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Java手寫分布式鎖的實(shí)現(xiàn)

jf_ro2CN3Fa ? 來源:稀土掘金 ? 2023-11-17 15:51 ? 次閱讀

Part1 前言

隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展,原本單機(jī)部署的系統(tǒng)演化成如今的分布式集群系統(tǒng)后,由于分布式系統(tǒng)多線程,多進(jìn)程并且分布在不同的機(jī)器上,這會(huì)使原本的單機(jī)鎖失效,而且單純的Java API并不能提供分布式鎖的能力,為了解決這個(gè)問題就需要一種跨JVM的互斥機(jī)制來控制共享資源的訪問,這就是分布式鎖要解決的問題。

本文將從實(shí)現(xiàn)本地鎖所產(chǎn)生的問題入手,從而介紹分布式鎖主流的實(shí)現(xiàn)方案,重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)基于Redis的分布式鎖。

本地鎖會(huì)出現(xiàn)的問題(此篇幅代碼圖片過多,因此放在最后)

Part2 分布式鎖的實(shí)現(xiàn)

1 分布式鎖主要的實(shí)現(xiàn)有:

基于數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖

基于緩存(Redis等,本文基于Redis實(shí)現(xiàn)手寫分布式鎖 ,因?yàn)檫@樣可以更好的理解分布式鎖的原理及實(shí)現(xiàn),當(dāng)然也可以使用Redisson)

基于Zookeeper

2 每種分布式鎖的解決方案都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)

性能角度:redis > zk > mysql

安全角度:zk > redis == mysql

難易程度:zk > redis > mysql

3 分布式鎖要具備的特點(diǎn):

獨(dú)占排他互斥

可以通過 setnx (redis命令:執(zhí)行多次,只有一次能夠成功)

set key value ex 3 nx

防死鎖發(fā)生

請求獲取到鎖之后,服務(wù)器掛掉了,導(dǎo)致鎖無法釋放:給lock鎖添加過期時(shí)間

可以通過redis命令 expire

或者通過 set key value ex 3 nx

保證原子性

redis是單線程的,接受或者執(zhí)行指令遵循one-by-one原則。只要指令之間不被插入其他指令即可保證原子性,lua腳本批量發(fā)送多個(gè)指令給redis服務(wù)器,lua腳本也可以實(shí)現(xiàn)一些業(yè)務(wù)邏輯,redis集成了lua腳本,可以直接使用eval指令執(zhí)行l(wèi)ua腳本。

獲取鎖和設(shè)置過期時(shí)間之間

判斷和刪除之間:lua腳本

防誤刪:

uuid給每個(gè)線程的鎖添加唯一標(biāo)識(shí)

自動(dòng)續(xù)期

可重入:hash數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) + lua腳本

集群情況下,可能導(dǎo)致鎖失效:RedLock算法(redis特有的)

一個(gè)請求從主中獲取到鎖,從還沒來得及同步數(shù)據(jù),主就掛掉了,從就升級(jí)為新主,新的請求就可以從新主中獲取鎖

4 基于redis分布式鎖的基本實(shí)現(xiàn)

我們可以借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同時(shí)有多個(gè)客戶端發(fā)送setnx命令,只有一個(gè)客戶端可以成功,返回1(true);其他的客戶端返回0(false),流程圖如下圖所示:

多個(gè)客戶端同時(shí)嘗試獲取鎖(setnx)

獲取成功,執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯,執(zhí)行完成釋放鎖(del)

其他客戶端等待重試

f3480f14-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

代碼實(shí)現(xiàn):

publicvoidtestLock(){
//1.從redis中獲取鎖,setnx
Booleanlock=this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","111");
if(lock){
//查詢r(jià)edis中的num值
Stringvalue=this.redisTemplate.opsForValue().get("num");
//沒有該值return
if(StringUtils.isBlank(value)){
return;
}
//有值就轉(zhuǎn)成成int
intnum=Integer.parseInt(value);
//把redis中的num值+1
this.redisTemplate.opsForValue().set("num",String.valueOf(++num));
//2.釋放鎖del
this.redisTemplate.delete("lock");
}else{
//3.每隔1秒鐘回調(diào)一次,再次嘗試獲取鎖
try{
Thread.sleep(1000);
testLock();
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}

