利用redis可以实现分布式锁,demo如下: /** * 保存每个线程独有的token */ private static ThreadLocal<String> tokenMap = new ThreadLocal<>(); /** * redis实现分布式可重入锁,并不保证在过期时间内完成锁定内的任务,需根据业务逻辑合理分配seconds * * @param lock * 锁的名称 * @param seconds * 锁定时间,单位 秒 * token * 对于同一个lo

package synLockIn_1; /* synchronized锁重入,当一个线程得到一个对象锁且还未释放锁时,再次请求此对象锁时可以再次得到该对象的锁 * 此例中线程1进入Service类的service_1方式时,得到了Lock锁,在这个方法内便可以再次访问service_2方法 * 而此时由于对象锁没被释放,线程2无法访问service_1方法*/ class Service{ synchronized public void service1(){ System.out.prin

问题导入:如果一个线程调用了一个对象的同步方法,那么他还能不能在调用这个对象的另外一个同步方法呢? 这里就是synchronized锁重入问题. 一.synchronized锁重入 来看下面的代码: .这个是三个同步方法的类 public class Synfun_UseSynfun{ //同步方法1 public synchronized void fun1(){ System.out.println("我是一号同步方法"); this.fun2();//调用二号同步方法 } //同

一.锁重入 package com.roocon.thread.t6; public class Demo { /* 当第一个线程A拿到当前实例锁后,进入a方法,那么,线程A还能拿到被当前实例所加锁的另一个 同步方法b吗?是不是只有当线程A释放了a方法的同步锁后,才可以去获取b方法的同步锁呢? */ public synchronized void a(){ System.out.println("a"); b(); } public synchronized void b(){ Sy

package demo1; /** * synchronized锁重入 * Created by liudan on 2017/6/5. */ public class MyThread5_synchronized1 { /** * 父子类同步必须 都 使用synchronized关键字 */ static class Main { public int count = 10; public synchronized void operationSub() { try { count--; S

Synchronized锁重入: 当一个线程得到一个对象锁后,再次请求此对象锁时是可以再次得到该对象的锁.这也证明在一个Synchronized方法/块的内部调用本类的其他Synchronized方法/块时候,是永远可以得到锁的. public class SyncReUseService { synchronized public void service1(){ System.out.println("service1"); service2(); } synchronized p

关键字在使用synchronized时,当线程得到一个对象锁时,这时这个线程再次请求此对象锁是可以拿到的,也就说明同步方法之间是可以进行互相调用的, package com.cky.bean; /** * Created by chenkaiyang on 2017/12/5. */ public class Service { synchronized public void service1() { System.out.println("service1"); service2(

阅读<Java并发编程实战>,遇到了一个问题 代码如下 /** * @auther draymonder */ public class Widget { public synchronized void doingSomething() { System.out.println("fa"); } } class LoggingWidget extends Widget { @Override public synchronized void doingSomething(

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

前言 相信小伙伴都是使用分布式服务,那一定绕不开分布式服务中数据并发更新问题! 单系统很容易想到 Java 的各种锁,像 synchronize.ReentrantLock 等等等,那分布式系统如何处理? 当然是使用分布式锁. 如果小伙伴不知道什么是分布式锁,那推荐看看石杉老师的突击课或者在网上搜一搜相关资料. 当使用 Redis 作为分布式锁时,当前使用较多的框架就是 Redisson. 当然 Redisson 也不仅仅只能当做锁来使用,也有很多其他的功能,小伙伴们可以看一看官方文档,自己多动

前言 一般工作中常用的分布式锁,就是基于 Redis 和 ZooKeeper,前面已经介绍完了 Redisson 锁相关的源码,下面一起看看基于 ZooKeeper 的锁.也就是 Curator 这个框架. Curator 的锁也分为很多种,本文分析共享可重入锁. 考虑到如果文章篇幅较长,不太适合阅读,所以对文章做了适当的拆分. 环境配置 本机三个节点 版本:3.7.0 系统:macOS 安装方式:brew install zookeeper Curator Maven 依赖版本:5.1.0 <

