redis集群状态下的问题： 1. 客户端A从master获取到锁 2. 在master将锁同步到slave之前，master宕掉了。 3. slave节点被晋级为master节点 4. 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。 安全失效！ 解决集群下锁失效，参照redis官方网站针对redlock文档：https://redis.io/topics/distlock 在算法的分
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2023-08-14 16:43:47
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问题发现场景： 项目中用了@Scheduled(fixedDelay = 10000)注解每10s循环更细数据库，每次更新差不多两万条数据吧。多个方法分别操作数一个表中不同clusterName字段标识的行，开启事务@Transactional(rollbackFor = Exception.class)后，开启线程池@Async("asyncPostFix")做异步更新数据表操作。今天看了日志发
@ResponseBody
@GetMapping(value = "/hello")
public String hello() {
//1、获取一把锁，只要锁的名字一样，就是同一把锁
RLock myLock = redisson.getLock("my-lock");
//2、加锁
myLock.lock()
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2023-08-11 17:36:37
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目录1 基于Redis中setnx方法的分布式锁的问题2 Redisson2.1 什么是Redisson2.2 Redisson实现分布式锁快速入门2.3 Redisson 可重入锁原理什么是可重入锁？ Redisson中又是如何实现的呢？2.4 Redisson分布式锁的可重试性2.5 Redisson
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2023-07-27 21:49:58
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redis事务redis事务简介： redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。 事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。 redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。事务命令： Multi、Exec、discard 输入 Multi 命令后，输入的命令会依次进入命令队列中（这个阶段是组队阶段）；直到输入 Exec，所有输入的命
一、基于 SETNX 实现的分布式锁存在的问题基于 SETNX 实现的分布式锁存在下面的问题： 1、不可重入：同一个线程无法多次获取同一把锁 2、不可重试：获取锁只尝试一次就返回 false，没有重试机制 3、超时释放：锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致锁释放，存在安全隐患 4、主从一致性：如果 Redis 提供了主从集群，主从同步存在延迟，此时某个线程从主节点中获取到
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2023-09-11 15:15:45
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一、 redis中有两种事件：文件事件和时间事件。 文件事件指的是当客户端来了一条请求之后，服务端对其进行处理的事件。 时间事件指的是定时运行的一些redis命令，可能是固定时间运行一次的时间事件，也可能是周期性的时间事件。 （1）文件事件 1. redis服务端处于监听状态，当有客户端要连接时，调用连接应答处理器进行应答。 2. 客户端向服务端发送命令时，服务端调用命令请求处理器，之后
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2023-06-19 17:24:12
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面试官：你们项目中有使用分布式锁么？ 我：有使用。 面试官：你们使用分布式锁主要是为了干啥？ 我：多节点并发访问同一份数据的时候，防止造成脏数据。 面试官：都有哪些方案实现分布式锁？你们用的是哪一种？ 我：有基于zk的临时顺序节点的方案，有redis的setnx和指定expire超时时间的
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2023-08-27 18:37:25
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# Redis 锁超时重置实现
## 1. 概述
在分布式系统中，为了保证数据的一致性和并发控制，我们常常需要使用分布式锁。Redis 是一个常用的内存数据库，它提供了一种简单且高效的方式来实现分布式锁。本文将介绍如何在 Redis 中实现“锁超时重置”的功能。
## 2. 流程图
首先，我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(获取锁
原创
2023-08-16 17:01:55
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缓存击穿 和缓存穿透不同的是，缓存击穿是指：缓存中没有，但是数据库中存在的热点数据。 （查询数据库后会缓存一份到redis）但并发仍然瞬时访问数据库。例如：首页的热点新闻，并发访问量非常大的热点数据，如果缓存过期失效，服务器会去查询DB，这时候如果大量的并发去查询DB，可能会瞬间压垮DB。画了个简图，如下所示： 解决方案：DB查询加分布式锁。未加锁的情况 解决问题之前，先看一下不做处理的代码和运行
