redission分布式锁的使用 RLock lock = redissonClient.getLock("myLock"); lock.lock(); try { System.out.println("aaa"); } catch (Exception e) { System.out.println("bbb"); } finally { lock.unlock(); } 获取锁的流程图 加锁代码流程(org.redisson.Redisso

目录 知识要求 背景 技术原理 如何管理Session remember me的问题 附录 知识要求 有一定的WEB后端开发基础,熟悉Session的用法,以及与Redis.Database的配合 本文的原理讨论基于PHP的Laravel,尽管原理是通用的,但是读者具备相关知识理解会更轻松 背景 公司在业务层面上,通常会期望自己运营的系统,一个注册帐号只能由本人使用或者少数几个人共用.实际情况却是:有些用户会将注册帐号的用户名和密码共享给成百上千个用户:也有的用户不直接提供用户名和密码,而是提供

同步执行类RunnerAsync 支持返回超时检测,系统中断检测 错误常量定义 //超时错误 var ErrTimeout = errors.New("received timeout") //操作系统系统中断错误 var ErrInterrupt = errors.New("received interrupt") 实现代码如下 package task import ( "os" "time" "os/signa

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

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

管理员: 1.注册功能 客户端 1-1.选择每个功能之前都需要都需要需要连接上服务器,即需要一个socket对象,每个函数传一个client 1-2.密码在传递过程中不能是明文吧,需要加密,可选择hashlib中md5加密,定义一个公共方法咯 1-3.定义一个发送和接收的公共方法.这里要注意的是在这个方法有一个关键字形参.用于传输文件,默认为None 1-4.考虑一个问题,发送的字典中要包含哪些数据.对于注册这个问题,包含服务器端用于标识的type的功能类型. 用户名.密码(要加密).还有用户类

目录 一.项目总结三步骤 二.项目需求分析 三.搭建框架 四.ORM框架分析 五.数据库设计 六.项目中各个功能模块分析 七.项目中遇到的问题及怎么解决的 八.客户端代码框架 8.1 conf 8.1.1 setting 8.2 core 8.2.1 src 8.2.2 admin 8.2.3 user 8.3 lib 8.3.1 common 8.4 Tcpclient 8.4.1 tcpclient 8.5 start 8.5.1 start 九.服务端框架 9.1 conf 9.1.1 s

问题 (1)ReentrantLock有哪些优点? (2)ReentrantLock有哪些缺点? (3)ReentrantLock是否可以完全替代synchronized? 简介 synchronized是Java原生提供的用于在多线程环境中保证同步的关键字,底层是通过修改对象头中的MarkWord来实现的. ReentrantLock是Java语言层面提供的用于在多线程环境中保证同步的类,底层是通过原子更新状态变量state来实现的. 既然有了synchronized的关键字来保证同步了,为什

Kafka 是LinkedIn 开发的一个高性能.分布式的消息系统. 用途:广泛用于日志收集.流式数据处理.在线和离线消息分发等场景. 1. Kafka 将消息流按Topic 组织,保存消息的服务器称为Broker,消费者可以订阅一个或者多个Topic.为了均衡负载,一个Topic 的消息又可以划分到多个分区(Partition),分区越多,Kafka并行能力和吞吐量越高. Kafka 集群需要zookeeper 支持来实现集群,最新的kafka 发行包中已经包含了zookeeper,部署的时候

如果缓存服务在本地的ehcache中都读取不到数据. 这个时候就意味着,需要重新到源头的服务中去拉去数据,拉取到数据之后,赶紧先给nginx的请求返回,同时将数据写入ehcache和redis中 分布式重建缓存的并发冲突问题 重建缓存:数据在所有的缓存中都不存在了(LRU算法弄掉了),就需要重新查询数据写入缓存,重建缓存 分布式的重建缓存,在不同的机器上,不同的服务实例中,去做上面的事情,就会出现多个机器分布式重建去读取相同的数据,然后写入缓存中 发生分布式重建缓存的并发冲突问题图片:   1.