那么以上代碼是否可以解決全部問題呢? 顯示是不能的,我們假設(shè)setnx剛好獲取到鎖,業(yè)務(wù)邏輯出現(xiàn)異常,導(dǎo)致鎖無法釋放,怎么辦呢?

5 優(yōu)化分布式鎖_設(shè)置過期時(shí)間

設(shè)置過期有倆種方式可以選擇:

通過expire設(shè)置過期時(shí)間(缺乏原子性:如果在setnx和expire之間出現(xiàn)異常,鎖也無法釋放)

在set時(shí)指定過期時(shí)間(推薦

f35de50a-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

代碼實(shí)現(xiàn)優(yōu)化就是在設(shè)置鎖的時(shí)候設(shè)置過期時(shí)間:

publicvoidtestLock(){
//1.從redis中獲取鎖,setnx
Booleanlock=this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","111",3,TimeUnit.MINUTES);
if(lock){
//與之前相同代碼略過
...
}
}

那么還會(huì)不會(huì)存在問題呢?

場景:如果業(yè)務(wù)邏輯的執(zhí)行時(shí)間是7s。執(zhí)行流程如下:

index1業(yè)務(wù)邏輯沒執(zhí)行完,3秒后鎖被自動(dòng)釋放。

index2獲取到鎖,執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯,3秒后鎖被自動(dòng)釋放。

index3獲取到鎖,執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯

index1業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完成,開始調(diào)用del釋放鎖,這時(shí)釋放的是index3的鎖,導(dǎo)致index3的業(yè)務(wù)只執(zhí)行1s就被別人釋放。

最終等于沒鎖的情況。

解決:setnx獲取鎖時(shí),設(shè)置一個(gè)指定的唯一值(例如:uuid);釋放前獲取這個(gè)值,判斷是否自己的鎖

6 優(yōu)化分布式鎖_防止誤刪除

f3712fca-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

publicvoidtestLock(){
//1.從redis中獲取鎖,setnx
Stringuuid=UUID.randomUUID().toString();
Booleanlock=this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock",uuid,3,TimeUnit.MINUTES);
if(lock){
//與之前相同代碼略過
...
//2.釋放鎖del
if(StringUtils.equals(redisTemplate.opsForValue().get("lock"),uuid)){
this.redisTemplate.delete("lock");
}
}
}

場景:

index1執(zhí)行刪除時(shí),查詢到的lock值確實(shí)和uuid相等

index1執(zhí)行刪除前,lock剛好過期時(shí)間已到,被redis自動(dòng)釋放

index2獲取了lock

index1執(zhí)行刪除,此時(shí)會(huì)把index2的lock刪除

問題:缺乏原子性

7 優(yōu)化分布式鎖_LUA腳本保證刪除的原子性

首先我們先簡單介紹一下lua腳本的基本知識(shí)(lua腳本是c語言

定義變量:

全局變量:a = 11

局部變量:local b = 22

redis不允許lua腳本創(chuàng)建全局變量,只能聲明局部變量

流程控制:

if(exp)then
業(yè)務(wù)邏輯
elseif(exp)then
業(yè)務(wù)邏輯
else
業(yè)務(wù)邏輯
end

redis中執(zhí)行l(wèi)ua腳本:

eval script numkeys keys[] args[] : eval指令的輸出不是lua腳本的打印而是lua腳本的返回值

script:lua腳本字符串,定義動(dòng)態(tài)變量:KEYS[1] ARGV[1]

numkeys:key數(shù)組的元素個(gè)數(shù)

keys:keys數(shù)組

args:argv數(shù)組

redis集群執(zhí)行l(wèi)ua腳本可能會(huì)報(bào)錯(cuò):如果所有keys不在同一個(gè)分片上,lua腳本就會(huì)報(bào)錯(cuò):解決方案是:

keys只傳一個(gè)

