关于分布式锁,相信大家都用的非常普遍。分布式锁其实就是控制分布式系统间不同的服务,不同的进程或者不同的线程共享同一资源的一种方式。当共享资源被竞争,我们需要通过互斥来防止彼此干扰从而保证一致性,这个时候我们就需要使用分布式锁。
为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰,我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁。
首先来说 Redis 作为一个独立的三方系统,其天生的优势就是可以作为一个分布式系统来使用,因此使用 Redis 实现的锁都是分布式锁,理解了这个概念才能看懂本文所说的内容。
利用Memcached的add命令。此命令是原子性操作,只有在key不存在的情况下,才能add成功,也就意味着线程得到了锁。
一、通过setnx实现 1、setnx key value 当且仅当key不存在,将key的值设置为value,并且返回1;若是给定的key已经存在,则setnx不做任何动作,返回0。
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决?,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决? 讲解到,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。 场景如下图所示:
近期使用redis碰到了多个并发处理同一个缓存的情况。在这样的情况下须要进行加锁机制。
在系统中,当存在多个进程和线程可以改变某个共享数据时,就容易出现并发问题导致共享数据的不一致性。即多个进程同时获取到了对数据的操作权限并对数据进行了更新,很典型的场景就是在线销售系统在售卖热销商品时遇到多个并发请求在同一时间提交订单的情况则极有可能造成商品超卖的现象。只要访问流量不错的系统都有可能遭遇并发请求造成数据库中数据重复写入的情况。
在 Redis 里,所谓 SETNX,是「SET if Not eXists」的缩写,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果,不过很多人没有意识到 SETNX 有陷阱!
日常开发中,秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步。
当同一个请求在短时间内重复提交时,容易导致系统不稳定、数据库连接池占用大。例如,一个下载数据的请求在执行过程中,由于下载的数据量大、耗时较长。当客户端通过刷新或者再次点击下载操作触发下载请求时,就会导致请求重复提交。
1、单机锁 考虑在并发场景并且存在竞态的状况下,我们就要实现同步机制了,最简单的同步机制就是加锁。 加锁可以帮我们锁住资源,如内存中的变量,或者锁住临界区(线程中的一段代码),使得同一个时刻只有一个线程能访问某一个区域。 如果是单实例(单进程部署),那么单机锁就可以满足我们的要求了,如synchronized,ReentrantLock。 因为在一个进程中的不同线程可以共享这个锁。 2、分布式锁 但是如果场景来到了分布式系统呢? 分布式系统部署在不同的机器上,或者只是简单的多进程部署。这样各个进程之间无法共
并发环境下,多个系统相互协作,不可避免的,总是会有很多工作需要协调进行,此时就必须要引入分布式事务来进行整个任务的协调统筹,关于分布式事务的解决方案,我们已经进行过详细介绍。 分布式事务通用解决方案
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。
管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis【多台tomcat服务器访问一台redis】+mysql【多台tomcat服务器访问一台服务器上的mysql】)就满足使用分布式锁的条件。多台服务器要访问redis全局缓存的资源,如果不使用分布式锁就会出现问题。 看如下伪代码:
目前实现分布式锁的方式主要有数据库,复述和管理员三种,本文主要阐述利用复述的相关命令来实现分布式锁。 相关复述,命令 SETNX 如果当前中没有值,则将其设置为并返回1,否则返回0。 到期 将设置为秒后自动过期。 GETSET 将的值设置为,并返回其原来的旧值。如果原来没有旧值,则返回零。 EVAL与EVALSHA 复述,2.6之后支持的功能,可以将一段lua脚本发送到复述,服务器运行。 起,分布式锁初探 利用SETNX命令的原子性,我们可以简单的实现一个初步的分布式锁(这里原理就不详述了,直接上伪代码):
今天跟大家聊聊redis实现的分布式锁时需要注意的问题。之前给大家推荐过一个golang版本的redis的分布式锁是redsync,该包也是redis官网推荐使用的。
数据库锁 数据库本身提供了锁机制,比如乐观锁、悲观锁等等。下面给出我之前写的一篇博客,介绍一下mysql数据库的锁机制 Mysql的锁机制
实现方式 功能要求 实现难度 学习成本 运维成本 MySQL 的方案借助表锁/行锁实现 满足基本要求 不难 熟悉 小量OK、大量影响现有业务、1主多从架构,不方便扩容 通过 ZK 创建数据节点的方式实现 满足要求 熟悉 ZK API 即可 需要学习 重,需要堆机器,有跨机房请求 Redis 使用 setnxex 基本要求 不难 熟悉 扩容方便、现有服务
对于Redis实现分布式锁的几种方案这个话题,展开之前我想先简单聊聊什么是分布式锁,分布式锁的使用场景,除了Redis外还有什么技术实现分布式锁等一系列内容。
解锁 redis 锁的正确姿势 redis 是 php 的好朋友,在 php 写业务过程中,有时候会使用到锁的概念,同时只能有一个人可以操作某个行为。这个时候我们就要用到锁。锁的方式有好几种,php 不能在内存中用锁,不能使用 zookeeper 加锁,使用数据库做锁又消耗比较大,这个时候我们一般会选用 redis 做锁机制。
针对共享内存模型的程序(例如JAVA程序),锁就是一个非常常用的机制。 一般简单分为悲观锁和乐观锁。悲观锁就是你获取这块数据的锁之后,别人就无法访问或操作这块数据,直到你释放这个锁。乐观锁一般就是CAS更新。 在单进程内内存的锁,只控制进程内数据的,就是非分布式锁。相反的,跨进程,需要锁住多个进程访问数据的锁就是分布式锁。 悲观锁一般由Redis的SETNX实现,乐观锁一般由Redis的WATCH实现。
