本文将通过ReentrantLock和Semaphore带你看看AQS的独占模式和共享模式是怎么实现的
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。
在一个分布式系统中,由于涉及到多个实例同时对同一个资源加锁的问题,像传统的synchronized、ReentrantLock等单进程情况加锁的api就不再适用,需要使用分布式锁来保证多服务实例之间加锁的安全性。常见的分布式锁的实现方式有zookeeper和redis等。而由于redis分布式锁相对于比较简单,在实际的项目中,redis分布式锁被用于很多实际的业务场景中。
可重入锁的分析我们已经在之前的文章做了具体的分析,参见【扒开Redisson的小棉袄,Debug深入剖析分布式锁之可重入锁No.1】,对于watchdog的运行机制之前也做了详细的分析,这里可以再回顾一遍,【汪~汪~汪~redisson的WatchDog是如何看家护院的?】,相信这一招式大家都已经领悟,其实后面的各种锁的招式都有这招的影子,一生二,二生三,最终万千变化。得益于redisson的良好封装,我们可以清晰愉快地接下去分析各类锁的逻辑。
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锁机制在并发编程和数据库管理中用于控制对资源的访问,确保数据一致性和系统稳定性。以下是各种锁的解释及其应用场景:
在加锁失败时,线程会进入 while 循环,一直尝试获得锁,这时候是多线程进行竞争。就是说谁抢到就是谁的。
同步系列,这是彤哥想了好久的名字,本来是准备写锁相关的内容,但是java中的CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier这些类又不属于锁,它们和锁又有很多共同点,都是为了协同多线程的执行,都是一种同步器,所以这里就借用同步来取名字了,也就是“同步系列”的来源。
前面分析了Redisson可重入锁的原理,主要是通过lua脚本加锁及设置过期时间来保证锁执行的原子性,然后每个线程获取锁会将获取锁的次数+1,释放锁会将当前锁次数-1,如果为0则表示释放锁成功。
锁是一个抽象的概念,锁的实现,需要依存于一个可以存储锁的空间。在多线程中是内存,在多进程中是内存或者磁盘。更重要的是,这个空间是可以被访问到的。多线程中,不同的线程都可以访问到堆中的成员变量;在多进程中,不同的进程可以访问到共享内存中的数据或者存储在磁盘中的文件。但是在分布式环境中,不同的主机很难访问对方的内存或磁盘。这就需要一个都能访问到的外部空间来作为存储空间。
分布式系统往往业务流量比较大、并发较高,对分布式锁的高可用和高性能有较高的要求。一般分布式锁的方案需要满足如下要求:
Java锁,指的是应用中使用的锁;应用中在处理线程安全的问题时,常常使用synchronized 或者ReentrantLock等锁来保证线程安全。
AbstractQueuedSynchronizer抽象队列同步器——用于构建锁或其他同步组件的基础框架
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
多线程对同一资源的竞争,需要用到锁,例如Java自带的Synchronized、ReentrantLock。 但只能用于单机系统中,如果涉及到分布式环境(多机器)的资源竞争,则需要分布式锁。
可以看出RedissonFairLock是RedissonLock的扩展,先来看下公平锁在Redis中的结构:
对于锁大家肯定不会陌生,在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问,但是随着分布式的快速发展,本地的加锁往往不能满足我们的需要,在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。于是人们为了在分布式环境中也能实现本地锁的效果,也是纷纷各出其招,今天让我们来聊一聊一般分布式锁实现的套路。
对于锁大家肯定不会陌生,在 Java 中 synchronized 关键字和 ReentrantLock 可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。
在分布式系统中,当多个线程(或进程)同时操作同一个资源时,为了保证数据一致性问题,所以就需要一种机制来确保在同一时间只有一个线程(或进程)能够对资源进行修改,这就是分布式锁的作用。
在并发编程中常用到 synchronized 以及 ReentrantLock 锁,在业务开发过程中也可能会用到分布式锁,分布式锁常用框架的就是基于 Redis 实现的分布式锁框架 Redisson 和 基于 Zookeeper 实现的分布式锁框架 Curator。当然,也有其他的锁实现方式,在这里不做介绍。
锁可以解决并行执行任务执行过程中对,共享数据顺序访问、修改的场景。比如对同一个账户进行并行扣款或者转账。下面我们展开讨论下 synchronized 、ReetranLock 以及他们的使用。
缓存穿透 什么是缓存穿透? 客户端大量集中恶意访问一些不存在的数据,例如访问id=-1的数据,这样在缓存层就无法查询到该数据,直接击穿缓冲层,到达数据库端,导致数据库压力过大,最终停止服务。 解决方案 在代码层面做判断限制非法数据的请求; 使用布隆过滤器,记录key是否存在,不存在则直接返回,使请求不达到数据层面; 缓存击穿 什么是缓存击穿? 缓存击穿是指因并发原因,大量数据请求同一个key值,而该key值刚好过期,导致所有请求都去数据库层面获取数据,最终导致数据库停止服务
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