可以使用CLUSTER KEYSLOT bb{xx}

刪除LUA腳本:

ifredis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1]thenreturnredis.call('del',KEYS[1])elsereturn0end
publicvoidtestLock(){
//1.從redis中獲取鎖,setnx
Stringuuid=UUID.randomUUID().toString();
Booleanlock=this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock",uuid,3,TimeUnit.SECONDS);
if(lock){
//與之前相同代碼略過
...
//2.釋放鎖del
Stringscript="ifredis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1]thenreturnredis.call('del',KEYS[1])elsereturn0end";
this.redisTemplate.execute(newDefaultRedisScript<>(script),Arrays.asList("lock"),uuid);
}else{
//3.每隔1秒鐘回調(diào)一次,再次嘗試獲取鎖
try{
Thread.sleep(1000);
testLock();
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}

8 優(yōu)化分布式鎖_可以重入

上述加鎖命令使用了 SETNX ,一旦鍵存在就無法再設(shè)置成功,這就導(dǎo)致后續(xù)同一線程內(nèi)繼續(xù)加鎖,將會(huì)加鎖失敗。當(dāng)一個(gè)線程執(zhí)行一段代碼成功獲取鎖之后,繼續(xù)執(zhí)行時(shí),又遇到加鎖的子任務(wù)代碼,可重入性就保證線程能繼續(xù)執(zhí)行,而不可重入就是需要等待鎖釋放之后,再次獲取鎖成功,才能繼續(xù)往下執(zhí)行。

可重入鎖最大特性就是計(jì)數(shù),計(jì)算加鎖的次數(shù)。所以當(dāng)可重入鎖需要在分布式環(huán)境實(shí)現(xiàn)時(shí),我們也就需要統(tǒng)計(jì)加鎖次數(shù)。

我們基于Redis Hash 實(shí)現(xiàn)方案

Redis 提供了 Hash (哈希表)這種可以存儲(chǔ)鍵值對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以我們可以使用 Redis Hash 存儲(chǔ)的鎖的重入次數(shù),然后利用 lua 腳本判斷邏輯。

加鎖

if(redis.call('exists',KEYS[1])==0orredis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1])==1)
then
redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1);
redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]);
return1;
else
return0;
end

假設(shè)值為:KEYS:[lock], ARGV[uuid, expire]

如果鎖不存在或者這是自己的鎖,就通過hincrby(不存在新增,存在就加1)獲取鎖或者鎖次數(shù)加1。 代碼實(shí)例如下:

privateBooleantryLock(StringlockName,Stringuuid,Longexpire){
Stringscript="if(redis.call('exists',KEYS[1])==0orredis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1])==1)"+
"then"+
"redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1);"+
"redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]);"+
"return1;"+
"else"+
"return0;"+
"end";
if(!this.redisTemplate.execute(newDefaultRedisScript<>(script,Boolean.class),Arrays.asList(lockName),uuid,expire.toString())){
try{
//沒有獲取到鎖,重試
Thread.sleep(200);
tryLock(lockName,uuid,expire);
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
//獲取到鎖,返回true
returntrue;
}

解鎖

--判斷hashset可重入key的值是否等于0
--如果為nil代表自己的鎖已不存在,在嘗試解其他線程的鎖,解鎖失敗
--如果為0代表可重入次數(shù)被減1
--如果為1代表該可重入key解鎖成功
if(redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1])==0)then
returnnil;
end;
--小于等于0代表可以解鎖
if(redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],-1)>0)then
return0;
else
redis.call('del',KEYS[1]);
return1;
end;

這里之所以沒有跟加鎖一樣使用 Boolean ,這是因?yàn)榻怄i lua 腳本中,三個(gè)返回值含義如下:

