# Redisson 读写 ## 引言 在并发编程中,多个线程同时访问共享资源时,常常需要使用来保证数据的一致性和可靠性。读写是一种特殊的,它可以同时支持多个读操作,但只能同时有一个写操作。 Redisson是一个基于Redis的分布式对象和服务框架,提供了丰富的分布式实现,包括读写。本文将介绍Redisson读写的基本概念、使用方法及实例。 ## 读写概述 读写是一种
原创 2024-02-16 11:42:03
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前言Redisson 还支持可重入读写,允许在分布式场景下,同时有多个读和一个写处于加锁状态。1使用读写Redisson 读写实现了 JUC 下的 ReadWriteLock,使用方式基本相同。2源码加锁源码基本和之前的可重入加锁无区别,唯一的差异就是在 Lua 脚本这里。所以下面着重分析 Lua 脚本。读源码源码地址:org.redisson.RedissonReadLock#tr
转载 2023-06-13 10:18:39
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读写 一次只有一个线程可以占有写模式的读写, 但是可以有多个线程同时占有读模式的读写. 正是因为这个特性, 当读写是写加锁状态时, 在这个被解锁之前, 所有试图对这个加锁的线程都会被阻塞. 当读写锁在读加锁状态时, 所有试图以读模式对它进行加锁的线程都可以得到访问权, 但是如果线程希望以写模式对此进行加锁, 它必须直到所有的线程释放. 通常, 当读写处于读模式锁住状态时, 如果有
转载 2023-08-15 15:55:38
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1、基本配置配置信息与 Redisson分布式之非公平原理2、使用&读写介绍// 获取key为"rwLock"的对象,此时获取到的对象是 RReadWriteLock RReadWriteLock rwLock = redissonClient.getReadWriteLock("rwLock"); RLock lock = rwLock.readLock();
转载 2024-06-01 16:57:11
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在idea中新建一个springboot项目添加redisson相关依赖在pom.xml中添加依赖: 其中redisson-spring-boot-starter是redisson相关依赖,spring-boot-starter-data-redis是和redis相关的依赖<dependency> <groupId>org.redisson</groupId&
各种 可重入、公平\非公平、独占\共享读写 状态 重量级、轻量级、偏量膨胀、粗化、自旋\自定义自旋 volatile轻量级变量,可见性 synchronized使用方式,不同使用方式的底层实现,非公平升级原理,优化,降级 单例模式与synchronized和volatile CAS 原理 解决ABA问题 Atom
转载 2023-11-28 10:23:33
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文章目录Redis学习笔记-并发控制&分布式1.笔记图2.Redis两种应对并发访问的方法3.并发访问控制中需要对什么进行控制?4.Redis 的两种原子操作方法5.Redis实现分布式6.分布式算法(Redlock) Redis学习笔记-并发控制&分布式锁在使用 Redis 时,遇到大流量时,不可避免地会遇到并发问题,多个用户对缓存在 Redis 中的商品信息并发更新,如
转载 2024-02-22 14:28:33
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 多数据源 数据源1为控制,数据源2自定义,可用于存储。  :当出现并发的时候为了保证数据的一致性,不会出现并发问题,假设,用户1修改一条信息,用户2也同时修改,会按照顺序覆盖自修改的值,为了避免这种情况的发生,使用redis,实现控制。只可以一个用户去修改那条数据,当出现多个用户,会报错,抛出异常提示。依赖:<dependencies> <!--
转载 2024-03-05 16:35:50
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1. Java 并发包中专门的同步和协作工具类有哪些?答:读写 RenentrantReadWriteLock。信号量 Semaphore。倒计时门栓 CountDownLatch。循环栅栏 CyclicBarrier。2. synchronized 和显示 ReentrantLock,对于同一受保护对象的访问,无论是读还是写,都要求获得相同的。在一些场景中,这是没有必要的,多个线程的读操作
Redisson读写加锁机制分析前几篇说了 Redisson 的可重入和公平是如何实现的这里来讲一下 Redisson读写是如何实现的,这里在具体学习源码的时候,不要去具体扣他每一行的命令到底是执行的什么操作,扣这些细节是没有意义的那么我们要学习源码中的哪些内容呢?主要是要学习它的 设计思想 ,也就是为了实现功能做了哪些设计,以及实现的 流程 ,了解原理就好了!读加锁流程这里我们先来
