2000年Eric Brewer教授提出CAP猜想,2年后CAP猜想被Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明。CAP是Consitency(强一致性)、Availability(可用性)、Partition tolerance(网络分区容忍性)三个不同维度的组合体,如图1所示。
还记得Redis使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、Redis持久化、数据过期策略、数据淘汰策略吗?如果忘记可以到这里重新温习, Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略。
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。
什么是分布式锁 在学习Java多线程编程的时候,锁是一个很重要也很基础的概念,锁可以看做是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的,即所有线程都在同一个JVM进程里的时候,使用Java语言提供的锁机制可以起到对共享资源进行同步的作用。如果分布式环境下多个不同线程需要对共享资源进行同步,那么用Java的锁机制就无法实现了,这个时候就必须借助分布式锁来解决分布式环境下共享资源的同步问题。分布式锁有很多种解决方案,今天我们要讲的是怎么使用缓存数据库Redis来实现分布式锁。 Redis
一般情况下,计算机访问一次SSD磁盘的时间大概是50~150微秒;如果是传统的硬盘,需要的时间更长,大概是1~10毫秒;而访问一次内存的时间大概是120纳秒。因此,可见访问的速度差了快一千倍左右。
在学习Java多线程编程的时候,锁是一个很重要也很基础的概念,锁可以看做是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的,即所有线程都在同一个JVM进程里的时候,使用Java语言提供的锁机制可以起到对共享资源进行同步的作用。如果分布式环境下多个不同线程需要对共享资源进行同步,那么用Java的锁机制就无法实现了,这个时候就必须借助分布式锁来解决分布式环境下共享资源的同步问题。分布式锁有很多种解决方案,今天我们要讲的是怎么使用缓存数据库Redis来实现分布式锁。
RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。
导语: 在面试过程中,面试官可能会问到关于Redis缓存的一系列问题。本文将深入探讨Redis缓存相关面试题,并为你提供详细的解答,帮助你在面试中游刃有余。
注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题。
我的业务场景是这样的,我们服务有库存模块,而我的服务又是多节点部署,要高峰期会存在库存差异,后面分析问题之后,打算采用redis实现分布式锁(主要的原因是服务已经集成了redis,不需要做额外的配置)
这些面试题来自于我的老乡读者分享,很厉害,2年经验,面试几个月拿下了N个Offer,包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
现在最流行的redis分布式锁就是Redisson了,来看看它的底层原理就了解redis是如何使用分布式锁的了
在JVM中,可以使用同步锁或Lock锁,在多线程并发的情况下保证同一时间只有一个线程修改共享变量或执行代码块。然而,随着现代应用程序基本上都基于分布式集群来实现的趋势,传统Java锁在分布式环境中使用时就显得无能为力。此时,我们需要实现分布式锁来保证共享资源的原子性。分布式锁还可以用于避免不同节点执行重复的任务,例如在分布式集群中只需要保证一个服务节点发送短信,以避免多个节点重复发送短信给同一个用户,从而避免资源的浪费。
Java开发五年多.投递阿里、腾讯、头条、美团、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团高级Java岗的offer。美团Java岗四面,前三面都是技术面,第四面是HR面,下面是面试题!