1 代表解鎖成功,鎖被釋放

0 代表可重入次數(shù)被減 1

null 代表其他線程嘗試解鎖,解鎖失敗

如果返回值使用 Boolean,Spring-data-redis 進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換時(shí)將會(huì)把 null 轉(zhuǎn)為 false,這就會(huì)影響我們邏輯判斷,所以返回類型只好使用 Long。

privatevoidunlock(StringlockName,Stringuuid){
Stringscript="if(redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1])==0)then"+
"returnnil;"+
"end;"+
"if(redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],-1)>0)then"+
"return0;"+
"else"+
"redis.call('del',KEYS[1]);"+
"return1;"+
"end;";
//這里之所以沒有跟加鎖一樣使用Boolean,這是因?yàn)榻怄ilua腳本中,三個(gè)返回值含義如下:
//1代表解鎖成功,鎖被釋放
//0代表可重入次數(shù)被減1
//null代表其他線程嘗試解鎖,解鎖失敗
Longresult=this.redisTemplate.execute(newDefaultRedisScript<>(script,Long.class),Lists.newArrayList(lockName),uuid);
//如果未返回值,代表嘗試解其他線程的鎖
if(result==null){
thrownewIllegalMonitorStateException("attempttounlocklock,notlockedbylockName:"
+lockName+"withrequest:"+uuid);
}
}

使用

publicvoidtestLock(){
//加鎖
Stringuuid=UUID.randomUUID().toString();
Booleanlock=this.tryLock("lock",uuid,300l);
if(lock){
//讀取redis中的num值
StringnumString=this.redisTemplate.opsForValue().get("num");
if(StringUtils.isBlank(numString)){
return;
}
//++操作
Integernum=Integer.parseInt(numString);
num++;
//放入redis
this.redisTemplate.opsForValue().set("num",String.valueOf(num));
//測試可重入性
this.testSubLock(uuid);
//釋放鎖
this.unlock("lock",uuid);
}
}
//測試可重入性
privatevoidtestSubLock(Stringuuid){
//加鎖
Booleanlock=this.tryLock("lock",uuid,300l);
if(lock){
System.out.println("分布式可重入鎖。。。");
this.unlock("lock",uuid);
}
}

9 優(yōu)化分布式鎖_自動(dòng)續(xù)期

A線程超時(shí)時(shí)間設(shè)為10s(為了解決死鎖問題),但代碼執(zhí)行時(shí)間可能需要30s,然后redis服務(wù)端10s后將鎖刪除。 此時(shí),B線程恰好申請鎖,redis服務(wù)端不存在該鎖,可以申請,也執(zhí)行了代碼。

那么問題來了, A、B線程都同時(shí)獲取到鎖并執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯,這與分布式鎖最基本的性質(zhì)相違背:在任意一個(gè)時(shí)刻,只有一個(gè)客戶端持有鎖(即獨(dú)享排他)。

鎖延期方法:開啟子線程執(zhí)行延期

/**
*鎖延期
*線程等待超時(shí)時(shí)間的2/3時(shí)間后,執(zhí)行鎖延時(shí)代碼,直到業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完畢,因此在此過程中,其他線程無法獲取到鎖,保證了線程安全性
*@paramlockName
*@paramexpire單位:毫秒
*/
privatevoidrenewTime(StringlockName,Stringuuid,Longexpire){
Stringscript="if(redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1])==1)thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]);return1;elsereturn0;end";
newThread(()->{
while(this.redisTemplate.execute(newDefaultRedisScript<>(script,Boolean.class),Lists.newArrayList(lockName),uuid,expire.toString())){
try{
//到達(dá)過期時(shí)間的2/3時(shí)間,自動(dòng)續(xù)期
Thread.sleep(expire/3);
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}

