您在数据库中获得的信息越多，随着时间的推移它就越慢。即使是为支持许多并发请求而精心设计的数据库管理系统也将最终达到极限。 数据库缓存是处理这些性能问题的最常见策略之一。...当应用程序重复请求相同的数据时，读取策略最适合读取繁重的工作负载：例如，一遍又一遍地加载相同文章的新闻网站。 读取策略的一个缺点是对缓存的第一次查询将始终导致未命中，因为保证所请求的信息不在内部。...与直读式缓存结合使用时，直写式策略可确保您的数据保持一致，从而无需手动缓存失效。 后写式缓存策略 在后写式缓存（也称为回写式高速缓存）中，应用程序首先将数据写入高速缓存。...Redisson是Java编程语言中的Redis客户端库，可以使用所有熟悉的Java集合轻松访问Redis功能。 Redisson允许您将数据放在外部存储中的map中。...); 所有讨论的策略可用Redisson 中的RMapCache，RLocalCachedMap和RLocalCachedMapCache对象实现。
根据谷歌的一项研究，假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功，会有 53% 的手机用户会离开。 缓存是让分布式应用程序加速的重要技术之一。存储的信息越接近 CPU，访问速度就越快。...要存储经常访问的数据，分布式应用程序需要在多台机器中维护缓存。分布式缓存是降低分布式应用程序延迟、提高并发性和可伸缩性的一种重要策略。...例如，必须谨慎处理本地缓存失效，即替换或删除缓存条目。每次更新或删除存储计算机本地缓存中的信息时，必须更新分布式缓存系统所有计算机内存中的缓存。...通用分布式缓存使用 RMapCache，本地缓存使用 RLocalCachedMap。 Redis 引擎自身能够执行缓存，不需要在客户端执行代码。...Redisson 为开发人员提供了 RLocalCachedMap 对象，让本地缓存实现起来更容易。
RLocalCachedMap会根据配置参数，针对一个分布式Map中元素的进行有条件缓存，从而实现高效率的读取操作。...) // 或者 .maxIdle(10, TimeUnit.SECONDS); RLocalCachedMap map = redisson.getLocalCachedMap...RClusteredLocalCachedMap会根据配置参数，针对一个集群模式下的分布式Map中元素的进行有条件缓存，从而实现高效率的读取操作。...多值映射（Multimap） Redisson的分布式RMultimap Java对象允许Map中的一个字段值包含多个元素。...PRO版本中的Set对象还可以在Redis集群环境下支持单集合数据分片。
通常占有锁的客户端操作完成后需要释放锁（删除Redis键），使用锁有效期后，即使占有锁的客户端故障下线，15秒后锁也会自动失效，其他客户端就可以抢占该锁，不会出现死锁的情况。...EXPIRE user_lock 10"); Thread.sleep(1000 * 9); } } }).start(); 这样就可以保证当前占用客户端的锁不会因为时间到期而失效...，避免了分布式锁失效的问题，并且如果当前客户端故障下线，由于没有后台线程定时延迟锁有效时间，该锁也会很快自动失效。...但这种方式就一定安全吗？ 大家考虑这样一种场景，假如获得锁的客户端因为CPU负载过高或者GC等原因，负责延迟锁过期时间的线程没法按时获得CPU去执行任务，则同样会出现锁失效的场景。 ?...这种机制感觉与分布式一致性算法（如Raft算法）中利用的“Quorum机制”基本一致吧。
比如说：某个查询数据库的接口，因为调用量比较大，所以加了缓存，并设定缓存过期后刷新，问题是当并发量比较大的时候，如果没有锁机制，那么缓存过期的瞬间，大量并发请求会穿透缓存直接查询数据库，造成雪崩效应，如果有锁机制...> 因为 SetNX 不具备设置过期时间的功能，所以我们需要借助 Expire 来设置，同时我们需要把两者用 Multi/Exec 包裹起来以确保请求的原子性，以免 SetNX 成功了 Expire 却失败了...> 如上代码是完美的吗？答案是还差一点！...设想一下，如果一个请求更新缓存的时间比较长，甚至比锁的有效期还要长，导致在缓存更新过程中，锁就失效了，此时另一个请求会获取锁，但前一个请求在缓存更新完毕的时候，如果不加以判断直接删除锁，就会出现误删除其它请求创建的锁的情况...此外，还有中文版：基于Redis的分布式锁到底安全吗（上／下）。
其他线程也是如此，直到 第一个线程释放锁后 其他线程才有获取锁的机会，每次只有一个线程能够成功获取锁，其他线程获取不到直接返回。 大家 觉得 这把锁怎么样，是不是解决问题了呢？还有什么问题吗？...源码如下： OK 定时有了，要是 线程挂在里面，时间一到 锁就会自动释放 事实真的会 是这个样子的吗？...lock 有效时间为 10 秒，保不定 那个线程执行任务的时候 执行完要 15 秒，此时，lock 10秒就失效，那下一个线程就会进来，假如第二个线程要执行8 秒，第一个线程5秒后就执行完了 然后释放lock...锁，线程1的锁早就失效了，它释放的锁确实线程2的锁，而第二个线程还有3秒才执行完，此时线程3获取到锁，又进来了，3秒后线程2又释放线程3 的锁，这样下去线程3释放线程4.。。。...就会导致 锁永久失效。 所以 这个超时时间该设置多少呢？ 就需要根据项目来考量了。 那有什么 好的解决方案吗，解决这个锁失效的问题呢？ 有的，那肯定是有的，听我徐徐道来。。。