针对以上的问题,Redis集群提供了较为完善的方案,解决了存储能力受到单机限制,写操作无法负载均衡的问题。
redis集群的分区方案: redis集群采用虚拟分槽来实现数据分片,它把所有键根据哈希函数映射到0-16383整数数据槽内,每一个节点负责维护一部分槽及所映射的键值数据,虚拟槽特点: 1.解耦数据和节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩的难度; 2.节点自身维护槽的映射关系,不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据 3.支持节点,槽,键之间的映射查询,用于数据路由,在线伸缩等场景 Redis集群中数据的分片逻辑:
现在的系统都是集群部署,每个服务都不是单节点的了。比如库存服务,可能部署到3台机器上分别命名为节点1,节点2,节点3。库存服务需要扣减库存,扣减库存肯定需要锁吧,如果使用Lock或者synchronized,只能锁住自己的节点。而从前台访问是随机路由到这3台节点的。如果线程一进来使节点1上了锁,当线程二进来可能访问到的是节点2,这时节点2还没有上锁,那么库存就会扣减错误。而库存扣减还是一个核心操作,现在居然有Bug,想想就可怕。
近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛。
在微服务中很多情况下需要使用到分布式锁功能,而目前比较常见的方案是通过Redis来实现分布式锁,网上关于分布式锁的实现方式有很多,早期主要是基于Redisson等客户端,但在Spring Boot2.x以上版本中使用Redis时,其客户端库已经默认使用lettuce。
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1、Redis 可以用几十G内存来做缓存,Map不行,一般 JVM 也就分几个 G 数据就够大了
Redisson在基于NIO的Netty框架上,充分的利用了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。使得原本作为协调单机多线程并发程序的工具包获得了协调分布式多机多线程并发系统的能力,大大降低了设计和研发大规模分布式系统的难度。同时结合各富特色的分布式服务,更进一步简化了分布式环境中程序相互之间的协作。
分布式锁:分布式锁是在分布式的情况下实现互斥类型的一种锁 实现分布式锁需要满足的五个条件
Redis很好用,相比memcached多了很多数据结构,支持持久化。但是在很长一段时间里,原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产品,Tair是其中胜出的优秀作品之一。
在分布式系统中,分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举,能够获取分布式锁的就是master,获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
就是缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
在分布式系统中,为保证同一时间只有一个客户端可以对共享资源进行操作,需要对共享资源加锁来实现,常见有三种方式:
除了5种常用类型,还有bitmaps、hyperloglogs 、geospatial等类型。
本人已实践的参考:https://blog.csdn.net/NullToSay/article/details/109813194
“云霄殿都是一群狗大户,结丹期的擂台上,云霄殿的二弟子带着炼器宗的oracle大杀四方,没想到这边又是一样的剧情。”
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。
在微服务场景下,为了防止多个进程及线程并发访问共享资源,如支付、下单等操作,会引入分布式锁来保证业务的并发安全。
上文我们介绍的 Redis实现分布式锁的正确方式 是 redis 单机的方式,所以本篇要基于 redis 集群做分布式锁,我们使用 Redisson
最简单的理由就是作为一个社招程序员,面试的时候一定被面啦,你看怎么多公众号都翻来覆去的发分布式锁的主题,可见它很重要啦,在高考里这就是送分题,不要怪可惜的。
java有synchronize和Lock,mysql 修改类的sql也带有锁。锁定数据状态,让数据状态在并发场景,按我们预想逻辑进行状态转移,然而在分布式,集群的情况下,怎么去锁定数据状态呢
Redis 是如今互联网技术架构中,使用最广泛的缓存。支持复杂的数据结构,支持持久化,支持主从集群,支持高可用,支持较大的value存储...
最近老板接了一个大单子,允许在某终端设备安装我们的APP,终端设备厂商日活起码得几十万到百万级别,这个APP也是近期产品根据市场竞品分析设计出来的,几个小码农通宵达旦开发出来的,主要功能是在线购物一站式服务,后台可以给各个商家分配权限,来维护需要售卖的商品信息。
在不同进程需要互斥地访问共享资源时,分布式锁是一种非常有用的技术手段。 有很多三方库和文章描述如何用Redis实现一个分布式锁管理器,但是这些库实现的方式差别很大,而且很多简单的实现其实只需采用稍微增加一点复杂的设计就可以获得更好的可靠性。 这篇文章的目的就是尝试提出一种官方权威的用Redis实现分布式锁管理器的算法,我们把这个算法称为RedLock。
本篇文章主要介绍基于Redis的分布式锁实现到底是怎么一回事,其中参考了许多大佬写的文章,算是对分布式锁做一个总结
之前我们使用的定时任务都是只部署在了单台机器上,为了解决单点的问题,为了保证一个任务,只被一台机器执行,就需要考虑锁的问题,于是就花时间研究了这个问题。到底怎样实现一个分布式锁呢?
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我们可以借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令,只有一个客户端可以成功,返回1(true);其他的客户端返回0(false),流程图如下图所示:
分布式锁是一种在分布式系统环境下,通过多个节点对共享资源进行访问控制的一种同步机制。它的主要目的是防止多个节点同时操作同一份数据,从而避免数据的不一致性。
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