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很好理解的分布式事务

对于高并发，大量数据读写的情况下，一旦一部分数据被锁住，将会瞬间堆积很多的操作请求，服务一下就可能出现多个连锁超时反应，甚至导致雪崩熔断这种事情。...我这里有个tcc事务实现的demo，它模拟的业务是智能仓储柜，OA系统下发入库订单，员工看到订单后将对应的货物放入柜机某一个格口，关门在柜机屏幕上确认放入。...总结两段提交的优点是代码无侵入，缺点是存在一个事务管理器，会有事务管理器不可用导致整个服务集群不可用的风险；它的事务依赖db，而db会把数据锁住，直到事务结束，这个也是很大的风险项，会导致一段时间对改数据的请求全部堆积...，不依赖数据实现，可以避开数据库使用排它锁锁住数据导致堵塞的情况。...不过，现在最火的还是分布式事务的框架还是阿里的Seata，它支持TCC 、XA、 AT、SAGA 事务模式，有阿里背书，这个框架很快就流行了，恐怕以后就是行业标准吧。

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基于Redis的分布式锁到底安全吗？

分布式 Redis 实现的分布式锁 Redlock 算法 Redlock 算法是基于 N 个完全独立的 Redis 节点（通常情况下 N 可以设置成 5）。 1，获取当前时间（毫秒数）。...3，计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间减去第1步记录的时间。...但是，对于客户端和资源服务器之间的延迟（即发生在算法第3步之后的延迟），antirez 是承认所有的分布式锁的实现，包括 Redlock，是没有什么好办法来应对的。...上图展示的是：由于GC停顿造成的共享资源被多个客户端访问的问题。原因是：客户端在 GC 停顿造成锁的等待超时从而被释放，然而客户端并不知道，认为自己还是处于持有锁的状态。 ?...2，Redlock 构建在一个不够安全的系统模型之上。它对于系统的记时假设(timing assumption)有比较强的要求，而这些要求在现实的系统中是无法保证的。

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你知道如何实现分布式锁吗？这边看：分布式锁服务插件——mykit-lock开源啦！

框架简述 mykit架构中独立出来的mykit-lock组件，旨在提供高并发架构下分布式系统的分布式锁架构。 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。...那么最简单直接的实现就是在这个方法上加上synchronized关键字，通俗的讲就是锁住整个方法； 2、锁住整个方法这个策略简单方便，但是似乎有点粗暴。...分布式锁恰好可以帮助我们解决这个问题。何为分布式锁 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。...这就是分布式锁的应用。而key-value存储系统，如redis，因为其一些特性，是实现分布式锁的重要工具。...3、如何释放锁？既然key-value对存在就表示上锁，那么释放锁就自然是在redis里删除key-value对。 4、阻塞还是非阻塞？

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zookeeper 分布式锁服务

一般web应用很多的瓶颈都在数据库上，这里给大家介绍的是减轻数据库锁负担的一种方案,使用zookeeper分布式锁服务。...ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。...首先给锁设置一下API, 至少要包含, lock(锁住), unlock(解锁), isLocked(是否锁住)三个方法，然后我们可以创建一个工厂(LockFactory), 用来专门生产锁.锁的创建过程如下描述...据以上5部, 一个分布式的锁就可以创建了. 创建的锁有三种状态: 1. 创建失败(null), 说明该锁被其他查询者使用了.’ 2. 创建成功, 但当前没有锁住(unlocked), 可以使用 3....创建成功, 但当前已经锁住(locked)了, 不能继续加锁. zookeeper 客户端编程 分布式锁服务 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据基于zookeeper实现的分布式锁

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synchronized底层是怎么实现的？

即执行buildName的时候，整个对象都会被锁住，直到执行完成buildName后释放锁。...虚拟机自动管理内存系统要求对象的大小必须是8字节的整数倍，当整个对象的大小不是8字节的整数倍时，用来对齐填充补全。对象头部分包含两类信息。...重量级锁在主流的Java虚拟机实现中，Java的线程是映射到操作系统的原生内核线程之上的，如果要阻塞或唤醒一条线程，则需要操作系统来帮忙完成，这就不可避免地陷入用户态到核心态的转换中，这种状态的转换要耗费很多的处理时间...synchronized在升级后的整个加锁过程，大致如下图。 ? 这里要说明一下，锁升级的过程是不可逆的。...偏向锁可以提高带有同步但无竞争的程序性能，但如果大多数的锁都总是被多个不同的线程访问，那偏向锁就是多余的。轻量级锁轻量级锁还是和对象头的第一部分（Mark Word）相关。

