工作中用到了分布式锁,特意研究了下各种场景和实现方案。 为什么用分布式锁? 其实提到锁这个东西,我理解它有点类似现实生活中的锁。 举个例子:比如门锁，现实生活中我们为什么用门锁,因为防止更多人进去。...（比如库存等）这个时候我们要加上锁，其实可以理解成钥匙,有锁钥匙的人才能走下面的流程 应用场景: 1.最常见扣减库存 2.缓存击穿/缓存雪崩（也可以采用分布式锁） 3.在高并发的场景下,阻止流量打到后边等等...2.释放锁时,删除数据 优点:容易理解,实现简单 缺点:性能比较差,适合并发不高的场景 2.基于redis setnx实现分布式锁 1.主要设置锁的超时时间,避免死锁 2.如果锁过期了事情没干完-使用多线程...缺点:代码通过Watcher机制实现,实现相对复杂 上面介绍了目前主流做分布式锁的方案，咱们在做技术选项和对比的时候.根据实际应用场景选择合适的方案把。...其实用的比较多直接单独用一台redis来做分布式锁，其实已满足大部分场景了。 其实每一种实现方案都是有它的优缺点的,我们在知道它的优缺点以后再进行选择。
为什么需要分布式锁 分布式锁是实现用户进程同步的一种方式，需要注意的是，Redis是分布式锁实现的一种技术，而不是作用对象 多用户进程请求服务的场景很多，为什么分布式锁并不普遍应用？...首先需要定义一下分布式锁的原理和使用场景 使用场景 原子锁—线程同步，一个程序下的多线程之间对于共享变量进行同步，如计数器 分布式锁—进程同步，集群下的多服务进程之间对于共享资源进行同步，如数据库...可以明确的是数据库已经实现这种“锁”的机制了，因为它的事务锁机制，虽然多个用户I/O之间会出现数据短暂的不一致，长期还是可以保证数据一致性的 不需要进程同步的场景：因为多个用户进程的请求是相对独立的，不受彼此影响或影响不大的...（两个都不是持久化请求，即写+写），例如，A开放权限B访问页面属于写+读，同时搜索信息属于读+读 需要进程同步的场景：多个用户进程的请求是互相影响的（两个都是持久化请求，写+写），例如，秒杀系统防止超卖...，占位抢票 Redis加锁 需要满足以下特性，因此用到两个命令 独占性：如果锁已经被占用，线程需要阻塞等待—setnx 时效性：锁超过一定时间自动释放—setex 对于共享的Jedis连接，操作需要原子性
分布式锁为了解决分布式场景下全局加锁的问题。在单体项目中可以使用synchronize完成对于不同线程之间的资源争抢问题。...但是在分布式场景下，synchronize只能对其中一个项目进行资源控制，进程之间的资源增强仍然无法解距。换言之，可以将分布式锁理解为对于整个分不是系统的synchronize。...通常使用独立与线程之外的工具控制资源，如redis及框架redisson。...// 使用setnx在redis中设置一个key-value if(如果设置成功){ /** 业务逻辑扣减库存 */ } // 删除redis中的key 上诉代码为简单的代码逻辑，在实际中可以使用...try-finally的方式或自动过期时间保证锁一定会被删除。
于是在分布式锁就自然而然的诞生了，接下来我们来聊一聊分布式锁实现的几种方式。 分布式锁的使用场景 效率性:使用分布式锁可以避免不同节点重复相同的工作。...分布式锁的几种特性 互斥性:和我们本地锁一样互斥性是最基本，但是分布式锁需要保证在不同节点的不同线程的互斥。...分布式锁的几种实现方式 分布式锁有以下几个方式: MySql Zk Redis 一些自研的分布式锁(Chubby) 一、基于 Mysql 实现分布式锁 1、首先，我们需要创建一个锁表...第四点：Lua脚本 第四个问题，释放锁的操作必须使用Lua脚本来实现。释放锁其实包含三步操作：获取、判断和删除，用Lua脚本来实现能保证这三步的原子性。...这个机制可以这样来使用，比如当客户端试图创建 /lock 节点的时候，发现它已经存在了，这时候创建失败，但客户端不一定就此对外宣告获取锁失败。
悲观锁、乐观锁、分布式锁？都在什么场景下使用？有什么技巧？...，单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制，但单体应用架构演变为分布式微服务架构后，跨进程的实例部署，显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了。...那么锁都有哪些类型，为什么要使用锁，锁的使用场景有哪些？ 锁类别 不同的应用场景对锁的要求各不相同，我们先来看下锁都有哪些类别，这些锁之间有什么区别。...方案3：redis分布式锁 前面的方案本质上是把数据库当作分布式锁来使用，所以同样的道理，redis，zookeeper都相当于数据库的一种锁，其实当遇到加锁问题，代码本身无论是synchronize或者各种...代码耗时过长还是比较常见的场景，假如你的代码中有外部通讯接口调用，就容易产生这样的场景。