一、什么是分布式锁： 1、什么是分布式锁： 分布式锁，即分布式系统中的锁。在单体应用中我们通过锁解决的是控制共享资源访问的问题，而分布式锁，就是解决了分布式系统中控制共享资源访问的问题。...而Redisson 在实现的过程中，自然也考虑到了这一问题，redisson 提供了一个“看门狗”的特性，当锁即将过期还没有释放时，不断的延长锁key的生存时间。...基于Redis的分布式锁到底安全吗？（上） 基于Redis的分布式锁到底安全吗？...（下） 方案四：基于Redisson看门狗的分布式锁 前面说了，如果某些原因导致持有锁的线程在锁过期时间内，还没执行完任务，而锁因为还没超时被自动释放了，那么就会导致多个线程同时持有锁的现象出现，而为了解决这个问题...3、watch dog自动延期机制： 看门狗启动后，对整体性能也会有一定影响，默认情况下看门狗线程是不启动的。如果使用redisson进行加锁的同时设置了锁的过期时间，也会导致看门狗机制失效。
前言 之前给大家推荐的几款延迟任务处理队列，对于一些要求比较高的场景是无法运用于生产环境的，一旦机器宕机或者应用重启会导致队列消息丢失，从而造成无法挽回的损失。...简介 Redisson 在基于 NIO 的 Netty 框架上，充分利用了 Redis 键值数据库提供的一系列优势，在 Java 实用工具包中常用接口的基础上，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类...= Redisson.create(config); 云托管部署方式： /** * 云托管部署方式 * 这种方式主要解决redis提供商为云服务的提供商的redis连接 * 比如亚马逊云、微软云...*/ config.useReplicatedServers() //主节点变化扫描间隔时间 .setScanInterval(2000) .addNodeAddress...= Redisson.create(config); 小结 无论是JDK内置的延迟队列还是基于时间轮算法的队列，都无法保证生产系统的高可用性，而Redisson很好的解决了这个问题。
点击上方“码农沉思录”，选择“设为星标” 优质文章，及时送达 前言 之前给大家推荐的几款延迟任务处理队列，对于一些要求比较高的场景是无法运用于生产环境的，一旦机器宕机或者应用重启会导致队列消息丢失，从而造成无法挽回的损失...简介 Redisson 在基于 NIO 的 Netty 框架上，充分利用了 Redis 键值数据库提供的一系列优势，在 Java 实用工具包中常用接口的基础上，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类...= Redisson.create(config); 云托管部署方式： /** * 云托管部署方式 * 这种方式主要解决redis提供商为云服务的提供商的redis连接 * 比如亚马逊云、微软云...*/ config.useReplicatedServers() //主节点变化扫描间隔时间 .setScanInterval(2000) .addNodeAddress...= Redisson.create(config); 小结 无论是JDK内置的延迟队列还是基于时间轮算法的队列，都无法保证生产系统的高可用性，而Redisson很好的解决了这个问题。
“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 讨论 1、无锁 先看下下面的代码，实现方式01，没有锁，当5个线程同时访问就乱了。...而 synchronized 锁是属于JVM级别的，也就是在在单个机器上有效。而在微服务架构下，一般都是集群部署，一个服务会部署到不同计算机上。就又有问题了。...准确的10s真的合适吗, 如果在真正高并发的场景下，可能锁就会面临“一直失效”或“永久失效”。...1.存在请求释放锁时释放掉的并不是自己的锁 2.超时时间过短，存在代码未执行完便自动释放 3、Redisson实现分布式锁 Redisson 是一个连接 Redis 的客户端包。...引入依赖 org.redisson redisson <version
写这篇的时候，相信有很多朋友还在用Jedis作为Redis的客户端，我不禁有很多问号，Jedis还香吗？如果你早些年说它香我信，但是都2020年了，它真的不那么香了。那为什么还继续使用它呢？...大部分原因或多或少是因为遗留代码没人敢大动，就这样吧；二是新项目没人主导使用其它实现做替换。...•不支持续约 在分布式环境中，为了保证锁的活性和避免程序宕机造成的死锁现象，分布式锁往往会引入一个失效时间，超过这个时间则认为自动解锁。...这样的设计前提是开发人员对这个自动解锁时间的粒度有一个很好的把握，太短了可能会出现任务没做完锁就失效了，而太长了在出现程序宕机或业务节点挂掉时，其它节点需要等很长时间才能恢复，而难以保证业务的SLA。...Redisson的可重入锁解决了setnx锁的许多先天性不足，但是由于它仍然是以单一一个key的方式储存在固定的一个Redis节点里，并且有自动失效期。