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Redis的分布式锁要注意哪些安全性问题？

为了保证锁服务的可用性，通常的方案是给这个 Redis 节点挂一个 Slave（多个也可以），当 Master 节点不可用的时候，系统自动切到 Slave 上。...计算获取锁的整个过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间减去第 1 步记录的时间。...从加锁的过程，读者应该可以看出：RedLock 对系统时间是强依赖的，那么，一旦节点系统时间出现异常（Redis 节点不在同一台服务器上），问题便又来了，如下场景，假设一共有 5 个 Redis 节点：...客户端 1 成功锁住了 A、B、C，获取锁成功（但 D 和 E 没有锁住）。节点 C 时间异常，导致 C 上的锁数据提前到期，而被释放。...客户端 2 此时尝试获取同一把锁：锁住了C、D、E，获取锁成功。

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Redis的分布式锁要注意哪些安全性问题？

分布式锁的实现，目前常用的方案有以下三类：数据库乐观锁；基于分布式缓存实现的锁服务，典型代表有 Redis 和基于 Redis 的 RedLock；基于分布式一致性算法实现的锁服务，典型代表有 ZooKeeper...为了保证锁服务的可用性，通常的方案是给这个 Redis 节点挂一个 Slave（多个也可以），当 Master 节点不可用的时候，系统自动切到 Slave 上。...计算获取锁的整个过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间减去第 1 步记录的时间。...从加锁的过程，读者应该可以看出：RedLock 对系统时间是强依赖的，那么，一旦节点系统时间出现异常（Redis 节点不在同一台服务器上），问题便又来了，如下场景，假设一共有 5 个 Redis 节点：...客户端 1 成功锁住了 A、B、C，获取锁成功（但 D 和 E 没有锁住）。节点 C 时间异常，导致 C 上的锁数据提前到期，而被释放。

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分布式锁服务关键技术和常见解决方案

为了保证锁服务的可用性，通常的方案是给这个Redis节点挂一个Slave，当Master节点不可用的时候，系统自动切到Slave上。...所以基于分布式缓存实现的锁服务，要想解决分布式系统一致性和可用性的核心问题，并不是简单的主从同步可以搞定（核心还是要靠Paxos这样的分布式一致性协议）。...（3）计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间减去第1步记录的时间。...（3）客户端2此时尝试获取同一把锁：锁住了C, D, E，获取锁成功。所以一个安全的算法，是不应该依赖于系统时间的。消息可能在网络中延迟任意长的时间，甚至丢失，系统时钟也可能以任意方式出错。...当然，即使执行了fsync也仍然有可能丢失数据（这取决于系统而不是Redis的实现）。（3）节点C重启后，客户端2锁住了C, D, E，获取锁成功。

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分布式锁系列--04关于分布式锁的选型分析02-Redlock的实现原理

上一文分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析01中，我们看到了单节点的redis分布式锁在failover时产生了无法解决的安全问题，因此，Redis的作者antirez提出了一种新的基于redis的分布式锁的算法...3.计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间：t2，减去第1步记录的时间:t1（即：t = t2 - t1）。...设想发生了如下的事件序列： 1.客户端1成功锁住了A, B, C，获取锁成功（但D和E没有锁住）。 2.节点C崩溃重启了，但客户端1在C上加的锁没有持久化下来，丢失了。...当然，即使执行了fsync也仍然有可能丢失数据（这取决于系统而不是Redis的实现）。所以，上面分析的由于节点重启引发的锁失效问题，总是有可能出现的。...实际上，这种情况在异步通信模型中是有可能发生的：客户端向服务器通信是正常的，但反方向却是有问题的。