Redis分布式锁是一种在分布式系统中实现互斥操作的技术,可以帮助我们控制多个进程或者多台机器同时访问某个资源的问题。在使用分布式锁的时候,我们需要保证只有一个进程或者机器可以持有锁,其他进程或机器需要等待锁被释放之后才能获取锁并继续执行。
分布式协调服务 Zookeeper是分布式协调服务框架 分布式协调技术: 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让进程有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果 分布式协调技术的核心就是实现分布式锁 分布式锁 分布式锁: 为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰,需要分布式协调技术对进程进行调度,这个分布式协调技术的核心就是实现分布式锁 分布式锁条件 在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 高可用的获取锁与释放锁 高性能的获取锁与释放锁 具备可重入特性 具备
在unix 系统编程中,遇到多个进程或者线程共享一块资源的时候,通常会使用系统自身提供的锁,譬如一个进程里的多线程,会用互斥锁;多个进程之间,会用信号量等。这个场景中所谓的共享资源仅仅限于本地,倘若共享资源存在于网络上,本地的“锁”就不起作用了。互斥访问某个网络上的资源,需要有一个存在于网络上的锁服务器,负责锁的申请与回收。 Redis 可以充当锁服务器的角色。首先, Redis 是单进程单线程的工作模式,所有前来申请锁资源的请求都被排队处理,能保证锁资源的同步访问。
对于分布式锁的问题我也查过很多资料,感觉很多方式实现的并不完善,或者看着云里雾里的,不知所以然,于是就整理了这篇文章,希望对您有用,有写的不对的地方,欢迎留言指正。
一般简单分为悲观锁和乐观锁。悲观锁就是你获取这块数据的锁之后,别人就无法访问或操作这块数据,直到你释放这个锁。乐观锁一般就是CAS更新。
最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识,按业务来决定命名,value为当前线程的线程ID。
锁是我们在设计和实现大多数系统时绕不过的话题。一旦有竞争条件出现,在没有保护的操作的前提下,可能会出现不可预知的问题。
由于上述方法中加锁和释放锁分别是原子的,但是两个过程组合到一起就不是原子的了,因此高并发情况下,原子性得不到满足,我们采用下面的方法去实现分布式锁 set key value ex|px nx|xx eg: set locktarget 122325 ex 10 nx
在第一次在面试中被问到这个问题时,因为我之前对redis海比较陌生,所以我的想法是在redis维护一对键值,值是可以同时访问的数量,每次获取前先看这个值是否为0,不为0,获取,然后值-1,释放时值+1.其实我的想法时模拟了信号量的实现,模拟PV操作。
本篇不涉及到的redis环境搭建,快速搭建个人测试环境,这里建议使用docker;本篇内容节点如下:
Redis执行指令过程中,多条连续执行的指令被干扰,打断,插队,这多条连续指令执行的结果可能就会有问题
场景一: 比如分配任务场景。在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配。这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解。那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两个审核人员获取到的问题。我最终使用了基于数据库资源表的分布式锁来解决的问题。
来源:juejin.im/post/5e61a454e51d4526f071e1df
比如一个操作要修改用户的状态,修改状态需要先读出用户的状态,在内存里进行修 改,改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了,就会出现并发问题,因为读取和保存状态这两个操作不是原子的。(Wiki 解释:所谓 原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch 线程切换。)
通常情况在解决分布式场景锁机制都会首先想到redis。因为redis单线程天然就解决了这个问题。使用redis实现分布式锁可以通过getset和setnx。
来源:cnblogs.com/wangrudong003/p/10627539.html
由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题。
以前大学照着网上的项目视频做商城的时候,用到Redis。不过基本上都是用来当缓存,但是实际上的应用远不止缓存,所以今天分享一个分布式锁的场景和应用。
并发编程中的锁并发编程的锁机制:synchronized和lock。在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。 而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。
从今天开始我将重点分享一下Redis中的5种数据结构,今天我们学习一下第一种数据结构字符串。字符串是Redis中的最基础的数据结构。我们保存到Redis中的key,也就是键,就是字符串结构的,除此之外,我们以后学习的其它数据结构,也是在字符串的基础上设计的,可见字符串结构对于Redis是多么的重要。字符串中的值虽然是字符串但是可以保存很多种类型的如:简单的字符串、JSON、XML、二进制等等。但有一点要特别注意,就是在Redis中字符串类型的值最大只能保存512MB。
最近,有两台容器,当程序运行时,会发送多份通知,那么需要保证同一时刻只有一个进程(一台容器)来运行,此时用分布式锁解决该问题。
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