Redis 简介什么是 RedisRedis 是目前使用的非常广泛的免费开源内存数据库，是一个高性能的 key-value 数据库。Redis 与其他 key-value 缓存(如 Memcached )相比有以下三个特点:1.Redis 支持数据的持久化，它可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。2.Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，
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2023-08-24 17:43:33
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redisson是如何处理的？redisson给的答案是锁获取成功后，注册一个定时任务，每隔一定时间(this.internalLockLeaseTime / 3L)就去续约。internalLockLeaseTime可配置，默认30s。这种方式每次获取一个锁，就会创建一个定时任务，有些浪费。我的处理这里给出了一种方式，借鉴jvm对自旋锁优化的思想（根据历史耗时动态调整锁的过期时间），将续约的ke
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2023-08-04 20:02:05
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一、Redis事件机制概述Redis 服务器是一个事件驱动程序，它主要处理如下两种事件:文件事件:利用 /0 复用机制，监听 Scket 等文件描述符上发生的事件。这类事件主要由客户端(或其他 Redis 服务器)发送网络请求触发。时间事件:定时触发的事件，负责完成 Redis 内部定时任务，如生成 RDB 文件、清除过期数据等。Redis 利用I/O 复用机制实现网络通信。I/O 复用是一种高性
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2023-05-25 16:07:57
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redis分布式锁的实现主要是基于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分布式锁的基本实现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
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2023-07-07 15:25:18
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1、加锁代码结构2、解锁代码结构3、java实例4、测试类5、测试日志加锁代码结构def acquire_lock_with_timeout（conn,lockname,acquire_timeout,lock_timeout)
identifer=uuid.uuid4
lockname='lock:'+lockname
repeat_end_time=current_ti
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2023-08-24 11:10:27
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我又和redis超时杠上了背景经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。但究竟是不是cpu占比高的问题导致redis超时的呢？还有待商榷，因为cpu
问题前言这个问题的思考源自JD的面试题，因为项目中有使用分布式锁，切切实实的被问到了这个问题，在面试中也没有答得很好，现在有空了来对问题进行一个解决思考和整理。在项目中如果使用redis原生的分布式锁，setnx设置并使用expire定义超时时间，就有可能出现锁的时间到了但业务没有执行完毕的情况。那如果不设置超时时间，万一服务宕机没来得及解锁呢，那这个分布式锁就再也不能访问了。Redisson由此
# 实现Redis公平锁超时时间
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(初始化锁) --> B(获取锁)
B --> C(执行业务逻辑)
C --> D(释放锁)
```
## 任务步骤
步骤 | 操作 | 代码示例
---|---|---
1 | 初始化锁 | 初始化一个 Redis 连接
2 | 获取锁 | 尝试获取锁，设置超时时间
一、前言关于redis分布式锁, 查了很多资料, 发现很多只是实现了最基础的功能, 但是, 并没有解决当锁已超时而业务逻辑还未执行完的问题, 这样会导致: A线程超时时间设为10s(为了解决死锁问题), 但代码执行时间可能需要30s, 然后redis服务端10s后将锁删除, 此时, B线程恰好申请锁, redis服务端不存在该锁, 可以申请, 也执行了代码, 那么问题来了, A、B线程都同时获取到
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2023-07-27 19:32:43
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本文源码解读基于Redisson 3.18.0 版本Redisson分布锁实现原理Redisson锁实现基本原理大致如下图所示：客户端执行Lua脚本去获取锁，如果获取失败，则订阅解锁消息，并挂起线程。客户端解锁时执行一段Lua脚本，删除锁的同时往解锁消息通道发送解锁指令，Redis会广播解锁消息到所有订阅的客户端。当客户端收到解锁消息或者线程挂起时间超过锁超时时间(leaseTime)时，客户端会
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2023-10-12 21:18:16
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