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synchronized它不香吗为啥还要用分布式锁？

，于是我把代码上上下下左左右右检查了几遍，竟然没发现任何问题，然后又不信邪的在测试环境试了几遍，还是没有发现。。。这个时候我的心里大概是这个样子的 ?...用户下单流程用户发起下单请求查询库存是否充足库存充足则生成订单并扣减库存（此处存在分布式事务的问题，本文不予讨论）响应用户下单成功或失败单节点部署在并发量很小的时候还是挺正常的，整个流程的响应速度也算乐观...改用分布式集群部署方案后的流程图如上所示，看起来只是将订单系统与库存系统多部署了几个节点而已，但是这样在整个业务流程上却有所不同，首先我们先来分析一下此方案为什么会出现线程安全问题。...出现这个问题的根本原因是分布式集群节点之间无法共享synchronized锁。既然问题已经分析出来了，那么解决问题方案自然就呼之欲出了。...我们可以使用一把能够跨应用共享的分布式锁，锁住扣减库存的过程，这样一来在订单系统扣减库存的过程中，就不允许有其他的订单系统执行相同的操作。这样就可以保证了分布式集群环境下的线程安全性问题。

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史上最详细MySQL全局锁和表锁

确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有几个原因：一是，在有些系统中，readonly 的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库...不论是哪种方法，一个库被全局锁上以后，你要对里面任何一个表做加字段操作，都是会被锁住的。即使没有被全局锁住，加字段也不是就能一帆风顺的，还有表级锁了 2....而对于 InnoDB 这种支持行锁的引擎，一般不使用 lock tables 命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大 2.2 MDL 锁另一类表级的锁是 MDL（metadata lock...虽然 MDL 锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。比如下面这个例子，我经常看到有人掉到这个坑里：给一个小表加个字段，导致整个库挂了。...首先你要知道造成这个结果，你事先做了什么操作，然后解决这个问题，最根本你还是要知道原因，然后下次避免。还有网上的环境，系统版本，应用版本，遇到问题的情况，跟你是不是一样，有时候不要盲目相信。

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继续项目实战，集成Redis分布式锁（大神勿进）

今天我们就来把基于Redis实现的分布式锁，集成到我们的项目中，分布式锁历来都受到大家的关注。不管是工作中、面试中，分布式锁永远是个不老的话题，也希望大家能掌握此技能，便于大家日后能"升官发财"。...但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的应用并不能提供分布式锁的能力。...节点 C 重启后，客户端2 锁住了 C, D, E，获取锁成功。这样，客户端1 和客户端2 同时获得了锁（针对同一资源）。哎，还是不能解决故障重启后带来的锁的安全性问题......但是，还是有个问题，节点重启后，在等待的时间内，这个节点对外是不工作的。那么如果大多数节点都挂了，进入了等待，就会导致系统的不可用，因为系统在过期时间内任何锁都无法加锁成功。...但为什么又说，有一部分企业采用Redis来实现分布式锁呢？

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五分钟学会分布式事务

实际上工程后来的进化也是这样的，把执行顺序会影响结果的操作锁住，强制线性执行。对于数据库来说也是一样，要完成事务的特性，本质还是锁。数据库实际上把读锁和写锁是分开的，颗粒度更细。...另外一部分的高端解法是，CockroachDB, TiDB，各种基于F1的高精尖分布式数据库，彻底替换掉MySQL。...（这里无意去争辩CAP是否过时，只希望能够表达清楚场景，如果对这里有疑问的话，需要想一下，心中所列反例到底是A还是HA）任意一个系统，想要达成最终一致性，场景无非是两种。...补偿善后完成后，可以认为系统到达最终一致性的状态。 ? 我们依据上述抽象，设计开发落地了我们的分布式事务组件。系统架构如下图： ?...另一方面来说，因为事务组实际上是通过事务ID标示，我们可以通过事务ID去把整个事务的补偿流程串起来，可视化分析也非常的容易。总结 1.事务本质还是并发和锁的问题。

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用 MySQL 实现分布式锁，你听过吗？

下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。...obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。...在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。...，对DB还是造成一定的压力。...当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。

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MySQL基础锁小结

全局锁对整个数据库实例加锁。典型使用场景是，做全库逻辑备份。 FTWRL Flush tables with read lock 命令是MySQL 提供的一个加全局读锁的方法，简称FTWRL。...不使用readonly的原因通过命令set global readonly=true 的 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但还是会建议用 FTWRL 方式，主要有两个原因：一、在有些系统中...，readonly 的值常会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。...在还没有出现更细粒度的锁的时候，表锁是最常用的处理并发的方式。而对于 InnoDB 这种支持行锁的引擎，一般不使用 lock tables 命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大。...如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候，代码要有特殊处理。间隙锁间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙。在可重复读隔离级别下才会生效。

