项目内引入spring-session-data-redis,配合spring-boot-starter-data-redis
可以看到, 第一次取消操作的线程 aio10 执行了13s,提交扣减数据的数据库事务的时间点,大约在 2022-08-19 11:11:37 第二次取消操作的线程 aio7 执行了14s,获取分布式锁的时间点是 2022-08-19 11:11:35
如何在分布式环境下,像用synchronized关键字那样使用分布式锁。比如开发一个注解,叫@DistributionLock,作用于一个方法函数上,每次调方法前加锁,调完之后自动释放锁。
Redisson实现分布式锁原理
Redis进阶-核心数据结构进阶实战 中我们讲 strings 数据结构的时候,举了一个例子
以上使用Redis的setNx()命令和expire命令实现了加锁,但是本方案是分成了两步完成的加锁操作,并不是原子操作,可能会出现未给该key设置过期时间的问题,因此该问题的解决方案推荐使用Redisson的分布式锁。
前面我们通过Redis分布式锁实现Redisson 15问文章剖析了Redisson的源码,理清了Redisson是如何实现的分布式锁和一些其它的特性。这篇文章就来接着剖析Zookeeper分布式锁的实现框架Curator的源码,看看Curator是如何实现Zookeeper分布式锁的,以及它提供的哪些其它的特性。
4)具备非阻塞锁(没有获取到锁将直接返回获取锁失败)或堵塞锁特性(根据业务需求考虑)
本文介绍为什么要使用Redis的红锁(Redlock)、什么是Redis的红锁以及Redis红锁的原理。
看到标题,有人可能会满心疑惑?张小帅是谁?咳咳,老猫在此先卖个关子,关于张小帅,老猫后续会向大家正式介绍的,标题算是彩蛋了。
在电商中经常会有防超卖的需求,本质上是对一条数据的多线程并发情况下的数据安全性进行控制。
Redis 分布式锁使用 SET 指令就可以实现了么?在分布式领域 CAP 理论一直存在。
文章首发:https://mp.weixin.qq.com/s/MdmGqPUyaPckUgvUufXVUQ
封面图来自:Redisson性能压测权威发布 http://www.redis.cn/articles/20170704108.html
分布式锁是一种用于保证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源的技术。同时它又是面试中的常见问题,所以我们本文就重点来看分布式锁的具体实现(含实现代码)。
在分布式系统中,处理并发读写操作是一个常见的挑战。许多应用程序需要协调并发访问共享资源,以确保数据的一致性和可靠性。为了解决这个问题,我们可以使用分布式锁来同步并发读写操作。本文将介绍如何使用Redisson实现分布式锁,并在Java应用程序中实现并发读写锁。
在分布式系统中,难免涉及到对同一数据的并发操作,如何保证分布式系统中数据的并发安全呢?分布式锁!
假设这里有一个分布式应用,它拥有多个客户端,每个客户端都会对存储在Redis中的数据进行计算并修改,计算的前提是获取到最新的数据,然后进行计算,最后写回Redis。在一个不存在并发的程序中,程序可以直接读取Redis中的数据进行计算并写回结果,也不会产生什么问题,因为计算的过程是一个串行的过程,但是如果在一个并发环境中,多个客户端完全存在并行读取,并行写入的情景,那么就可能会产生并发问题,导致最终计算的数据产生偏差。
Redisson是一个强大的分布式Java对象和服务库,专为简化在分布式环境中的Java开发而设计。通过Redisson,开发人员可以轻松地在分布式系统中共享数据、实现分布式锁、创建分布式对象,并处理各种分布式场景的挑战。
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JavaAPI并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁要解决的问题!
在一个分布式系统中,当一个线程去读取数据并修改的时候,因为读取和更新保存不是一个原子操作,在并发时就很容易遇到并发问题,进而导致数据的不正确。这种场景很常见,比如电商秒杀活动,库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用,直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用,本地锁派不上用场,这时就需要引入分布式锁来解决。
Redis 分布式锁这个话题似乎烂大街了,不管你是面试还是工作,随处可见,「码哥」为啥还写?
我们学习 Java 都知道锁的概念,例如基于 JVM 实现的同步锁 synchronized,以及 jdk 提供的一套代码级别的锁机制 lock,我们在并发编程中会经常用这两种锁去保证代码在多线程环境下运行的正确性。但是这些锁机制在分布式场景下是不适用的,原因是在分布式业务场景下,我们的代码都是跑在不同的JVM甚至是不同的机器上,synchronized 和 lock 只能在同一个 JVM 环境下起作用。所以这时候就需要用到分布式锁了。
本文环境搭建:Springoot + Redisson 3.12.3 + Maven 3.6.1 +lombok
现在有个问题,就是如果我按上面这样写,如果我们中途程序执行的时候抛出了一个异常,那么我们的锁就永远得不到释放,下一个线程过来,发现锁没释放,就导致整个系统卡死
要想说什么是分布式,那么首先要知道分布式之前的系统是什么样的架构,之前的架构又存在什么样的问题?
