这里是一个简单模拟秒杀的逻辑,stock和orders为两个Map,分别模拟库存表和订单表 public void orderProductMockDiffUser(String productId) { //1.查询该商品库存,为0则秒杀活动结束. int stockNum = stock.get(productId); if(stockNum == 0) { throw new SellException(100,"活动结束"); }else { //2.下单(模拟不同用户id不同

使用工具:Apache an 测压命令: ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com -n代表模拟100个请求,-c代表模拟100个并发,相当于100个人同时访问 ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com 60秒100个并发,不断发送请求 并发处理: 1.加synchronized锁单线程处理.缺点: 无法做到细粒度控制,处理速度也会很慢  只适合单点的情况 2.redis分布式锁: 可以支撑每秒10多万的并发,支持分布式,可以更细

分布式锁在多实例部署,分布式系统中经常会使用到,这是因为基于jvm的锁无法满足多实例中锁的需求,本篇将讲下redis如何通过Lua脚本实现分布式锁,不同于网上的redission,完全是手动实现的 我们先来看一个无锁的情况下会导致什么问题: 这是一个普通的更新用户年龄的功能,各层代码如下,访问controller层,一个更新,一个查询 这是service层,我们使用contdownlatch发令枪来模拟线程同时并的情况,发令枪设为32,即32个线程同时去请求修改年龄, 这里使用线程池来提交多线程

Redis分布式锁的try-with-resources实现 一.简介 在当今这个时代,单体应用(standalone)已经很少了,java提供的synchronized已经不能满足需求,大家自然 而然的想到了分布式锁.谈到分布式锁,比较流行的方法有3中: 基于数据库实现的 基于redis实现的 基于zookeeper实现的 今天我们重点说一下基于redis的分布式锁,redis分布式锁的实现我们可以参照redis的官方文档. 实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key

首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保,在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法.变量. 在一个进程中,也就是一个jvm 或者说应用中,我们很容易去处理控制,在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁, 比如synchronized 关键字 或者Lock 锁,都可以处理. 但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器,那并发量是很差的,如果同时有上万的请求那么很有可能造成服务器压力过大,而瘫痪. 想想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红

目录 锁和分布式锁 锁是什么? 为什么需要锁? Java中的锁 分布式锁 redis 如何实现加锁 锁超时 retry redis 如何释放锁 不该释放的锁 通过Lua脚本实现锁释放 用redis做分布式锁真的靠谱吗 不靠谱的情况 redlock redis分布式锁,Lua,Lua脚本,lua redis,redis lua 分布式锁,redis setnx ,redis分布式锁, Lua脚本在redis分布式锁场景的运用. 锁和分布式锁 锁是什么? 锁是一种可以封锁资源的东西.这种资源通常是共

使用工具:Apache an 测压命令: ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com -n代表模拟100个请求,-c代表模拟100个并发,相当于100个人同时访问 ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com 60秒100个并发,不断发送请求 并发处理: 1.加synchronized锁单线程处理.缺点: 无法做到细粒度控制  只适合单点的情况  同时运行内存缓慢,效率低(出现等待情况) 2.redis分布式锁: 可以支撑每秒10多万的

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

前段时间,我在的项目组准备做一个类似美团外卖的拼手气红包[第X个领取的人红包最大],基本功能实现后,就要考虑这一操作在短时间内多个用户争抢同一资源的并发问题了,类似于很多应用如淘宝.京东的秒杀活动场景.所谓的秒杀就是多个线程对资源进行操作,而实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢. 传统方法 而最传统简单暴力的方法就是在秒杀的业务关键代码块外用Java的synchronized关键字锁住,但这种方式下的锁粒度比较高,比如两个线程同时执行秒杀方法,这两个线程操作的是不同的商品,从业务上讲应该是可以同

模拟秒杀系统: 第一步:编写Service package com.payease.service; /** * liuxiaoming * 2017-12-14 */ public interface SecKillService { /** * 查询秒杀活动特价商品的信息 * * @param productId * @return */ String querySecKillProductInfo(String productId); /** * 模拟不同用户秒杀同一商品的请求 * * @

什么是分布式锁 在单机部署的情况下,要想保证特定业务在顺序执行,通过JDK提供的synchronized关键字.Semaphore.ReentrantLock,或者我们也可以基于AQS定制化锁.单机部署的情况下,锁是在多线程之间共享的,但是分布式部署的情况下,锁是多进程之间共享的.那么分布式锁要保证锁资源的唯一性,可以在多进程之间共享. 分布式锁特性 保证同一个方法在某一时刻只能在一台机器里一个进程中一个线程执行: 要保证是可重入锁(避免死锁): 要保证获取锁和释放锁的高可用: 分布式锁实现 锁

拓展阅读:Redis闲谈(1):构建知识图谱 Redis专题(2):Redis数据结构底层探秘 近来,分布式的问题被广泛提及,比如分布式事务.分布式框架.ZooKeeper.SpringCloud等等.本文先回顾锁的概念,再介绍分布式锁,以及如何用Redis来实现分布式锁. 一.锁的基本了解 首先,回顾一下我们工作学习中的锁的概念. 为什么要先讲锁再讲分布式锁呢? 我们都清楚,锁的作用是要解决多线程对共享资源的访问而产生的线程安全问题,而在平时生活中用到锁的情况其实并不多,可能有些朋友对锁的概念

问题 (1)redis如何实现分布式锁? (2)redis分布式锁有哪些优点? (3)redis分布式锁有哪些缺点? (4)redis实现分布式锁有没有现成的轮子可以使用? 简介 Redis(全称:Remote Dictionary Server 远程字典服务)是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. 本章我们将介绍如何基于redis实现分布式锁,并把其实现的进化史从头到尾讲明白,以便大家在面试的时候能讲清楚

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

转:https://segmentfault.com/a/1190000011421467 废话不多说,首先分享一个业务场景-抢购.一个典型的高并发问题,所需的最关键字段就是库存,在高并发的情况下每次都去数据库查询显然是不合适的,因此把库存信息存入Redis中,利用redis的锁机制来控制并发访问,是一个不错的解决方案. 首先是一段业务代码: @Transactional public void orderProductMockDiffUser(String productId){ //1.查库

承接前面一篇Redis分布式锁的原理介绍 https://www.cnblogs.com/liboware/p/11921759.html 我们针对于实现方案进行接下来上篇进行重新的规划和定义以及完善. 关于分布式锁 很久之前有讲过并发编程中的锁并发编程的锁机制:synchronized和lock.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

悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程).传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现. 乐观锁总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时

理论知识   redis分布式锁的实现方案请参考文章 如何优雅地用redis实现分布式锁 本案例简介   以秒杀活动为例子,在多线程高并发的情况下需要保证秒杀业务的线程安全性,确保秒杀记录与所扣库存数量想匹配. 加锁与解锁核心代码 该段代码可以解决理论知识中的各种问题,包括锁住的时候出现异常,死锁等(通过比较时间戳的方式) import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.A

本文中案例都会在上传到git上,请放心浏览 git地址:https://github.com/muxiaonong/Spring-Cloud/tree/master/order-lock 本文会使用到 三台 redis 独立服务器,可以自行提前搭建好 前言 在Java中,我们对于锁会比较熟悉,常用的有 synchronized.Lock锁,在java并发编程中,我们通过锁,来实现当多个线程竞争同一个共享资源或者变量而造成的数据不一致的问题,但是JVM锁只能针对于单个应用服务,随着我们业务的发展需

模拟一个电商里面下单减库存的场景. 1.首先在redis里加入商品库存数量. 2.新建一个Spring Boot项目,在pom里面引入相关的依赖. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <gr