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分布式锁系列--04关于分布式锁的选型分析02

3.计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间：t2，减去第1步记录的时间:t1（即：t = t2 - t1）。...设想发生了如下的事件序列： 1.客户端1成功锁住了A, B, C，获取锁成功（但D和E没有锁住）。 2.节点C崩溃重启了，但客户端1在C上加的锁没有持久化下来，丢失了。...当然，即使执行了fsync也仍然有可能丢失数据（这取决于系统而不是Redis的实现）。所以，上面分析的由于节点重启引发的锁失效问题，总是有可能出现的。...实际上，这种情况在异步通信模型中是有可能发生的：客户端向服务器通信是正常的，但反方向却是有问题的。...至此，我们看似解决了上一篇文章分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析中提到的第一个问题：由于redis的failover引起的安全问题。

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2024年java面试准备--mysql(4)

此篇是本人在准备java开发岗位时准备的一些关于mysql的优化和一些面试需要特别注意的地方，还有诸多面试知识点在主页，欢迎大家查看，互相交流学习~~ 第一部分链接第二部分链接第三部分链接...有效避免单点失效的架构就是采用共享存储，单点故障切换可以通过分布式哨兵系统监控。架构选型： MMM 集群 -> MHA集群 -> MHA+Arksentinel。...全局锁：全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。...释放锁: unlock tables /客户端断开连接。元数据锁( meta data lock,MDL) MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。...第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。第三范式:在第二范式的基础上,非主键列只依赖于主键,不依赖于其他非主键。

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微服务架构之：Redis分布式锁

Redis分布式锁 分布式锁的实现原理和不同方式的实现对比基于Redis实现的分布式锁集群架构下的并发问题在单体架构上，乐观锁和悲观锁可以锁住并发情况下的同步代码块，我们多使用synchronized...但是在配上负载均衡的集群模式下，普通的synchronized是无法锁住从两台服务器同时进入的请求。这是在了解秒杀项目的难点之一：一人一单的并发安全问题在使用集群架构出现的难点。...所以满足在分布式系统或集群模式下多线程可见并且互斥的锁就是分布式锁。...分布式锁核心是实现多进程之间的互斥，而满足这一点的方式有很多，常见的有三种：Mysql、Redis。...释放锁手动释放 del lock 思考问题：如果在获取锁后redis宕机了，那么这个释放锁动作就永远得不到执行，其他线程进不来，我这服务已经挂了，整个线程进入死锁状态。

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MySQL--DB实现分布式锁思路

无论是单机锁还是分布式锁，原理都是基于共享的数据，判断当前操作的行为。对于单机则是共享RAM内存，对于集群则可以借助Redis，ZK，DB等第三方组件来实现。...DB对于系统来说本身就默认为高可用组件，针对一些低频的业务使用DB实现分布式锁也是一个不错的解决方案，比如控制多机器下定时任务的起调，针对审批回调处理等，本文将给出DB实现分布式锁的一些场景以及解决方案...表设计首先要明确DB在系统中仍然需要认为是最脆弱的一环，因此在设计时需要考虑压力问题，即能应用实现的逻辑就不要放到DB上实现，也就是尽量少使用DB提供的锁能力，如果是高并发业务则要避免使用DB锁，换成...A场景一般都和业务强关联，比如库存增减，使用业务对象作为行锁即可。需要注意的是，该方案本质上锁压力还是在数据库上，当阻塞住的线程过多，且操作耗时，最后会出现大量锁超时现象。...总结 分布式锁的原理实际上很容易理解，难的是如何在具体业务场景上选择最合适的方案。无论是哪一种锁方案都是与业务密切关联，总之没有完美的分布式锁方案，只有最适合当前业务的锁方案。

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用数据库实现了一个分布式锁，虽简陋，但能用！

下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。...Java面试宝典PDF完整版设计本文设计的分布式锁的交互方式如下：1、根据业务字段生成transaction_id，并线程安全的创建锁资源 2、根据transaction_id申请锁 3、释放锁动态创建锁资源...obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。...，对DB还是造成一定的压力。...当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。

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