一. Redis 分布式锁的实现以及存在的问题 锁是针对某个资源,保证其访问的互斥性,在实际使用当中,这个资源一般是一个字符串.使用 Redis 实现锁,主要是将资源放到 Redis 当中,利用其原子性,当其他线程访问时,如果 Redis 中已经存在这个资源,就不允许之后的一些操作.spring boot使用 Redis 的操作主要是通过 RedisTemplate 来实现,一般步骤如下: 1.将锁资源放入 Redis (注意是当key不存在时才能放成功,所以使用 setIfAbsent 方法)

目录 01 安装并允许zookeeper 02 springboot应用配置CuratorFramework 03 使用zookeeper实现集群只一个应用实例执行定时任务 04 使用zookeeper实现分布式锁 05 使用zookeeper实现调度任务 01 安装并允许zookeeper 安装jdk 去官网下载zookeeper的压缩包,我这里下载的是3.4.10版本 解压后进入到zookeeper-3.4.10/conf,修改zoo_sample.cfg文件修改为zoo.cfg文件 mv

1.添加依赖及配置(application.yml) <!-- 引入redis依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> spring: redis: host: 127.0.0.1 port: 637

理论篇: Curator是Netflix开源的一套ZooKeeper客户端框架. Netflix在使用ZooKeeper的过程中发现ZooKeeper自带的客户端太底层, 应用方在使用的时候需要自己处理很多事情, 于是在它的基础上包装了一下, 提供了一套更好用的客户端框架. Netflix在用ZooKeeper的过程中遇到的问题, 我们也遇到了, 所以开始研究一下, 首先从他在github上的源码, wiki文档以及Netflix的技术blog入手. 看完官方的文档之后, 发现Curator主要

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 * * @

1.pom文件添加redis支持 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2.application.properties或者(application.yml)添加redis配置 spring.redis.database=

简介 Redis分布式锁算法有两种,一种是单个Redis实例下的,一种是多个Redis实例的Redlock算法. 官方推荐Redlock算法,但是这个算法需要比较多的Redis实例而且是完全互相独立,不存在主从复制或者其他集群协调机制的,所以不太适合小项目.   单Redis实例 原理 某个线程调用Redis命令 SET key value NX PX 30000. 这个命令的意思是,仅在不存在key的时候才能被执行成功(NX选项),并且这个key有一个30秒的自动失效时间(NX选项).key的

1. 问题发现 在1.0版本中,我们配置redis的cacheManager是这种方式: //缓存管理器 @Bean public CacheManager cacheManager(@SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) { RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate); //设置缓存过期时间 cacheManag

为什么需要分布式锁 Martin Kleppmann是英国剑桥大学的分布式系统的研究员,Martin认为一般我们使用分布式锁有两个场景: 效率:使用分布式锁可以避免不同节点重复相同的工作,这些工作会浪费资源.比如用户付了钱之后有可能不同节点会发出多封短信. 正确性:加分布式锁同样可以避免破坏正确性的发生,如果两个节点在同一条数据上面操作,比如多个节点机器对同一个订单操作不同的流程有可能会导致该笔订单最后状态出现错误,造成损失.[1] 分布式锁的基本要求 通常应用场景,分布式锁应具有如下要求: 1

1. 问题发现 在1.0版本中,我们配置redis的cacheManager是这种方式: //缓存管理器 @Bean public CacheManager cacheManager(@SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) { RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate); //设置缓存过期时间 cacheManag

基于SpringBoot AOP面向切面编程实现Redis分布式锁 基于SpringBoot AOP面向切面编程实现Redis分布式锁 基于SpringBoot AOP面向切面编程实现Redis分布式锁 锁定的目标是确保相互排斥其访问的资源.实际上,此资源通常是字符串.使用redis实现锁主要是将资源放入redis中并利用其原子性.当其他线程访问时,如果Redis中已经存在此资源,则不允许进行某些后续操作. Spring Boot通过RedisTemplate使用Redis,在实际使用过程中,分

一.场景 项目A监听mq中的其他项目的部署消息(包括push_seq, status, environment,timestamp等),然后将部署消息同步到数据库中(项目X在对应环境[environment]上部署的push_seq[项目X的版本]).那么问题来了,mq中加入包含了两个部署消息 dm1 和 dm2,dm2的push_seq > dm1的push_seq,在分布式的情况下,dm1 和 dm2可能会分别被消费(也就是并行),那么在同步数据库的时候可能会发生 dm1 的数据保存 后于

