本文参考--http://www.bitscn.com/os/linux/201608/725217.html 和http://blog.csdn.net/jianchaolv/article/details/7544316 引言 互斥锁大都会使用,但是要了解其原理就要花费一番功夫了.尽管我们说互斥锁是用来保护一个临界区,实际上保护的是临界区中被操纵的数据. 互斥锁还是分为三类:快速互斥锁/递归互斥锁/检测互斥锁 futex 要想了解互斥锁的内部实现,先来了解一下futex(fast Users

redis互斥锁设计 方式一: 使用 set(arg1,arg2,arg3,arg4,arg5) 绿线部分代码 //如果不存在就设置,且设置成功60秒后key自动失效,成功会返回字符串"OK ", 如果存在就不设置该key String ret = jedis.set(key, value, "NX", "EX", 60); flag = ret.equals("OK") ? true : false; jedis.del(k

分布式锁原理 分布式锁,是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式.在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁. 使用setnx.getset.expire.del这4个redis命令实现 setnx 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写. 命令格式:SETNX key value:使用:只在键 k

1. Redis分布式锁原理 1.1. Redisson 现在最流行的redis分布式锁就是Redisson了,来看看它的底层原理就了解redis是如何使用分布式锁的了 1.2. 原理分析 分布式锁要解决的是分布式环境下,并行相同代码的加锁功能:了解过redis分布式锁的人肯定知道,一开始redis作为分布式锁用的是setnx,再这基础上设置个定时过期时间,但这种方式有什么问题呢? 实际上看懂上图的人也就明白了那有什么问题,首先是原子性问题,setnx+过期时间这两个操作必须是原子性的,所以这可

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

前言 ​ 现如今很多系统都会基于分布式或微服务思想完成对系统的架构设计.那么在这一个系统中,就会存在若干个微服务,而且服务间也会产生相互通信调用.那么既然产生了服务调用,就必然会存在服务调用延迟或失败的问题.当出现这种问题,服务端会进行重试等操作或客户端有可能会进行多次点击提交.如果这样请求多次的话,那最终处理的数据结果就一定要保证统一,如支付场景.此时就需要通过保证业务幂等性方案来完成. 什么是幂等 ​ 幂等本身是一个数学概念.即 f(n) = 1^n ,无论n为多少,f(n)的值永远为1.在

利用多写Redis实现分布式锁原理与实现分析   一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子:场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该接口的幂等性,那么将会出现重复下单问题. 在接收消息的时候,消息推送重复.如果处理消息的接口无法保证幂等,那么重复消费消息产生的影响可能会非常大. 类似

一.写在前面 现在面试,一般都会聊聊分布式系统这块的东西.通常面试官都会从服务框架(Spring Cloud.Dubbo)聊起,一路聊到分布式事务.分布式锁.ZooKeeper等知识.所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识,具体的来看看Redis分布式锁的实现原理. 说实话,如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候,一定是会用开源类库的,比如Redis分布式锁,一般就是用Redisson框架就好了,非常的简便易用. 大家如果有兴趣,可以去看看Redisson的官网,看看如何在项目中引入Redi

前言 以前在学校做小项目的时候,用到Redis,基本也只是用来当作缓存.现在博主在某金融平台实习,发现Redis在生产中并不只是当作缓存这么简单.在我接触到的项目中,Redis起到了一个分布式锁的作用,具体情况是这样的: 该项目在金融平台中负责某块业务,是一个分布式系统,线上大概跑着10个左右的实例.其中有一个步骤需要用户支付一定的费用,Redis分布式锁在其中大概处于这么一个位置: 可以看到在上分布式锁之后,系统做了两个查询校验,然后向数据库中插入了一条订单记录,接着才解锁进入支付流程. 从业

在Solaris上写内核模块总是会用到互斥锁(mutex)与条件变量(condvar), 光阴荏苒日月如梭弹指一挥间,Solaris的大船说沉就要沉了,此刻心情不是太好(Orz).每次被年轻的有才华的同事们(比如Letty同学)问起mutex和cv怎么协同工作的,我总是不能给出一个非常清晰的解释.直到今天,看了cv_wait()的源代码之后,我终于可以给他们一个清楚明白的回答了. Solaris的源码无法被公开粘贴出来,幸好还有OpenSolaris的继承者illumos. 先贴cv_wait(

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

Redlock:全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁: 使用场景:多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求(防止关键业务出现并发攻击): 官网文档地址如下:https://redis.io/topics/distlock 这个锁的算法实现了多redis实例的情况,相对于单redis节点来说,优点在于 防止了 单节点故障造成整个服务停止运行的情况:并且在多节点中锁的设计,及多节点同时崩溃等各种意外情况有自己独特的设计方法: 此博客或

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 缓存击穿 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义.在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞. 解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12520.html 0.准备工作 0-1 运行环境 jdk1.8 gradle 一个能支持以上两者的代码编辑器,作者使用的是IDEA. 0-2 知识储备 对Java并发包,互斥锁 有一定的理解. 对Redis数据库有一定了解. 本案例偏难,案例内有注释讲解,有不明白的地方,或者不正确的地方,欢迎联系作者本人或留言. 1.设计思路 1.1 项目结构 图2--项目结构 /lock/DestributeLock.java:锁的

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

1. MyAQS介绍    在这个系列博客中,我们会参考着jdk的AbstractQueuedLongSynchronizer,从零开始自己动手实现一个AQS(MyAQS).通过模仿,自己造轮子来学习主要有两个好处,一是可以从简单到复杂,从核心逻辑再到旁路逻辑的实现,学习曲线较为平滑:二是可以站在设计者的角度去思考实现具体功能时可以采用的各种方案的优劣,更深刻的理解其设计的精妙.关键之处. AQS支持互斥和共享这两种工作模式,其中互斥模式比共享模式要简单许多.本着由浅入深的原则,本篇博客实现的M

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

目录 go 互斥锁的实现 1. mutex的数据结构 1.1 mutex结构体,抢锁解锁原理 1.2 mutex方法 2. 加解锁过程 2.1 简单加锁 2.2 加锁被阻塞 2.3 简单解锁 2.4 解锁并释放协程 3. 自旋过程 3.1 什么是自旋 3.2 自旋条件 3.3 自旋的优势 3.4 自旋的问题 4. Mutex模式 4.1 Normal模式 4.2 Starving模式 5. Woken状态 6. 为什么重复解锁要panic go 互斥锁的实现 go中通过mutex来实现对互斥资源

在多线程环境中,多个线程可能会同时访问同一个资源,为了避免访问发生冲突,可以根据访问的复杂程度采取不同的措施 原子操作适用于简单的单个操作,无锁算法适用于相对简单的一连串操作,而线程锁适用于复杂的一连串操作 原子操作 修改状态要么成功且状态改变,要么失败且状态不变,并且外部只能观察到修改前或者修改后的状态,修改中途的状态不能被观察到 .NET 中,System.Threading.Interlocked 类提供了用于执行原子操作的函数,这些函数接收引用参数(ref),也就是变量的内存地址,然后针

Mutex 互斥锁 概要描述 mutex 是 go 提供的同步原语.用于多个协程之间的同步协作.在大多数底层框架代码中都会用到这个锁. mutex 总过有三个状态 mutexLocked: 表示占有锁 mutexWoken: 表示唤醒 mutexStarving: 表示等待锁的饥饿状态(从正常模式进入饥饿状态) 具体实现 首先得清楚 Mutex 的结构 type Mutex struct { state int32 sema uint32 } Lock 持有锁 func (m *Mutex) L