本文探讨在web开发中如何解决并发访问带来的数据同步问题。
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2023-06-15 11:13:15
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引入pom文件<!-- SpringBoot 拦截器 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop<
## 实现并发锁的步骤
在Spring Boot中使用Redis实现并发锁可以确保在分布式环境下对共享资源的操作是线程安全的。下面是实现并发锁的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接Redis |
| 步骤2 | 获取锁 |
| 步骤3 | 执行业务逻辑 |
| 步骤4 | 释放锁 |
下面我将逐步介绍每个步骤需要做的事情,并提供相应的代码示例。
# Spring Boot + Redis 线程锁与并发控制
在现代软件开发中,处理并发问题是一个重要且常见的挑战。特别是在微服务架构中,多线程和并发访问带来的数据一致性问题常常会导致很多复杂的错误。为了应对这些挑战,Spring Boot 和 Redis 的结合常常被用来实现分布式锁。本文将介绍如何使用 Redis 实现线程锁及其在并发控制中的应用,并给出具体的代码示例。
## 1. 线程锁
一般来说,系统的 吞吐量是可以计算出一个阈值的,为了保证系统的稳定运行,一旦达到这个阈值,就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如:延迟处理,拒绝处理,或者部分拒绝处理等等。否则,很容易导致服务器的宕机。常见限流算法 计数器限流计数器限流算法是最为简单粗暴的解决方案,主要用来限制总并发数,比如 数据库连接池大小、线程池大小、接口访问并发数等都是使用
1.添加依赖及配置(application.yml)<!-- 引入redis依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
锁总结悲观锁总是假设最坏的情况,每次对数据操作都认为其它数据可能修改。在整个数据处理过程之中,将数据处于锁定状态。应用:数据库的锁机制(读锁、行锁、写锁等),数据库中实现是对数据记录操作前给记录加排他锁。如果获取锁失败,则说明数据库正在修改,则等待或者抛出异常。如果synchronized的思想也是悲观锁加锁成功,则获取记录,对其操作,然后事务提交后释放排他锁。例子:select * from 表
文章目录前言分布式锁的需要具备的条件代码实现组件依赖加锁代码解锁代码测试代码结语 前言在单机应用时代,我们对一个共享的对象进行多线程访问的时候,使用java的synchronized关键字或者ReentrantLock类对操作的对象加锁就可以解决对象的线程安全问题。分布式应用时代这个方法却行不通了,我们的应用可能被部署到多台机器上,运行在不同的JVM里,一个对象可能同时存在多台机器的内存中,怎样
高并发与锁高并发系统往往会存在数据不一致的问题。例如某购物网站发布的秒杀商品,在同一时间点,可能存在几万甚至上百万的用户访问,这就是一个典型的高并发场景。 在高并发场景,多个线程同时享有并访问数据。由于线程每一步的完成顺序不一样,会存在数据不一致的问题。 当前互联网主要通过悲观锁和乐观锁来解决高并发场景下的数据不一致问题。1 悲观锁悲观锁是一种利用数据库内部机制提供的锁的方法,也就是对更新的数据加
1、lockLock 接口是Java并发包中最基础的一个接口,相应的它定义了一些锁的基本功能。相比synchronized关键字,具有以下特征: 可以尝试非阻塞地获取锁 可中断的获取锁 定时获取锁Lock这个基础接口的相对比较简单,有如下方法:void lock();
void lockInterruptibly() throws InterruptedException;
bo
锁 据jvm内存模型,线程共享主存,各变量同步不及时,造成线程不安全,为此java提供了锁来解决线程不安全。 乐观锁 从理论上讲,乐观锁假设各线程不同时修改变量,仅仅通过版本号,时间戳去保证线程安全。java提供的CAS(aompareAndSwap)也是乐观锁的一一种实现 CAS:比较与交换,有3个核心变量,v-内存值,A-期望值,B-修改值,只有当A与v的值相同时才去更新v的值
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2023-09-06 16:33:44
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一、并发锁简介 确保线程安全最常见的做法是利用锁机制(Lock、sychronized)来对共享数据做互斥同步,这样在同一个时刻,只有一个线程可以执行某个方法或者某个代码块,那么操作必然是原子性的,线程安全的。 可重入锁 可重入锁又名递归锁,是指 同一个线程在外层方法获取了锁,在进入内层方法会自动获
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2020-05-31 14:25:00
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--- theme: channing-cyan --- *声明:由于个人能力的局限性,以下博客内容
1 SpringBoot 实现并发登录人数控制通常系统都会限制同一个账号的登录人数,多人登录要么限制后者登录,要么踢出前者,Spring Security 提供了这样的功能,本文讲解一下在没有使用Security的时候如何手动实现这个功能demo 技术选型SpringBootJWTFilterRedis + RedissonJWT(token)存储在Redis中,类似 JSessionI
锁是最常用的同步方法之一。 在高并发环境下, 激烈的锁竞争会导致程序性能下降, 所以非常有必要讨论一下锁的性能问题以及相关的注意事项,如: 避免死锁、减小锁力度、锁分离等。需要明确一点, 多核场景下, 使用多线程虽然可以提高系统性能, 但同时也会增加额外的系统开销, 如维护线程本身的元数据、线程调度、上下文切换等。1. 提高锁性能的建议锁竞争过程会导致系统性能下降, 为了将多线程的这种副作用降到最
文章目录场景搭建环境1. 导入依赖2. 配置连接redis3. 编写接口4. 编写业务类5. 准备测试分析解决问题若是不加任何更改,直接使用上述业务代码使用 synchronized 关键字分布式架构下的问题问题1问题2问题3总结 场景多线程高并发卖票问题想必都不陌生,那么如何解决票的超卖问题呢?接下来我们来一步一步分析开始之前,先搭建好测试环境搭建环境1. 导入依赖<!-- redis
锁是Java并发编程中最重要的同步机制,使用锁可以让临界区中的代码互斥执行(即多线程串行执行)。synchronizedsynchronized是Java提供的关键字,以其简单易用,成为开发者的首选。所以我们见到的大部分的并发控制都是用synchronized来实现的。synchronized的使用形式synchronized有两种形式,一种是修饰代码块,一种是修饰方法,如下//方式一:修饰代码块
1.分布式锁介绍在计算机系统中,锁作为一种控制并发的机制无处不在。单机环境下,操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为。 而在如今的大型复杂系统中,通常采用的是分布式架构提供服务。分布式环境下,基于本地单机的锁无法控制分布式系统中分开部署客户端的并发行为, 此时分布式锁就应运而生了。一个可靠的分布式锁应该具备以下特性:互斥性:作为锁,需要保证任何时刻只能有一个客户端(用户)持有
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2023-07-28 13:28:22
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无论何时,只要有多个查询需要在同一时刻修改数据,都会产生并发控制的问题,MySQL在解决并发问题的时候,是通过实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决的:读写锁事务可以通过以下语句给sql加共享锁和排他锁:共享锁:select …… lock in share mode;排他锁:select …… for update;1.共享锁(shared lock)共享锁也叫读锁(read lock),是读
Redis锁处理高并发问题十分常见,使用的时候常见有几种错误,和对应的解决办法,在此进行自己的总结和整理。
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2023-05-25 10:57:15
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