2、防止死锁 在分布式高并发的条件下，比如有个线程获得锁的同时，还没有来得及去释放锁，就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁，造成死锁。...所以在锁的设计时，需要考虑两点。 1、锁的颗粒度要尽量小。比如你要通过锁来减库存，那这个锁的名称你可以设置成是商品的ID,而不是任取名称。这样这个锁只对当前商品有效,锁的颗粒度小。...在种场景下，锁最终还是会过期，所以在key过期之前，必须提供一种机制(WatchDog)来保证key继续有效 Redisson分布式锁中WatchDog实现机制 可自定义设置过期时间，只有在没有设置过期时间...回到开篇，我们说Redisson还有些小缺陷，比如在Mast-Slave架构下，主从同步通常是异步的 在这种场景（主从结构）中存在明显的竞态: 1、客户端A从master获取到锁 2、在master...将锁同步到slave之前，master宕掉了 3、slave节点被晋级为master节点 4、客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个，锁安全失效！
比如文章表，一般我们的主键ID都是无符号的自增类型，有些人想要搞垮你的数据库，每次请求都用负数ID，而ID为负数的记录在数据库根本就没有。...另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。...，我们仍然将该空数据存入缓存中，当然一般会设置一个较短的过期时间。...缓存击穿与缓存雪崩的区别是这里针对的是某一热门key缓存，而雪崩针对的是大量缓存的集中失效。...if ($redis->get($key) == $random) { $redis->del($key); } } //从缓存中获取文章数据 function getArticleInCache
分布式锁常见的三种实现方式： 数据库乐观锁； 基于Redis的分布式锁； 基于ZooKeeper的分布式锁。 本地面试考点是，你对Redis使用熟悉吗？Redis中是如何实现分布式锁的。...值，防止误解锁； 通过 Lua 脚本来避免 Check And Set 模型的并发问题，因为在释放锁的时候因为涉及到多个Redis操作 （利用了eval命令执行Lua脚本的原子性）； 加锁代码分析 首先...其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。...* 4.尝试获取锁 * waitTimeout 尝试获取锁的最大等待时间，超过这个值，则认为获取锁失败 * leaseTime 锁的持有时间,超过这个时间锁会自动失效（值应设置为大于业务处理的时间...而现实情况是有一些场景无法容忍的，所以 Redisson 提供了实现了redlock算法的 RedissonRedLock，RedissonRedLock 真正解决了单点失败的问题，代价是需要额外的为
15.redis的缓存失效策略和主键失效机制 作为缓存系统都要定期清理无效数据，就需要一个主键失效和淘汰策略. 在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。...当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？...回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。...Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。 17、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？...这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。 这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。
4.存在问题 RedLock 主要存在以下两个问题： 性能问题：RedLock 要等待大多数节点返回之后，才能加锁成功，而这个过程中可能会因为网络问题，或节点超时的问题，影响加锁的性能。...并发安全性问题：当客户端加锁时，如果遇到 GC 可能会导致加锁失效，但 GC 后误认为加锁成功的安全事故，例如以下流程： 客户端 A 请求 3 个节点进行加锁。...之后因为加锁时间的原因，锁已经失效了。 客户端 B 请求加锁（和客户端 A 是同一把锁），加锁成功。 客户端 A GC 完成，继续处理前面节点的消息，误以为加锁成功。...5.已废弃 RedLock 因为 RedLock 存在的问题争议较大，且没有完美的解决方案，所以 Redisson 中已经废弃了 RedLock，这一点在 Redisson 官方文档中能找到，如下图所示...： 6.废弃 RedLock 后的解决方案 虽然 Redisson 中已经废弃了 RedLock，但是你可以直接使用 Redisson 中的普通的加锁即可，因为它的普通锁会基于 wait 机制，等待锁将信息同步到从节点
，哪怕高并发场景下多个请求都执行到了setnx的代码，redis会根据请求的先后顺序进行排列，只有排列在队头的请求才能设置成功。...能够支撑高并发场景吗？答案并不是，上面的代码还是存在很多问题的，离真正的分布式锁还差的很远。...超时时间设置的10s真的合适吗？如果不合适设置多少秒合适呢？如下图所示 假设同一时间有三个请求。 请求1首先加锁后需执行15秒，但在执行到10秒时锁失效释放。...我们现在只是模拟3个请求便可看出问题，如果在真正高并发的场景下，可能锁就会面临“一直失效”或“永久失效”。 那么具体问题出在哪里呢？...串行执行的代码肯定不存在并发问题了，但是程序的性能肯定也会因此受到影响。
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