需要一种支持分布式集群环境下的锁:查询 DB 时,只有一个线程能访问,其他线程都需要等待第一个线程释放锁资源后,才能继续执行。
它是minbox开源组织内的新成员,Message Pipe从字面的意思上理解为 "消息管道",它确实是一个消息管道的定位,是基于Redis实现的分布式顺序消息管道。
但就“高可用”来说,似乎仍然有所欠缺,那就是如果他所依赖的 redis 是单点的,如果发生故障,则整个业务的分布式锁都将无法使用,即便是我们将单点的 redis 升级为 redis 主从模式或集群,对于固定的 key 来说,master 节点仍然是独立存在的,由于存在着主从同步的时间间隔,如果在这期间 master 节点发生故障,slaver 节点被选举为 master 节点,那么,master 节点上存储的分布式锁信息可能就会丢失,从而造成竞争条件。
最近在跟进一个比较老的系统的时候,发现了所有调度任务使用了spring-context里面的@Scheduled注解和自行基于Redis封装的简易分布式锁控制任务不并发执行。为了不引入其他框架的情况下做一些简单优化,笔者花点时间去研读了一下Redis的SET命令的相关文档。
分布式锁,其实原理是就是多台机器,去争抢一个资源,谁争抢成功,那么谁就持有了这把锁,然后去执行后续的业务逻辑,执行完毕后,把锁释放掉。
当我们在设计分布式锁的时候,我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件,同时考虑如何高效的设计分布式锁,这里我认为以下几点是必须要考虑的。
为了解决多线程并发场景下的资源占用问题,引入了锁的概念,使用锁可以保证一个资源在同一时刻只能被一个线程访问。随着业务的高速发展,业务系统会快速迭代拆分成多个子服务,同时,为了应对大流量,同一个子服务又会部署多个实例,部署在不同的机器上,单进程中已经被解决的并发问题又会重新出现,而分布式锁就是解决这些问题的有效方案。
单体系统中,在高并发场景下想要访问共享资源的时候,我们需要通过加锁的方式来保证共享资源并发的安全性,确保在同一时刻只有一个线程对共享资源进行操作。相信大家对于 Java 提供的 synchronized 关键字以及 Lock 锁都不陌生,在实际的项目中大家都使用过。如下图所示,在同一个 JVM 进程中,Thread1 获得锁之后,对共享资源进行操作,其他线程未获得锁的线程只能等待 Thread1 释放后才能进行对应的操作。
单服务下,用 JDK 中的 synchronized 或 Lock 的实现类可实现对共享资源的并发访问
最近项目上线的频率颇高,连着几天加班熬夜,身体有点吃不消精神也有些萎靡,无奈业务方催的紧,工期就在眼前只能硬着头皮上了。脑子浑浑噩噩的时候,写的就不能叫代码,可以直接叫做Bug。我就熬夜写了一个bug被骂惨了。
环境准备Redis 如何实现分布式锁线程不安全单机锁分布式锁代码实现Redisson 集成和源码分析Redisson 集成源码分析 `RedissonLock`加锁解锁集群分布式锁失效判断机制总结REFERENCES更多
项目用 Redisson 分布式锁,但是每个地方的代码除了业务代码,其他都差不多一样的,如果要修改的话,就要修改很多,不只修改一个项目,很麻烦的。
因为Java中的锁,只作用于单个JVM实例上。而当下在互联网技术架构中,大家都用的分布式架构了,应用部署到多个服务器,这种情况下,线程之间的锁机制,就没作用了。为了解决这个问题,我们就引入分布式锁。
不是,我主要是想给你汇报一下我最近研究的由于引入“看门狗”之后,给 Redisson 带来的两个看起来就心里一紧的 bug :
在分布式系统中,由于redis分布式锁相对于更简单和高效,成为了分布式锁的首先,被我们用到了很多实际业务场景当中。
上一章节我提到了基于zk分布式锁的实现,这章节就来说一下基于Redis的分布式锁实现吧。
Java中的synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁可以在多线程环境中控制对资源的并发访问,但是其是JVM级别的本地锁,在分布式场景下就会失效。分布式锁可以避免不同节点重复相同的工作,从而避免多个节点同时对数据进行操作影响正确性。
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构,用 Traefik 做总网关。
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