RedLock分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock 安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁 避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况...即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区（两个完全不连通的区域，美国的网咱们登不上去） 容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务 Redis集群及应用场景...例如使用 Zset 数据结构，存储 Key 的访问次数/最后访问时间作为 Score，最后做排序，来淘汰那些最少访问的 Key。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
首先思考一个问题，为什么要使用namesrv，而不使用zookeeper？ 轻量性：namesrv比zookeeper更加轻量，代码少于zookeeper，没有zookeeper复杂。...和我们使用的synchronized或者ReentrantLock不同，使用的是ReentrantReadWriteLock。...但是这样的操作依然不是最优的，如果看过ConcurrentHashMap的话，你会体会到它使用分段锁的概念，也即将锁的粒度进行细化，从而不是锁全局对象，而是锁局部对象。...void putKVConfig(final String namespace, final String key, final String value) { try { // 使用写锁进行锁定中断...-> CAS,使用state判断非公平锁还是独占锁，状态 对应拿到锁的线程执行任务，而没有拿到锁的线程，需要执行的操作是进行排队 -> addWaiter() 队列节点中考虑线程节点的等待状态 对应排队的任务
“分布式锁”是用来解决分布式应用中“并发冲突”的一种常用手段，实现方式一般有基于zookeeper及基于redis二种。...具体到业务场景中，我们要考虑二种情况： 一、抢不到锁的请求，允许丢弃(即：忽略） 比如：一些不是很重要的场景，比如“监控数据持续上报”，某一篇文章的“已读/未读”标识位更新，对于同一个id，如果并发的请求同时到达...解决思路：A,B二个请求，谁先抢到分布式锁（假设A先抢到锁），谁先处理，抢不到的那个（即：B），在一旁不停等待重试，重试期间一旦发现获取锁成功，即表示A已经处理完，把锁释放了。...（注：可能有同学会说，不设置锁的过期时间，不就完了么？理论上讲，确实可以这么做，但是如果业务代码有bug，导致处理完后没有unlock，或者根本忘记了unlock，分布式锁就会一直无法释放。...; } } 用2个线程模拟并发场景，跑起来后，输出如下： 可以看到T2线程没抢到锁，直接抛出了预期的异常。
“分布式锁”是用来解决分布式应用中“并发冲突”的一种常用手段，实现方式一般有基于zookeeper及基于redis二种。 这里我们分析下基于redis得场景和实现。...，这时系统也不能允许的，由于是在不同应用内，在单个应用内加JVM级别的锁，另一个应用是感知不到的，这时需要用到分布式锁。...接下来我们看看这种场景如何实现安全的分布式锁，由于是单节点部署场景，我们可以用setnx命令，以请求的唯一主键作为key，由于该操作是原子操作，当系统A设值成功后，系统B是无法设置成功的， 这时A就可以进行查询并插入操作...方案一： 为了避免这种情况，在del锁之前可以做一个判断，验证key对应的value是不是自己线程的ID.如果要考虑原子性问题，可以使用Lua脚本来实现，保证验证和删除的原子性。...文章参考： 基于redis的分布式锁二种应用场景 https://www.cnblogs.com/yjmyzz/ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
适用场景 分布式应用，分布式缓存，分布式回话管理，分布式服务（任务，延迟任务，执行器），分布式 redis 客户端。 我们一般使用其分布式锁功能。 项目集成 添加依赖 ? 引入依赖 ?.../ 加锁 long expireTime = seckillVouchers.getEndTime().getTime() - now.getTime(); // 自定义 Redis 分布式锁...// String lockKey = redisLock.tryLock(lockName, expireTime); // Redisson 分布式锁 RLock lock...= redissonClient.getLock(lockName); try { // 不为空意味着拿到锁了，执行下单 // 自定义 Redis 分布式锁处理...//if (StrUtil.isNotBlank(lockKey)) { // Redisson 分布式锁处理 boolean isLocked =