现在构思一下这样一个场景:我们有5000件库存,在高并发的场景下对其进行同时购买,如何解决超卖(也就是大家都买到了但是库存还有剩余)现象?作为一个新手,我们可能会使用mysql存储5000这个数字,然后我们可以使用synchronized关键字锁住减库存service处的代码,这样在单机环境下可以顺利地解决高并发问题,但是有三种情况会导致失效:多例模式:Spring框架默认采用单例模式,也就是一
# Spring Boot集成Redisson读写 ## 概述 在分布式环境下,对共享资源的并发访问必须进行合理的同步控制,以避免数据一致性问题。而在Spring Boot项目中,可以使用Redisson实现分布式Redisson是一个基于Redis实现的Java驻留集群,提供了一系列的分布式的实现方式,包括读写、公平等。 本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Redis
原创 2023-08-30 03:53:50
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使用redis的比较完美的加锁解锁tags:redis read&write redis加锁和解锁 php习惯性说一下写这篇文章要说明什么,我们经常用redis进行加锁操作,目的是为了解决并发可能带来的问题。但是使用redis加锁的方式有多种,本文对常见的几种方式进行解析,并提供一种相对完美的方案。read & write 问题这是一个经典问题,请看代码://redis中的某个键自
# 项目方案:基于 Redisson读写实现 ## 背景 在分布式系统中,确保数据的一致性和正确性是至关重要的。当共享的数据资源需要被多个线程或进程访问时,读写就显得尤为重要。读写允许多个读操作并发进行,但在写操作时会阻止所有的读和写操作。Redisson 是基于 Redis 的Java客户端,它提供了丰富的分布式功能,包括读写。 ## 目标 在本项目中,我们将使用 Redi
原创 2024-08-31 09:06:21
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# Redisson 可重入读写源码解析 ## 介绍 在本篇文章中,我将向你介绍 Redisson 可重入读写的实现源码。Redisson 是一个基于 Redis 的分布式 Java 对象和服务框架,提供了丰富的分布式数据结构和服务,其中就包括了可重入读写。 ## 整体流程 下面是实现 Redisson 可重入读写的整体流程图,我们将按照这个流程一步步进行解析和实现。 ```me
原创 2023-10-13 13:59:00
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1. Cache Aside Pattern[旁路缓存模式]Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景。Cache Aside Pattern 中服务端需要同时维系 DB 和 cache,并且是以 DB 的结果为准。下面我们来看一下这个策略模式下的缓存读写步骤。写 :先更新 DB;然后直接删除 cache 。简单画了一张图帮
开发者(KaiFaX) 面向全栈工程师的开发者 专注于前端、Java/Python/Go/PHP的技术社区 作者 | Vt正文-开门见山谈起redis,下面三个,算是出现最多的高频词汇:setnxredLockredissonsetnx其实目前通常所说的setnx命令,并非单指redis的 setnx key value这条命令。一般代指redis中对set命令加上nx参数进行使
客户端实现主从读写分离在搭建spring boot redis 哨兵模式的时候,发现它只是实现了,服务选举是的主服务切换而已,并没有实现所谓的客户端读写分离。所以决定自己实现一个。RedisTemplate获取连接是由RedisConnectionFactory来获取连接,所以直接重写里面的相关逻辑就可以了。直接贴代码吧:自定义CustomJedisSentinelConnectionFactor
转载 2023-09-19 04:55:14
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1、概述在并发编程中,是用来保证数据同步的重要举措,Java 自带了多种的实现,如synchronized、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock等。但这些只在该进程内有效。一但跨进程就会不起作用。然而在当下的技术趋势下,微服务,单服务多实例,多实例间负载均衡已经成为常见的架构基础。在这样的多进程情况下,要保证同步,那么分布式就尤为重要。这篇文章,描述了两
转载 2024-05-15 10:52:31
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为什么需要分布式锁在 jdk 中为我们提供了多种加锁的方式:(1)synchronized 关键字(2)volatile + CAS 实现的乐观(3)ReadWriteLock 读写(4)ReenTrantLock 可重入等等,这些为我们变成提供极大的便利性,保证在多线程的情况下,保证线程安全。但是在分布式系统中,上面的就统统没用了。我们想要解决分布式系统中的并发问题,就需要引入分布式
转载 2023-08-02 15:57:34
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