在应用开发中,特别是web工程开发,通常都是并发编程,不是多进程就是多线程。这种场景下极易出现线程并发性安全问题,此时不得不使用锁来解决问题。在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题,jdk并没有给我们提供既有的解决方案。此时,我们就必须借助于相关技术手动实现了。目前主流的实现有以下方式:
spring-boot-klock-starter是一个基于redis的分布式锁spring boot starter组件,使得项目拥有分布式锁能力变得异常简单,支持spring boot,和spirng mvc等spring相关项目, 使用和接入都非常简单方便,现开源出来,给所有需要分布式锁能力的项目提供一个方案
对于商品秒杀的场景,我们需要防止库存超卖或者重复扣款等并发问题,我们通常需要使用分布式锁,来解决共享资源竞争导致数据不一致的问题。
源码入口:org.redisson.RedissonLock#lock(long, java.util.concurrent.TimeUnit, boolean)。
分布式系统中的锁管理一直是一个复杂而关键的问题。在这个领域,Redisson框架凭借其出色的性能和功能成为了开发者的首选之一。本篇博客将深入探讨Redisson框架的分布式锁运行原理以及涉及的高级知识点。通过详细的解释和示例代码,您将更好地理解如何在分布式环境中使用Redisson框架来实现分布式锁。
我: 没有,我平时都是开发后台管理系统、OA办公系统、内部管理系统,从来没有开发过秒杀系统。
Nepxion Aquarius是一款基于Redis + Zookeeper的分布式应用组件集合,包含分布式锁,缓存,ID生成器,限速限流器。它采用Nepxion Matrix AOP框架进行切面架构,提供注解调用方式,也提供API调用方式。开源项目的地址:https://gitee.com/nepxion/Aquarius.git。
本文由读者 muggle 投稿,muggle 是一位具备极客精神的 90 后单身老实猿,对 Java 并发编程有着深入研究,本文较长,大伙认真读完一定会有所收获。muggle 个人博客地址是 https://muggle.javaboy.org。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
同步和异步通常来形容一次方法的调用。同步方法一旦开始,调用者必须等到方法结束才能执行后续动作;异步方法则是在调用该方法后不必等到该方法执行完就能执行后面的代码,该方法会在另一个线程异步执行,异步方法总是伴随着回调,通过回调来获得异步方法的执行结果。
分布式锁是一种用于协调分布式系统中多个节点之间对共享资源进行访问控制的机制。它可以确保在分布式环境下,同一时间只有一个节点能够获取到锁,并且其他节点需要等待释放锁后才能获取。
随着互联网信息技术的飞速发展,数据量不断增大,业务逻辑也日趋复杂,对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。为了解决这一系列问题,系统架构也在不断演进。传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求,分布式系统被使用在更多的场景中。
ReentrantLock是一个可重入的互斥锁,基于AQS实现,它具有与使用 synchronized 方法和语句相同的一些基本行为和语义,但功能更强大。
前言 随着互联网信息技术的飞速发展,数据量不断增大,业务逻辑也日趋复杂,对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。为了解决这一系列问题,系统架构也在不断演进。传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求,分布式系统被使用在更多的场景中。 分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机,服务器之间通过内部网络连接。分布式系统有以下几个特点: 可扩展性:可通过横向水平扩展提高系统的性能和吞吐量。 高可靠性
以下内容为博主准备在公司内部分享【分布式锁】相关列的提纲,全文基本都是关键字,分享过程全靠编了,尽量涵盖多线程以及锁分布式锁的各种使用技巧 和使用场景吧。
在前几篇Redis相关文章中都说到了锁,同时我们在参加设计评审或者codeReview时也会接触到关于加锁的问题。因此,作为测试人员,还是很有必要搞懂相关的锁机制。
这是我们之前文章结尾《一张照片背后的故事》模块的其中一张,今天看到还是挺扎心的,决定这个栏目重新打开,继续分享给大家。
来源:blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/52760404
一次编译,到处运行.是通过java代码编译之后生成.class文件.之后在虚拟机上进行解释,变成当前虚拟机所在系统环境能够识别的机器码然后再去运行,不同的机器上只需要安装不同的虚拟机即可实现对.class文件的先解释再运行.
上一篇提到重入锁 ReentrantLock 支持两种锁,公平锁与非公平锁。那么这篇文章就来介绍一下公平锁与非公平锁。
在读很多并发文章中,会提及各种各样锁如公平锁,乐观锁等等,这篇文章介绍各种锁的分类。介绍的内容如下:
从公平的角度来说,Java 中的锁总共可分为两类:公平锁和非公平锁。但公平锁和非公平锁有哪些区别?孰优孰劣呢?在 Java 中的应用场景又有哪些呢?接下来我们一起来看。
name:lock的name,对应redis的key值。默认为:lock.包名.类名-方法名。 可根据业务指定name, 规则为: lock.name-方法名。
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