定义： 悲观锁（Pessimistic Lock）： 每次获取数据的时候，都会担心数据被修改，所以每次获取数据的时候都会进行加锁，确保在自己使用的过程中数据不会被别人修改，使用完成后进行数据解锁。...乐观锁（Optimistic Lock）： 每次获取数据的时候，都不会担心数据被修改，所以每次获取数据的时候都不会进行加锁，但是在更新数据的时候需要判断该数据是否被别人修改过。...使用场景： 悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。...乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。...总结：两种所各有优缺点，读取频繁使用乐观锁，写入频繁使用悲观锁。
锁降级 允许写锁降低为读锁 中断锁的获取 在读锁和写锁的获取过程中支持中断 支持Condition 写锁提供Condition实现 监控 提供确定锁是否被持有等辅助方法 使用 下面一段代码展示了锁降低的操作...当集合比较大，并且读比写频繁时，可以使用该类。...继承AQS的类都需要使用state变量代表某种资源，ReentrantReadWriteLock中的state代表了读锁的数量和写锁的持有与否，整个结构如下： 可以看到state的高16位代表读锁的个数...从上面的代码可以得出，当没有锁时，如果使用的非公平模式下的写锁的话，那么返回false，直接通过CAS就可以获得写锁。...AQS有两种模式：共享模式和独占模式，读写锁的实现中，读锁使用共享模式；写锁使用独占模式；另外一点需要记住的即使，当有读锁时，写锁就不能获得；而当有写锁时，除了获得写锁的这个线程可以获得读锁外，其他线程不能获得读锁
文章目录 分布式锁的实现与应用场景对比 应用场景介绍： 分布式锁设计目标 Mysql(DBMS)实现分布式锁 实现方式一：利用mysql的隔离性：唯一索引 实现方式二：利用select … where...数据库分布式锁实现 Redis(缓存)分布式锁实现 ZK分布式锁实现 分布式锁的实现与应用场景对比 在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。...应用场景介绍： 场景1： 场景2： 某服务提供一组任务，A请求随机从任务组中获取一个任务；B请求随机从任务组中获取一个任务。...锁的持有者挂掉：定时任务清楚持有一定时间的锁。 性能 db操作都有一定性能损耗 阻塞锁 有此需求的业务线需要使用自旋多次尝试获取锁的实现。...4.可重入性等等)，目前来看网上大部分的redis锁实现都非常不严谨，漏洞很常见，谨慎使用也许业务量小并不容易发现bug！！！
本篇不涉及到的redis环境搭建，快速搭建个人测试环境，这里建议使用docker；本篇内容节点如下： 1、jedis的nx生成锁 2、如何删除锁 3、模拟抢单动作(10w个人开抢) jedis的nx生成锁...>jedis 对于分布式锁的生成通常需要注意如下几个方面： 1、创建锁的策略：redis的普通key一般都允许覆盖，A用户set某个key后，B在set...2、锁过期时间：某个抢购场景时候，如果没有过期的概念，当A用户生成了锁，但是后面的流程被阻塞了一直无法释放锁，那其他用户此时获取锁就会一直失败，无法完成抢购的活动；当然正常情况一般都不会阻塞，A用户流程会正常释放锁...由上图能够看到只有一次set成功，并key具有一个有效时间，此时已到达了分布式锁的条件。...如何删除锁 上面是创建锁，同样的具有有效时间，但是我们不能完全依赖这个有效时间，场景如：有效时间设置1分钟，本身用户A获取锁后，没遇到什么特殊情况正常生成了抢购订单后，此时其他用户应该能正常下单了才对，
当一个锁被某个线程持有的时候，另一个线程尝试去获取这个锁会失败或者阻塞，直到持有锁的线程释放了该锁。 在单台服务器内部，可以通过线程加锁的方式来同步，避免并发问题，那么在分布式场景下呢？...图片1.png 分布式场景下解决并发问题，需要应用分布式锁技术。...del(key) } } 使用 setnx 和 expire 有一个问题，这两条命令可能不会同时失败，不具备原子性，如果一个线程在执行完 setnx 之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间...下面描述使用 ZooKeeper 实现分布式锁的算法流程，根节点为 /lock： 客户端连接 ZooKeeper，并在 /lock 下创建临时有序子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock01...总结 本文分享了分布式锁的应用场景和几种实现，包括分布式锁的概念，使用数据库方式、缓存和 ZooKeeper 实现分布式锁等。 好了，本文就到这里了！