Golang可重入锁的实现 项目中遇到了可重入锁的需求和实现,具体记录下. 什么是可重入锁 我们平时说的分布式锁,一般指的是在不同服务器上的多个线程中,只有一个线程能抢到一个锁,从而执行一个任务.而我们使用锁就是保证一个任务只能由一个线程来完成.所以我们一般是使用这样的三段式逻辑: Lock(); DoJob(); Unlock(); 但是由于我们的系统都是分布式的,这个锁一般不会只放在某个进程中,我们会借用第三方存储,比如 Redis 来做这种分布式锁.但是一旦借助了第三方存储,我们就必须面对

如果需要查看具体的synchronized和lock的实现原理,请参考:解决多线程安全问题-无非两个方法synchronized和lock 具体原理(百度) 在并发编程中,经常遇到多个线程访问同一个 共享资源 ,这时候作为开发者必须考虑如何维护数据一致性,在java中synchronized关键字被常用于维护数据一致性.synchronized机制是给共享资源上锁,只有拿到锁的线程才可以访问共享资源,这样就可以强制使得对共享资源的访问都是顺序的,因为对于共享资源属性访问是必要也是必须的,下文会有

ReentrantLock 重入锁简介 重入锁 ReentrantLock,顾名思义,就是支持同一个线程对资源的重复加锁.另外,该锁还支持获取锁时的公平与非公平性的选择. 重入锁 ReentrantLock,只支持独占方式的获取操作,因此它只实现了 tryAcquire.tryRelease 和 isHeldExclusively 方法. ReentrantLock 如何实现锁重入 锁重入是指任意线程在获取到锁之后,能够再次获取该锁而不会被锁所阻塞,该特性的实现需要解决两个问题: 1.线程再次获

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 重入锁 ReenterLock 一个线程允许连续获得同一把锁,注意:必须释放相同次数,释放次数多,会异常,少了相当于线程还持有这个锁,其他线程无法进入临界区 * 需要手动指定何时加锁何时释放锁 * ReenterLock几个重要方法: - lock():获得锁,如果锁已经被占用,则等待 - lockInterruptibly():获得锁,但优先响应中断 - tryLock():尝试获得锁

本文部分摘自<Java 并发编程的艺术> 重入锁 重入锁 ReentrantLock,顾名思义,就是支持重进入的锁,它表示该锁能够支持一个线程对资源的重复加锁.除此之外,该锁还支持获取锁时的公平和非公平性选择 所谓不支持重进入,可以考虑如下场景:当一个线程调用 lock() 方法获取锁之后,如果再次调用 lock() 方法,则该线程将会被自己阻塞,原因是在调用 tryAcquire(int acquires) 方法时会返回 false,从而导致线程阻塞 synchronize 关键字隐式的支持

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

前言 在了解了加锁和锁重入之后,最需要了解的还是在分布式场景下或者多线程并发加锁是如何处理的? 并发加锁 先来看结果,在多线程对 /locks/lock_01 加锁时,是在后面又创建了新的临时节点. 这块在加锁方法 CreateBuilderImpl#pathInForeground 中已经介绍过 这里判断 /locks/lock_01 路径已经存在,会直接创建新的临时顺序节点. 真正判断锁是否获取成功,其实是在 LockInternals#attemptLock 方法中的 internalLo

前言 分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁:2. 基于Redis的分布式锁:3. 基于ZooKeeper的分布式锁.本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁.虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁. 可靠性 首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件: 互斥性.在任意时刻,只有一个客户端能持有锁. 不会发生死锁.即使有一个客户端在

如果你还不知道redis的基本命令与基本使用方法,请看 [redis]redis基础命令学习集合 写在前面 redis辣么多数据结构,这么多命令,具体一点,都可以应用在什么场景呢?用来解决什么具体的问题? 分布式锁 redis是网络单线程的,它只有一个线程负责接受请求,这个特性即降低了redis本身的开发成本,也提高了redis的可用性. 分布式环境下,数据一致性问题一直是一个比较重要的话题,分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程. 多线程由于可以共享堆内存,因此可以简单的采取内