ,B系统消费之后,A系统怎么知道B系统的处理结果? 解决方案:用Zookeeper实现分布式系统之间协调工作. A系统发请求之后,在Zookeeper上对某个节点的值注册监听器,一旦B系

分布式缓存技术redis学习系列(一)--redis简介以及linux上的安装以及操作redis问题整理 分布式缓存技术redis学习系列(二)--详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令 分布式缓存技术redis学习系列(三)--redis高级应用(主从.事务与锁.持久化) 分布式缓存技术redis学习系列(四)--redis高级应用(集群搭建.集群分区原理.集群操作) 分布式缓存技术redis学习系列(五)--spring-data-redis与JedisPool的区别.使用Sha

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

  Kafka学习8_kafka java 生产消费程序demo示例 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11

摘要:在前文中提及了实现分布式锁目前有三种流行方案,分别为基于数据库.Redis.Zookeeper的方案,本文主要阐述基于Redis的分布式锁,分布式架构设计如今在企业中被大量的应用,而在不同的分布式节点进行协同工作的时候,节点服务的时序.结果的正确性以及执行成本也成为了必须考虑的重要因素.其中竞态条件会导致执行结果的不正确,不同服务节点同时处理同一任务也将耗费不必需的系统资源,如果解决呢?方式之一可以选择分布式锁,本文介绍如果通过redis实现分布式锁,也欢迎大家和我一起讨论. 分布式锁的基

生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import time #队列是进程安全的,队列里的数据只能被一个进程获取,所有q.put(None)只对应一个进程,所以要放两个q.put(None) def producer(name, food, q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3))

tair分布式锁实现:https://yq.aliyun.com/articles/58928 redis分布式锁:https://www.cnblogs.com/jianwei-dai/p/6137896.html https://blog.csdn.net/abbc7758521/article/details/77990048                分布式锁之Redis实现(最终版) redis.zookeeper分布式锁安全性讨论:https://blog.csdn.net/ja

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

Java分布式:分布式锁之Redis实现 分布式锁系列教程重点分享锁实现原理 Redis锁原理 核心命令 Redis分布式锁的原理是基于其SETNX命令,我们来看SETNX的解释. 实现过程 使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下: 使用SETNX命令获取锁,若返回0(key已存在,锁已存在)则获取失败,反之获取成功 为了防止获取锁后程序出现异常,导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个“合理”的过期时间 释放锁,使用DEL命令将锁数据删除. 图解

分布式缓存(Redis)及消息队列(Kafka) 设想一种情况,服务A频繁的调用服务B的数据,但是服务B的数据更新的并不频繁. 实际上,这种情况并不少见,大多数情况,用户的操作更多的是查询.如果我们缓存读操作,这样就可以节省服务间调用及访问数据库的成本,从而极大的缩短服务A的请求时间,从而改善性能. 我们发现,如果数据更新,服务B必须及时调用服务A,让服务A删除该数据的缓存.或者直接与缓存服务器,删除该数据的缓存.但是,无论使用哪种方式,都会使服务A和服务B紧密耦合.如果我们使用异步方式,使用消

1.守护进程 什么是守护进程? 进程是一个正在运行的程序 守护进程也是一个普通进程,意思是一个进程可以守护另一个进程,比如如果b是a的守护进程,a是被守护的进程,如果a进程结束,b进程也会随之结束. 使用场景: 父进程交给了子进程一个任务,子进程在执行过程中并没有执行完毕,但是父进程结束了,那么子进程就没又继续执行的意义了 使用方法:在start 前面加 deamon = Ture 案例: from multiprocessing import Process import time def t

文章系网络转载,侵删. 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73807097 为什么用分布式锁?在讨论这个问题之前,我们先来看一个业务场景. 图片来自 Pexels 为什么用分布式锁? 系统 A 是一个电商系统,目前是一台机器部署,系统中有一个用户下订单的接口,但是用户下订单之前一定要去检查一下库存,确保库存足够了才会给用户下单. 由于系统有一定的并发,所以会预先将商品的库存保存在 Redis 中,用户下单的时候会更新 Redis 的库存. 此时系统架构如下: 但是这

在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务.分布式锁等.那具体什么是分布式锁,分布式锁应用在哪些业务场景.如何来实现分布式锁呢?今天来探讨分布式锁这个话题. 什么是分布式锁 要介绍分布式锁,首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁.进程锁. 1.线程锁 主要用来给方法.代码块加锁.当某个方法或代码使用锁,在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段.线程锁只在同一JVM中有效果,因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的,比如Synchronized

描述 生产消费问题在java多线程的学习中是经常遇到的问题 ,多个线程共享通一个资源的时候会出现各种多线程中经常出现的各种问题. 实例说明 三个类:售货员Clerk,工厂Factory,消费者Consumer Factory和Consumer共享Clerk对象 1.普通情况 Clerk类: class Clerk{ //商品数量默认是0,volatile关键字保证内存可见性 private volatile int product=0; //进货,synchronized关键字保证原子性,互斥性

单台机器所能承载的量是有限的,用户的量级上万,基本上服务都会做分布式集群部署.很多时候,会遇到对同一资源的方法.这时候就需要锁,如果是单机版的,可以利用java等语言自带的并发同步处理.如果是多台机器部署就得要有个中间代理人来做分布式锁了. 常用的分布式锁的实现有三种方式. 基于redis实现(利用redis的原子性操作setnx来实现) 基于mysql实现(利用mysql的innodb的行锁来实现,有两种方式, 悲观锁与乐观锁) 基于Zookeeper实现(利用zk的临时顺序节点来实现) 目前

一.前言 之前写的一篇文章<细说分布式锁>介绍了分布式锁的三种实现方式,但是Redis实现分布式锁关于Lua脚本实现.自定义分布式锁注解以及需要注意的问题都没描述.本文就是详细说明如何利用Redis实现重入的分布式锁. 二.方案 死锁问题 当一个客户端获取锁成功之后,假如它崩溃了导致它再也无法和 Redis 节点通信,那么它就会一直持有这个锁,导致其它客户端永远无法获得锁了,因此锁必须要有一个自动释放的时间.   我们需要保证setnx命令和expire命令以原子的方式执行,否则如果客户端执行

为什么用分布式锁?   在讨论这个问题之前,我们先来看一个业务场景: 系统A是一个电商系统,目前是一台机器部署,系统中有一个用户下订单的接口,但是用户下订单之前一定要去检查一下库存,确保库存足够了才会给用户下单. 由于系统有一定的并发,所以会预先将商品的库存保存在redis中,用户下单的时候会更新redis的库存. 但是这样一来会产生一个问题:假如某个时刻,redis里面的某个商品库存为1,此时两个请求同时到来,其中一个请求执行到上图的第3步,更新数据库的库存为0,但是第4步还没有执行. 而另外