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):“

分布式锁场景在分布式环境下多个操作需要以原子的方式执行首先启一个springboot项目,再引入redis依赖包: <!-- https://mvnrepository.com/artifa ... -starter-data-redis --><dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-data-re

这篇文章讲了 1.同步异步概念(消去很多疑惑),同步就是一件事一件事的做:sychronized就是保证线程一个一个的执行. 2.我们需要明白,锁机制有两个层面,一种是代码层次上的,如Java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized ( 线    程级别的).另一个就是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁. 3.常见并发同步案例分析   附原文链接 http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385508.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问

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

一.无锁类的原理 1.1 CAS CAS算法的过程是这样:它包含3个参数CAS(V,E,N).V表示要更新的变量,E表示预期值,N表示新值.仅当V值等于E值时,才会将V的值设为N,如果V值和E值不同,则说明已经有其他线程做了更新,则当前线程什么都不做.最后,CAS返回当前V的真实值 .CAS操作是抱着乐观的态度进行的,它总是认为自己可以成功完成操作.当多个线程同时使用CAS操作一个变量时,只有一个会胜出,并成功更新,其余均会失败.失败的线程不会被挂起,仅是被告知失败,并且允许再次尝试,当然也允许

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法.相对于有锁的方法,使用无锁的方式编程更加考验一个程序

锁优化 这里的锁优化主要是指 JVM 对 synchronized 的优化. 自旋锁 互斥同步进入阻塞状态的开销都很大,应该尽量避免.在许多应用中,共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间.自旋锁的思想是让一个线程在请求一个共享数据的锁时执行忙循环(自旋)一段时间,如果在这段时间内能获得锁,就可以避免进入阻塞状态. 自旋锁虽然能避免进入阻塞状态从而减少开销,但是它需要进行忙循环操作占用 CPU 时间,它只适用于共享数据的锁定状态很短的场景. 在 JDK 1.6 中引入了自适应的自旋锁.自适应意味

如果大家对我的 [大白话系列]MySQL 学习总结系列 感兴趣的话,可以点击关注一波. 一.上节回顾 在上节< 缓冲池(Buffer Pool) 的设计原理和管理机制>中,介绍了缓冲池整体的设计原理.包括几个比较重要的概念:free 链表.flush 链表和 lru 链表.正式因为这一套机制,使得 InnoDB 存储引擎可以基于内存操作,避免了磁盘随机读写的低性能. 二.Buffer Pool 如何应对高并发场景 1.单个 Buffer Pool 的问题 直到现在,估计大家都以为缓冲池只是一个

今天,我们开始Java高并发与多线程的第四篇,锁. 之前的三篇,基本上都是在讲一些概念性和基础性的东西,东西有点零碎,但是像文科科目一样,记住就好了. 但是本篇是高并发里面真正的基石,需要大量的理解和实践,一环扣一环,环环相扣,不难,但是需要认真去读. 好了,现在开始. --------------第一部分,咱们要谈到java里面的两个用于保证线程之间有序性的关键字-------------- [synchronized] synchronized是Java中解决并发问题的一种最常用的方法,也是

高并发问题是程序设计所必须要解决的问题,解决此类问题最主要的途径就是对对程序进行加锁控制.hibernate对加锁机制同样做出了实现,常用加锁方式为悲观锁和乐观锁.悲观锁指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态,通常是由数据库机制实现的,在整个过程中把数据锁住(查询时),只要事务不释放(提交或者回滚)任何用户都不能查看或修改. 悲观锁的应用: 悲观锁的应用十分的简单,如果使用get或load方法进行查

初级技巧 - 乐观锁 乐观锁适合这样的场景:读不会冲突,写会冲突.同时读的频率远大于写. 以下面的代码为例,悲观锁的实现: Java代码   public Object get(Object key) { synchronized(map) { if(map.get(key) == null) { // set some values } return map.get(key); } } 乐观锁的实现: Java代码   public Object get(Object key) { Objec

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2 othercode1(); 3 mutextMethod(); 4 othercode2(); 5 } 改进后 1 public void syncMethod2(){ 2 othercode1(); 3 synchronized(this){ 4 mutextMethod(); 5 } 6 othercode2()

构建高性能服务(二)java高并发锁的3种实现 来源:http://www.xymyeah.com/?p=46   提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点.通常review代码时看到synchronized是我都会想一想,这个地方可不可以优化.使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行,对系统并发吞吐能力有极大影响,我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估算系统并发处理能力的方法. 那么对于必须使用sync

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

原文:http://tlzl0526-gmail-com.iteye.com/blog/2378853 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

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

之前有写过一篇介绍c#操作redis的文章 http://www.cnblogs.com/axel10/p/8459434.html ,这篇文章中的案例使用了StringIncrement来实现了高并发情况下key值的稳定增加,但如果要用锁的方式而不是StringIncrement方法,那该怎么做呢? LockTake涉及到三个参数:key,token和TimeSpan,分别表示redis数据库中该锁的名称.锁的持有者标识和有效时间.下面将用一个多线程增加key值的案例来演示LockTake/L

1 mongodb的锁 mongodb使用的读写锁. 2 mongodb高并发 同样是读写锁造成的问题. 3 findandmodify 该操作是原子的.

1 innodb的锁 1.1 s锁,即读锁,即share锁 1.2 x锁,即写锁,排他锁 1.3 s锁和x锁之间的关系 多个读锁可以共存,但是读锁不可以和写锁共存.写锁和写锁不可以共存. 1.4 间隙锁 就是对一段数据加锁,比如id大于3小于10的行加锁,防止插入id=4的数据. 2 innodb高并发 适合于读多写少的高并发,所以要想获取高并发,就要读写分离. 3 死锁 事务A有了1要2,事务B有了2要1. 4 innodb的三种行锁 第一,record lock 单个行上的锁. 第二,gap