本文使用redis来实现乐观锁,并以秒杀系统为实例来讲解整个过程. 乐观锁      大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的.即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加1.此时,将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据.redis中可以使用watch命令会监视给定

这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢,大大消耗服务器性能的问题. 主要就是在高并发秒杀的场景下,很多人访问时并没有拿到锁,所以直接跳过了.这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服务器的性能的稳定. 接下来我们使用redis的分布式锁来进行枷锁处理: 我们可以在进入下单的方法后将核心的方法加锁,然后离开后进行解锁 主要三步: 加锁 核心方法 解锁 首页分布式加锁解锁工具类: @Component public class RedisLock { private static

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 * * @

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

一.Redis数据类型 1.string string是Redis的最基本数据类型,一个key对应一个value,每个value最大可存储512M.string一半用来存图片或者序列化的数据. 2.hash 相当于一个string类型的映射表.特别适合用来存储对象.例如可以存储用户信息,用户ID作为hash类型里的每一个key. 案例:我们这边需要对接微信粉丝的数据到我们自己的平台上,但微信提供的接口只支持单天查询,那么如果我们想要查看最近一个月微信粉丝的状况,就需要循环30次调用微信的接口.一

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

1.背景 在计算机世界里,对于锁大家并不陌生,在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现,为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢?这个问题还是要从计算机的发展说起,随着计算机硬件的不断升级,多核cpu,多线程,多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升,原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代已经过去.随着多条cpu指令可以并行执行的原因,原来不曾出现的资源竞争随着出现,在程序中的体现就是随处可见的多线程环境.比如要更新数据库的一个信息,如果没有并发控制,多个线程同时操作的话,就会出现互相覆盖的

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

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

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

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

前言 上一篇老猫和小伙伴们分享了为什么要使用分布式锁以及分布式锁的实现思路原理,目前我们主要采用第三方的组件作为分布式锁的工具.上一篇运用了Mysql中的select ...for update实现了分布式锁,但是我们说这种实现方式并不常用,因为当大并发量的时候,会给数据库带来比较大的压力.当然也有小伙伴给老猫留言说" 在quartz的集群模式中,就是使用了基于mysql的分布式锁,select for update ".没错,其实quartz的集群模式中,任务执行的节点个数是可预知的

前言 日常开发中,秒杀下单.抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁.而Redis非常适合作为分布式锁使用.本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式.如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步. 公众号:捡田螺的小男孩 什么是分布式锁 方案一:SETNX + EXPIRE 方案二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间) 方案三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令) 方案四:SET的扩展命令(SET EX PX NX) 方案五:S

前言 日常开发中,秒杀下单.抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁.而Redis非常适合作为分布式锁使用.本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式.如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步. 什么是分布式锁 方案一:SETNX + EXPIRE 方案二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间) 方案三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令) 方案四:SET的扩展命令(SET EX PX NX) 方案五:SET EX PX NX

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

场景 假设我们有个批处理服务,实现逻辑大致是这样的: 用户在管理后台向批处理服务投递任务: 批处理服务将该任务写入数据库,立即返回: 批处理服务有启动单独线程定时从数据库获取一批未处理(或处理失败)的任务,投递到消息队列中: 批处理服务启动多个消费线程监听队列,从队列中拿到任务并处理: 消费线程处理完成(成功或者失败)后修改数据库中相应任务的状态: 流程如图: 现在我们单独看看上图中虚线框中的内容(3~6):批处理服务从数据库拉取任务列表投递到消息队列. 生产环境中,为了高可用,都会部署至少两台

文章来源于我的 iteye blog http://ak478288.iteye.com/blog/1898190 以前为部门内部开发过一个定时器程序,这个定时器很简单,就是配置quartz,来实现定时调用配置的url功能.最近为了防止定时器所在的服务器由于特殊原因挂掉,需要对定时器做多机部署.那么如果按照原来的方式进行部署,就会遇到 在一定的间隔时间内,可能出现多次重复调用的问题.为了解决这个问题,我就借助了redis的分布式锁功能. redis分布式锁参考 : http://www.jeff

Redis分布式锁 分布式锁是许多环境中非常有用的原语,其中不同的进程必须以相互排斥的方式与共享资源一起运行. 有许多图书馆和博客文章描述了如何使用Redis实现DLM(分布式锁管理器),但是每个库都使用不同的方法,并且许多使用一种简单的方法,与稍微更复杂的方法相比可以实现更低的保证设计. 这个页面试图提供一个更规范的算法来实现与Redis的分布式锁.我们提出一种称为Redlock的算法,它实现了一种DLM,我们认为它比香草单实例方法更安全.我们希望社区能够对其进行分析,提供反馈,并将其用作实施

最近博主在看redis的时候发现了两种redis使用方式,与之前redis作为缓存不同,利用的是redis可设置key的有效时间和redis的BRPOP命令. 分布式锁 由于目前一些编程语言,如PHP等,不能在内存中使用锁,或者如Java这样的,需要一下更为简单的锁校验的时候,redis分布式锁的使用就足够满足了. redis的分布式锁其实就是基于setnx方法和redis对key可设置有效时间的功能来实现的.基本用法比较简单. public boolean tryLock(String loc