1.引入业务场景 业务场景一出现: 因为小T刚接手项目,正在吭哧吭哧对熟悉着代码.部署架构.在看代码过程中发现,下单这块代码可能会出现问题,这可是分布式部署的,如果多个用户同时购买同一个商品,就可能导致商品出现 库存超卖 (数据不一致) 现象,对于这种情况代码中并没有做任何控制. 原来一问才知道,以前他们都是售卖的虚拟商品,没啥库存一说,所以当时没有考虑那么多... 这次不一样啊,这次是售卖的实体商品,那就有库存这么一说了,起码要保证不能超过库存设定的数量吧. 小T大眼对着屏幕,屏住呼吸,还好提

一.前言 关于redis分布式锁, 查了很多资料, 发现很多只是实现了最基础的功能, 但是, 并没有解决当锁已超时而业务逻辑还未执行完的问题, 这样会导致: A线程超时时间设为10s(为了解决死锁问题), 但代码执行时间可能需要30s, 然后redis服务端10s后将锁删除, 此时, B线程恰好申请锁, redis服务端不存在该锁, 可以申请, 也执行了代码, 那么问题来了, A.B线程都同时获取到锁并执行业务逻辑, 这与分布式锁最基本的性质相违背: 在任意一个时刻, 只有一个客户端持有锁, 即

一.简介 在日常开发过程中,大型的项目一般都会采用分布式架构,那么在分布式架构中若需要同时对一个变量进行操作时,可以采用分布式锁来解决变量访问冲突的问题,最典型的案例就是防止库存超卖,当然还有其他很多的控制方式,这篇文章我们讨论一下怎么使用ZooKeeper来实现分布式锁. 二.Curator 前面提到的分布式锁,在ZooKeeper中可以通过Curator来实现. 定义:Curator是Netflix公司开源的一套zookeeper客户端框架,解决了很多Zookeeper客户端非常底层的细节开

[本博客属于原创,如需转载,请注明出处:https://www.cnblogs.com/gdouzz/p/12097968.html] 最近研究库存的相关,在高峰期经常出现超卖等等情况,最后根据采用是基于Redis来实现了分布式锁,特此拿出来和大家分享. 准备工作:centos7,Redis,Nginx,以及JMeter测试工具. 分布式锁的引出 在传统的程序中,我们写了如下最简单对库存操作的代码如下: 下面是基于AspNetCore.WebAPI 创建的一个对库存进行操作(减少)的接口,我相信

1.改jar为war 2.改下打包的名字 3.删掉tomcat的webapps下面的所有文件夹.将打好的jar包放入到webapps下 4.运行tomcat,双击shutdown.bat 注意: spring boot 2.0需要tomcat8.5以上的版本才可以部署, springboot 1.0版本可以用7.0以上版本部署

一.水平分割 1.水平分库 1).概念: 以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中. 2).结果 每个库的结构都一样:数据都不一样: 所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念 以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中. 2).结果 每个表的结构都一样:数据都不一样: 所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零. 2).适用于任何基于

在之前的一篇文章(<Java分布式锁,搞懂分布式锁实现看这篇文章就对了>),已经介绍过几种java分布式锁,今天来个Redis分布式锁的demo.redis 现在已经成为系统缓存的必备组件,针对缓存读取更新操作,通常我们希望当缓存过期之后能够只有一个请求去更新缓存,其它请求依然使用旧的数据.这就需要用到锁,因为应用服务多数以集群方式部署,因此这里的锁就必需要是分布式锁才能符合需求. 学习本章节之前,建议依次阅读以下文章,更好的串联全文内容,如已掌握以下列出知识点,请跳过: centos安装Re

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. 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是共享对象头,显示锁Lock是共享某个变量(state). 进程锁:为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源,因为进程具有独立性,各个进程无法访问其他进程的资源,因此无法通过synchronize

在微服务中经常需要使用分布式锁,来执行一些任务.例如定期删除过期数据,在多个服务中只需要一个去执行即可. 以下说明非严格意义的分布式锁,因为 redis 实现严格意义的分布式锁还是比较复杂的,对于日常简单使用使用如下简单方法即可.即偶尔不执行任务不影响业务. 实现要点 1)获得锁.释放锁需要是原子操作.要么获取成功,要么失败.释放要么成功,要么失败 2)任务完成需要自己释放自己的锁,不能释放别人的锁. 3)锁要有过期时间限制,防止任务崩溃没有释放锁,导致其他节点无法获得锁. 4)执行节点超时长时