# 使用 CsRedis 实现分布式超时机制 在微服务架构中,分布式能够保证系统中多个服务之间的数据一致性。本文将教你如何使用 CsRedis 实现分布式超时机制,确保锁在被占用后不会永久阻塞其他请求。 ## 整体流程 首先,我们将定义实现分布式的基本流程。见下表: | 步骤 | 描述 | |------|----
原创 9月前
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概述分布式系统有一个著名的理论CAP,指在一个分布式系统中,最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。所以在设计系统时,往往需要权衡,在CAP中作选择。当然,这个理论也并不一定完美,不同系统对CAP的要求级别不一样,选择需要考虑方方面面。在微服务系统中,一个请求存在多级跨服务调用,往往需
转载 2024-10-21 21:49:21
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前言分布式一般有三种实现方式:数据库乐观;基于Redis的分布式;基于ZooKeeper的分布式本篇将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式。可靠性可靠性首先,为了确保分布式可用,我们至少要确保的实现同时满足以下
       redis被大量用在分布式的环境中,自然而然分布式环境下的如何解决,立马成为一个问题。例如我们当前的手游项目,服务器端是按业务模块划分服务器的,有应用服,战斗服等,但是这两个vm都有可能同时改变玩家的属性,这如果在同一个vm下面,就很容易加锁,但如果在分布式环境下就没那么容易了,当然利用redis现有的功能也有解决办法,比如redis的脚
基于Redis的分布式应用场景:比如扣库存的时候,多个买家同时下单,假如库存为100,扣库存的时候,先查询库存余额,如果库存大于当前要扣除的数量 则扣除成功,库存还有最后10件的时候,有两个买家都下单了9件的话,两个买家同时获取库存的余额,都是得到10,分别执行减库存操作 都下单成功,最后库存却显示 -8件,这是怎么回事?因为查询库存和扣库存的代码可以多个线程同时执行了,所以才会出现这种库存为负
1、分布式常见实现方式分布式一般有三种实现方式:1. 数据库乐观;2. 基于Redis的分布式;3. 基于ZooKeeper的分布式。 本文是基于redis实现,为了方便使用,也提供了封装成spring boot starter方式的redis分布式。2、实现分布式需要满足的条件为了确保分布式可用,我们至少要确保的实现同时满足以下四个条件:1)互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能
转载 2023-12-12 14:58:19
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实现原理基本思路分布式系统中有很多个节点,但这些节点都访问一个共同的Redis实例(或Redis集群)。所以可以使用 setnx(set if not exists) 指令执行key操作,只允许被一个客户端节点执行,但其它节点再来执行时会失败,这样就可以保证同一时刻只有一个节点占有。节点在执行完业务逻辑后需要将key删除(相当于释放)。这里为了防止业务执行时发生了异常而导致死锁,还需要给key
目录一、Redis原生分布式二、Redisson分布式三、Watch Dog机制四、Redisson的分类一、Redis原生分布式 如上图所示,需注意问题:1. 出现死锁的根本原因:setnx + expire指令组合不是原子操作(lua脚本解决)2. 超时问题:业务执行时间 > key的失效时间          &nbs
注:原始资料来自享学课堂,加上自己的理解和修改目录 1、关于redis作为分布式的基本概念1.1 缓存有效期 1.2 SETNX命令1.3 redis的lua脚本1.4 加锁过程2、springboot结合redis实现分布式2.2 redis实现lock接口,实现基本的方法,实现自定义2.3 测试类4、分布式锁相关链接1、关于redis作为分布式的基本概念1.1 缓存
说到分布式开发,不得不说的就是zookeeper了;zookeeper官网说到Apache ZooKeeper致力于开发和维护可实现高度可靠的分布式协调的开源服务器。那么zk作为一个协调者的存在,是分布式比不可少的一部分。废话不多说,直接上干货  下面来说分布式,它用到的场景;比如:我们常说的惊群效应、Zookeeper集群争先读取缓存等。这里可能有人提到用redis实现的分布式,其实对比re
redis分布式的实现主要是基于redis的setnx 命令(setnx命令解释见:http://doc.redisfans.com/string/setnx.html),我们来看一下setnx命令的作用: 1、redis分布式的基本实现redis加锁命令: SETNX resource_name my_random_value PX 30000 这个命令的作用是在只有这个ke
# Redis分布式 Lua 实现指南 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能分享如何实现 Redis 分布式Lua 脚本。对于刚入行的小白来说,这可能是一个挑战,但不用担心,我会一步步教你如何实现。 ## 一、Redis 分布式的流程 首先,让我们了解一下实现 Redis 分布式的整个流程。以下是实现步骤的表格: | 序号 | 步骤描述 | | ---- | --------
原创 2024-07-18 03:57:08
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一、使用场景    对公共区域数据并发访问,为防止数据脏读,脏写而使用。下面举例如下:从redis中取数据,做一定处理,再将处理后的数据压入,当多线程或多进程对同一个key对应的数据做处理时,就可能由于并发导最后的结果不是预期想要的。二、的使用流程      的大体使用流程都是获取,做数据处理,然后
分布式应该具备哪些条件: 1、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; 2、高可用的获取与释放; 3、高性能的获取与释放; 4、具备可重入特性; 5、具备失效机制,防止死锁; 6、具备非阻塞特性,即没有获取到将直接返回获取失败。 常见的分布式解决方案如下:基于数据库实现分布式基于ZooKeeper实现分布基于缓存(Redis等)实现分布式1)基
转载 2024-07-21 08:18:32
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一、Redis介绍一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。可以满足很多应用场景。还提供了键过期,发布订阅,事务,流
1、分布式的三种实现方式目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数
分布式可靠性条件互斥性:在任意时刻,只有一个客户端能持有 加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的给解了 不会发生死锁:即使有一个客户端在持有的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能枷锁正确的加锁方式public class RedisTool { private static final String LOCK_SUCCESS = "OK"; pr
 redis被大量用在分布式的环境中,自然而然分布式环境下的如何解决,立马成为一个问题。例如我们当前的手游项目,服务器端是按业务模块划分服务器的,有应用服,战斗服等,但是这两个vm都有可能同时改变玩家的属性,这如果在同一个vm下面,就很容易加锁,但如果在分布式环境下就没那么容易了,当然利用redis现有的功能也有解决办法,比如redis的脚本。     
转载 2023-09-09 00:59:30
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redis-distributed-lockredis分布式工具包,提供纯Java方式调用,支持传统Spring工程, 为spring boot应用提供了starter,更方便快捷的调用。项目结构redis-distributed-lock-core             
产生问题例:在分布式(集群)环境下,每台JVM不能实现同步,比如将一个项目部署到多台tomcat服务器,那么用多台JVM在使用时间戳生成唯一的订单号时,会出现订单号重复问题。解决办法:分布式情况下,怎么解决订单号生成不重复: 1. 使用分布式 2. 提前生成好,订单号,存放在redis。获取订单号时,直接从redis中取。实现分布式的方式1.使用数据库实现分布式 缺点:性能差、线程出现
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