獲取鎖成功后,調(diào)用延期方法給鎖 定時(shí)延期:

privateBooleantryLock(StringlockName,Stringuuid,Longexpire){
Stringscript="if(redis.call('exists',KEYS[1])==0orredis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1])==1)"+
"then"+
"redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1);"+
"redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]);"+
"return1;"+
"else"+
"return0;"+
"end";
if(!this.redisTemplate.execute(newDefaultRedisScript<>(script,Boolean.class),Arrays.asList(lockName),uuid,expire.toString())){
try{
//沒有獲取到鎖,重試
Thread.sleep(200);
tryLock(lockName,uuid,expire);
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
//鎖續(xù)期
this.renewTime(lockName,uuid,expire*1000);
//獲取到鎖,返回true
returntrue;
}

10 優(yōu)化分布式鎖_Redlock算法

redis集群狀態(tài)下的問題:

客戶端A從master獲取到鎖

在master將鎖同步到slave之前,master宕掉了。

slave節(jié)點(diǎn)被晉級(jí)為master節(jié)點(diǎn)

客戶端B取得了同一個(gè)資源被客戶端A已經(jīng)獲取到的另外一個(gè)鎖。安全失效 解決集群下鎖失效,參照redis官方網(wǎng)站針對redlock文檔:redis.io/topics/dist… [1]

11 本地鎖會(huì)出現(xiàn)的問題

我們知道java中有synchronized、lock鎖、讀寫鎖ReadWriteLock,眾所周知這些鎖都是本地鎖。

提到鎖就不得不提JUC:java.util.concurrent包,又稱concurrent包。jdk1.5提供,為多線程高并發(fā)編程而提供的包,但此文章的場景是分布式場景,后續(xù)會(huì)出JUC的文章。

簡單的介紹一下synchronized及l(fā)ock鎖

synchronized是一個(gè)關(guān)鍵字,lock是一個(gè)接口,ReentrantLock是實(shí)現(xiàn)了lock接口的一個(gè)類

ReentrantLock:悲觀的獨(dú)占的互斥的排他的可公平可不公平的可重入鎖

synchronized:悲觀的獨(dú)占的互斥的排他的非公平的可重入鎖

準(zhǔn)備

redis、ab工具(壓測)

不使用任何鎖的情況下

我們首先創(chuàng)建一個(gè)測試方法,testNoLock

@GetMapping("/test")
publicvoidtestNoLock(){
Stringcount=(String)this.redisTemplate.opsForValue().get("count");
if(count==null){
//沒有值直接返回
return;
}
//有值就轉(zhuǎn)成成int
intnumber=Integer.parseInt(count);
//把redis中的num值+1
this.redisTemplate.opsForValue().set("count",String.valueOf(++number));
}

測試之前的查看值為1

@GetMapping("/getCount")
publicStringgetCount(){
Stringcount=String.valueOf(this.redisTemplate.opsForValue().get("count"));
returncount;//1
}

接下來使用ab壓力測試工具

//ab-n(一次發(fā)送的請求數(shù))-c(請求的并發(fā)數(shù))訪問路徑
ab-n100-c50http://127.0.0.1:8080/test/test

再次查詢結(jié)果為6,說明問題很大

f38c2064-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

使用本地鎖

publicsynchronizedvoidtestNoLock(){
Stringcount=String.valueOf(this.redisTemplate.opsForValue().get("count"));
if("null".equals(count)){
//沒有值直接返回
return;
}
//有值就轉(zhuǎn)成成int
intnumber=Integer.parseInt(count);
//把redis中的num值+1
this.redisTemplate.opsForValue().set("count",String.valueOf(++number));
}

再次使用ab壓力測試工具

ab-n100-c50http://127.0.0.1:8080/test/test

此次結(jié)果為106,說明結(jié)果是正確的,看樣子結(jié)果是非常完美的,但是真的很完美嗎?