pgsql中的行锁 前言 用户可见的锁 regular Lock 行级别 FOR UPDATE FOR NO KEY UPDATE FOR SHARE FOR KEY SHARE 测试下加锁之后的数据可见性 加锁测试(FOR UPDATE) 加锁测试(FOR UPDATE,UPDATE) 命令说明 需要注意的点 举个栗子 总结 参考 pgsql中的行锁 前言 日常的工作中,对于同一个资源的操作,有时候我们难免要加上锁,以防止在操作中被别的进程给删除或者更改掉了,那么更多还是行级锁,那么我们就来探

概要 Elasticsearch在文档更新时默认使用的是乐观锁方案,而Elasticsearch利用文档的一些create限制条件,也能达到悲观锁的效果,我们一起来看一看. 乐观锁与悲观锁 乐观锁 ES默认实现乐观锁,所有的数据更新默认使用乐观锁机制.document更新时,必须要带上currenct version,更新时与document的version进行比较,如果相同进行更新操作,不相同表示已经被别的线程更新过了,此时更新失败,并且重新获取新的version再尝试更新. 悲观锁 我们举一

innodb 锁的问题 1.事务 原子性:要么成功,要么失败 一致性:前后数据保持一致状态 隔离性:多个事务并行,相互不影响 持久性:事务提交之后,对数据的影响是永久性的,即使故障也可以保持. 2.并发带来的问题:隔离级别 脏读:读未提交(read uncommitted).事务读取了其他事务还没有提交的事务. 不可重复读:non-repeatable read.两次读取的数据不一致,有些数据被修改或删除了. 幻读:Phantom read.两次读取数据不一致,有多的数据.像产生幻觉一样. 更新

1. 2 MySQL InnoDB 锁的基本类型 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html 官网把锁分成了 8 类.所以我们把前面的两个行级别的锁(Shared and Exclusive Locks),和两个表级别的锁(Intention Locks)称为锁的基本模式. 后面三个 Record Locks.Gap Locks.Next-Key Locks,我们把它们叫做锁的算法, 也就是分别在什么情况下锁定什么范围.

redis分布式锁-可重入锁 上篇redis实现的分布式锁,有一个问题,它不可重入. 所谓不可重入锁,即若当前线程执行某个方法已经获取了该锁,那么在方法中尝试再次获取锁时,就会获取不到被阻塞. 同一个人拿一个锁 ,只能拿一次不能同时拿2次. 1.什么是可重入锁?它有什么作用? 可重入锁,也叫做递归锁,指的是在同一线程内,外层函数获得锁之后,内层递归函数仍然可以获取到该锁. 说白了就是同一个线程再次进入同样代码时,可以再次拿到该锁. 它的作用是:防止在同一线程中多次获取锁而导致死锁发生. 2.那么

今天在看同事程序的时候,看到这种用法,顺便学习下. 一:理论 1.功能 这个功能是上锁. 上的是一个排它锁,也就是说,其他的事务是可以读取的.但是不能写入或者更新. 二:实践 1.创建表 2.提交一条记录 3.将自动提交关闭 然后插入一条数据. 4.再启动一个客户端,进行查询 会发现,这里的值被查询出来还是10,因为没有提交. 5.操作人员2发现数据不对,然后发起修改. 但由于会话1中对该行记录的修改未提交,所以,排它锁并没有释放,因而操作人员2发起的这个修改操作会等待,直至会话1释放该锁(提交

在Next_Key Lock算法中,不仅仅锁定住所找到的索引,而且还锁定住这些索引覆盖的范围.因此在这个范围内的插入都是不允许的.这样就避免了在这个范围内插入数据导致的幻读问题. delete from t1 where id = 10; 组合一:id列是主键,RC隔离级别 id = 10的记录加上X锁. 组合二:id列是二级唯一索引,RC隔离级别 若id列是unique列,其上有unique索引.那么SQL需要加两个X锁,一个对应于id unique索引上的id = 10的记录,另一把锁对应于

Redisson 作为分布式锁 官方文档:https://github.com/redisson/redisson/wiki 引入依赖 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.11.1</version> </dependency> 2.配置redission @Confi

1.背景 MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题.我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题.同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题.本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因. 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统.本文下面的所有

锁的概述 一. 为什么要引入锁 多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题: 丢失更新A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统 脏读A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致 不可重复读A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致 并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做