在本文中，我们将讨论如何在.NET Core中使用Redis创建分布式锁。 当我们构建分布式系统时，我们将面临多个进程一起处理共享资源，由于其中只有一个可以一次使用共享资源，因此会导致一些意外问题！...我们可以使用分布式锁来解决这个问题。 为什么分布式锁？ 首先在非集群单体应用下，我们使用锁来处理这个问题。 以下显示了一些演示锁的使用的示例代码。...这是一个进程内锁，只能用共享资源解决一个进程。 这也是我们需要分布式锁的主要原因！ 我将使用Redis在这里创建一个简单的分布式锁。 为什么我使用Redis来完成这项工作？...虽然Redis会自动删除锁，但它也没有很好地利用共享资源！ 因为当一个进程完成它的工作时，应该让其他人使用该资源，而不是无休止地等待！ 所以我们也需要释放锁。 如何释放锁定？...这是一个处理这个场景的示例。
这时候就需要分布式锁了。...常见的有使用zk的最小版本，redis的set函数，数据库锁来实现，本节我们谈谈使用zookeeper的序列节点机制来实现一个分布式锁。...二、使用zookeeper实现分布式锁 首先我们先来看看使用zk实现分布式锁的原理，在zk中是使用文件目录的格式存放节点内容，其中节点类型分为： 持久节点（PERSISTENT ）：节点创建后，一直存在...具体在节点创建过程中，可以混合使用，比如临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL），这里我们就使用临时顺序节点来实现分布式锁。...三、总结 本文使用zk的临时顺序节点以及节点事件通知机制实现了一个分布式锁，大家想想是否还有优化的空间，我知道的还有一个改进点，另外一个思考，为何要使用临时节点那？
来源：33h.co/dVMB 如何确保一个方法，或者一块代码在高并发情况下，同一时间只能被一个线程执行，单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制，但单体应用架构演变为分布式微服务架构后，跨进程的实例部署...那么锁都有哪些类型，为什么要使用锁，锁的使用场景有哪些？今天我们来聊一聊高并发场景下锁的使用技巧。 锁类别 不同的应用场景对锁的要求各不相同，我们先来看下锁都有哪些类别，这些锁之间有什么区别。...乐观锁使用在前，判断在后。...方案3：redis分布式锁 前面的方案本质上是把数据库当作分布式锁来使用，所以同样的道理，redis，zookeeper都相当于数据库的一种锁。...今天讨论的目的就是希望把这几种场景中的锁放到一个具体的场景中，逐步去对比和分析，让你能够更加全面体系的了解使用锁这个问题的来龙去脉。我是张飞洪，希望我的分享可以帮助到你。
读写锁 一次只有一个线程可以占有写模式的读写锁, 但是可以有多个线程同时占有读模式的读写锁....正是因为这个特性, 当读写锁是写加锁状态时, 在这个锁被解锁之前, 所有试图对这个锁加锁的线程都会被阻塞....通常, 当读写锁处于读模式锁住状态时, 如果有另外线程试图以写模式加锁, 读写锁通常会阻塞随后的读模式锁请求, 这样可以避免读模式锁长期占用, 而等待的写模式锁请求长期阻塞....使用redisson验证读写锁 给容器中返回一个RedissonClient 的bean @Bean public RedissonClient redissonClient(){...可以发现，读写在写锁加锁后是无法进行读取的，只有当写锁释放以后，读锁才可以执行，这样就保证了读取到的数据是最新的数据。
---- 什么是分布式锁 什么是分布式锁，以及分布式锁在日常工作的使用场景。明确了这些，我们才能设计出一个安全稳定的分布式锁。 在日常开发中，我们最熟悉也常用的分布式锁场景是在开发多线程的时候。...而在分布式环境下，执行事务的线程存在于不同的网络服务器中，要想实现在分布式网络下的线程协同操作，就要用到分布式锁。 ---- 分布式死锁 在单机环境下，多线程之间会产生死锁问题。...同样，在分布式系统环境下，也会产生分布式死锁的问题。...---- 分类 在介绍完分布式锁的基本性质和潜在问题后，接下来我们就通过 ZooKeeper 来实现两种比较常用的分布式锁。 排他锁 排他锁也叫作独占锁，从名字上就可以看出它的实现原理。...---- 共享锁 另一种分布式锁的类型是共享锁。它在性能上要优于排他锁，这是因为在共享锁的实现中，只对数据对象的写操作加锁，而不为对象的读操作进行加锁。
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