基于Redis实现分布式锁.虽然网上介绍的Redis分布式锁博客比较多,却有着各种各样的问题,本篇博客将详细介绍如何正确地使用setnx实现Redis分布式锁 这里就不介绍错误的示范了 大家直接看正确的例子: //保存客户端标识 private static final ThreadLocal<String> LOCAL = new ThreadLocal<String>(); /** * * @param jedis * @param lockKey 锁key * @param

Redis 中的分布式锁如何使用 分布式锁的使用场景 使用 Redis 来实现分布式锁 使用 set key value px milliseconds nx 实现 SETNX+Lua 实现 使用 Redlock 实现分布式锁 锁的续租 看看 SETEX 的源码 为什么 Redis 可以用来做分布式锁 分布式锁如何选择 总结 参考 Redis 中的分布式锁如何使用 分布式锁的使用场景 为了保证我们线上服务的并发性和安全性,目前我们的服务一般抛弃了单体应用,采用的都是扩展性很强的分布式架构. 对于

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================================长长的分割线===================================

第一步,自身的业务场景: 在我日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配.这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解.那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两

转:http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html#3450419 前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ============================================

Redis分布式锁进化史 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布

https://blog.csdn.net/xiaolyuh123/article/details/78551345 分布式锁的解决方式 基于数据库表做乐观锁,用于分布式锁.(适用于小并发) 使用memcached的add()方法,用于分布式锁. 使用memcached的cas()方法,用于分布式锁.(不常用) 使用redis的setnx().expire()方法,用于分布式锁. 使用redis的setnx().get().getset()方法,用于分布式锁. 使用redis的watch.mul

第一步,自身的业务场景: 在我日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配.这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解.那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.      所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. 正文: 第一步,自身的业务场景: 在日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================================长长的分割线===================================

近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布式锁以及其缺陷做了一个整理

1.分布式锁解决方案  1.采用数据库 不建议 性能不好 jdbc  2.基于Redis实现分布式锁(setnx)setnx也可以存入key,如果存入key成功返回1,如果存入的key已经存在了,返回0. 3.基于Zookeeper实现分布式锁 Zookeeper是一个分布式协调工具,在分布式解决方案中. 多个客户端(jvm),同时在zk上创建相同的一个临时节点,因为临时节点路径是保证唯一,只要谁能够创建节点成功,谁就能够获取到锁,没有创建成功节点,就会进行等待,当释放锁的时候,采用事件通知给客

前言 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布式锁以及其缺陷做了一

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<探索Redis设计与实现>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有

按:系统架构经过多年演进,现在越来越多的系统采用微服务架构,而说到微服务架构必然牵涉到分布式,以前单体应用加锁是很简单的,但现在分布式系统下加锁就比较难了,我之前曾简单写过一篇文章,关于分布式锁的实现,但有一次发现实现的分布式锁是有问题的,因为出问题的概率很低,所以当时也没在意,前几天和朋友聊这个问题,想起来看过一篇文章,写的不错,今天特转载过来,希望能让更多的人看到,同时也加深一下记忆.原文链接是:http://tech.dianwoda.com/2018/04/11/redisfen-bu-

来自博客园http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html , 前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================

一.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m

这一次总结和分享用Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这两大强大的功能.先扯点个人观点,之前我看了一篇博文说博客园的文章大部分都是分享代码,博文里强调说分享思路比分享代码更重要(貌似大概是这个意思,若有误请谅解),但我觉得,分享思路固然重要,但有了思路,却没有实现的代码,那会让人觉得很浮夸的,在工作中的程序猿都知道,你去实现一个功能模块,一段代码,虽然你有了思路,但是实现的过程也是很耗时的,特别是代码调试,还有各种测试等等.所以我认为,思路+代码,才是一篇好博文的主要核心. 直接进入主题.

Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这一次总结和分享用Redis实现分布式锁 与 实现任务队列 这两大强大的功能.先扯点个人观点,之前我看了一篇博文说博客园的文章大部分都是分享代码,博文里强调说分享思路比分享代码更重要(貌似大概是这个意思,若有误请谅解),但我觉得,分享思路固然重要,但有了思路,却没有实现的代码,那会让人觉得很浮夸的,在工作中的程序猿都知道,你去实现一个功能模块,一段代码,虽然你有了思路,但是实现的过程也是很耗时的,特别是代码调试,还有各种测试等等.所以我认为,思路+代码,

在天猫.京东.苏宁等等电商网站上有很多秒杀活动,例如在某一个时刻抢购一个原价1999现在秒杀价只要999的手机时,会迎来一个用户请求的高峰期,可能会有几十万几百万的并发量,来抢这个手机,在高并发的情形下会对数据库服务器.文件服务器.应用服务器造成巨大的压力,严重时甚至宕机了.另一个问题是,秒杀的东西都是有量的,例如一款手机只有10台的量秒杀,那么,在高并发的情况下,成千上万条数据更新数据库(例如10台的量被人抢一台就会在数据集某些记录下减1),那这个时候的先后顺序是很乱的,很容易出现10台的量,

目录 一.加锁原因 二.原子操作 三.分布式锁 四.分布式锁常见问题 一.加锁原因 在一些比较高并发的业务场景,经常听到通过加锁的方法实现线程安全. 下面简单介绍一下 1.1 加锁方式 数据库锁 数据库本身提供了锁机制,比如乐观锁.悲观锁等等.下面给出我之前写的一篇博客,介绍一下mysql数据库的锁机制 Mysql的锁机制 单体环境 Java线程层面,Java的jdk本身就提供了,比如synchronized和ReentrantLock可重入锁.这是实现单体环境锁的一种方法,这里简单介绍一下,并