f3a2203a-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

使用集群+本地鎖

我們只需要在idea中在啟動(dòng)倆個(gè)服務(wù),修改端口號(hào),三個(gè)運(yùn)行實(shí)例的名稱是相同的,并且網(wǎng)關(guān)的配置就是通過服務(wù)名在負(fù)載均衡,所以我們只需要訪問網(wǎng)關(guān),網(wǎng)關(guān)就會(huì)給我們做負(fù)載均衡了。

f3b506be-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

再次使用ab壓力測試工具(將count重置為1)

ab-n100-c50http://127.0.0.1:8080/test/test

此次的結(jié)果為58!?。?/p>

f3cb8696-851c-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

到此我們可以知道,本地鎖是有局限性的。







審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:Java手寫分布式鎖的實(shí)現(xiàn)(非常牛逼)

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    的頭像 發(fā)表于 07-01 14:53 ?3326次閱讀
    <b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>的基本原理和案例<b class='flag-5'>實(shí)現(xiàn)</b>

    分布式的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    今天跟大家探討一下分布式的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。希望對大家有幫助,如果有不正確的地方,歡迎指出,一起學(xué)習(xí),一起進(jìn)步哈。
    的頭像 發(fā)表于 05-13 15:36 ?1748次閱讀

    深入理解redis分布式

    深入理解redis分布式 哈嘍,大家好,我是指北君。 本篇文件我們來介紹如何Redis實(shí)現(xiàn)分布式的演進(jìn)過程,以及為什么不能直接用Setn
    的頭像 發(fā)表于 10-08 14:13 ?946次閱讀
    深入理解redis<b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>

    Redis實(shí)現(xiàn)分布式的幾種方案

    本文將介紹什么是分布式,以及使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式的幾種方案。 前言 了解分布式
    的頭像 發(fā)表于 10-11 15:19 ?676次閱讀

    什么是分布式 Redis的五種分布式方案

    本地加鎖的方式在分布式的場景下不適用,所以本文我們來探討下如何引入分布式解決本地的問題。本篇所有代碼和業(yè)務(wù)基于我的開源項(xiàng)目 PassJava。
    發(fā)表于 10-23 11:35 ?1172次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b> Redis的五種<b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>方案

    tldb提供分布式使用方法

    前言:分布式分布式系統(tǒng)中一個(gè)極為重要的工具。目前有多種分布式的設(shè)計(jì)方案,比如借助 redis,mq,數(shù)據(jù)庫,zookeeper 等第三
    的頭像 發(fā)表于 11-02 14:44 ?888次閱讀
    tldb提供<b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>使用方法

    redis分布式如何實(shí)現(xiàn)

    Redis分布式是一種基于Redis實(shí)現(xiàn)的機(jī)制,可以用于多個(gè)進(jìn)程或多臺(tái)服務(wù)器之間對共享資源的并發(fā)訪問控制。在分布式系統(tǒng)中,由于多個(gè)進(jìn)程或多臺(tái)服務(wù)器同時(shí)訪問共享資源,可能會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)競爭
    的頭像 發(fā)表于 11-16 11:29 ?523次閱讀

    redis分布式三個(gè)方法

    的三種常見的分布式實(shí)現(xiàn)方法:基于SETNX命令的簡單分布式、基于SET命令的帶過期時(shí)間的分布式
    的頭像 發(fā)表于 12-04 11:22 ?1457次閱讀

    如何實(shí)現(xiàn)Redis分布式

    機(jī)制,下面將詳細(xì)介紹如何實(shí)現(xiàn)Redis分布式。 一、引言 在分布式系統(tǒng)中,多個(gè)節(jié)點(diǎn)可能同時(shí)讀寫同一共享資源。如果沒有實(shí)現(xiàn)互斥訪問和同步機(jī)制
    的頭像 發(fā)表于 12-04 11:24 ?698次閱讀

    分布式的三種實(shí)現(xiàn)方式

    分布式的三種實(shí)現(xiàn)方式? 分布式是在分布式系統(tǒng)中用于實(shí)現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 12-28 10:01 ?893次閱讀
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