引言在开发 Java 应用程序时,异常处理是至关重要的一环。然而,在面对复杂的分布式系统、网络请求和外部服务调用时,异常的发生是难以避免的。为了提高系统的稳定性和可用性,我们需要采取一些措施来灵活应对异常情况。其中之一就是使用重试机制来处理某些类型的异常,使系统能够自动尝试重新执行操作,从而降低因异常而导致的失败率。在本文中,我们将探讨如何在 Java 中实现重试机制,并提供一些最佳实践和示例代码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java分布式锁超卖实现
## 1. 流程概述
在实现Java分布式锁超卖的过程中,我们可以分为以下几个步骤:
1. 获取分布式锁
2. 检查库存
3. 扣减库存
4. 释放分布式锁
下面将逐步介绍每个步骤的具体实现。
## 2. 所需代码和步骤详解
### 2.1 获取分布式锁
在这个步骤中,我们需要使用一个分布式锁来保证在多个线程同时访问时只有一个线程能够执行后续的操作。这里            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-28 02:33:58
                            
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            一、为什么要使用分布式锁           由于业务的发展以及复杂度,需要用到集群,一个业务被部署都多态服务器上,然后做负载均衡。为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行,在传统单体应用单机部署的情况下,可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLock或Synchronized)进行互斥控制。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近一段时间在研究数据库的分布式部署,但是并不是所有的数据库本身都支持分布式,那么怎么办呢。本人自己没有用过分布式的数据库,根据自己的想到一种简单分布式的架构,来进行分布式的部署。现在先上图,大概的想法是在数据库外面多加一次 分布式引擎和引擎数据库,来实现对多个数据库的管理,首先我们来说一下此种方案的可行性,它是基于原来数据库的基础上在搭建平行的数据库来分摊压力,而分布式引擎的作用则是处理主程序对            
                
         
            
            
            
            目录1 一人一单并发安全问题2 分布式锁的原理和实现2.1 什么是分布式锁?2.2 分布式锁的实现1 一人一单并发安全问题之前一人一单的业务使用的悲观锁,在分布式系统下,是无法生效的。理想的情况下是这样的:一个线程成功获取互斥锁,并对查询订单并创建订单,其他线程无法干预。 它的原理是会有一个锁监视器,来监听是谁获得了锁。 但是问题就出现在:分布式系统下,有多个不同的JVM,不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            超卖解决方案?1、mysql悲观锁:select_for_updata()2、mysql乐观锁:While Ture:
  #查询
  
 。。。
	User.object.filter(原来的条件).updata(现在的条件)分布式锁什么是分布式锁? 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。什么实用分布式锁? 为了保证共享资源的数据一致性。什么场景下使用分布式锁? 数据重要且要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 解决分布式高并发超卖现象
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 使用分布式锁来保证库存操作的原子性 |
| 2 | 针对高并发场景进行限流控制 |
| 3 | 使用消息队列异步处理订单 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一:使用分布式锁
在分布式系统中,为了保证某个业务操作的原子性,可以使用分布式锁来控制并发访问。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在开始提到Redis分布式锁之前,先说一下redis中的两个命令。SETNX key valuesetnx 是SET if Not eXists(如果不存在,则 SET)的简写。 用法如图,如果不存在set成功返回int的1,这个key存在了返回0。SETEX key seconds value上面这个命令的含义是:将值 value关 联到 key,并将 key的生存时间设为 seconds (以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用redis的分布式锁可以解决商品超卖的问题,简单事例(基于YII2框架):/**
     * @desc 加锁方法
     *
     * @param $lockName string | 锁的名字
     * @param $timeout int | 锁的过期时间
     * @return 成功返回identifier /失败返回false
     */
    public            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式锁随着技术快速发展,数据规模增大,分布式系统越来越普及,一个应用往往会部署在多台机器上(多节点),在有些场景中,为了保证数据不重复,要求在同一时刻,同一任务只在一个节点上运行,即保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中,应用是在同一进程下的,通过Java并发包提供的API即可保证线程的安全性。在集群多机部署的环境中,应用在不同的进程中,也就引出了分布式锁的问题。白话讲分布式锁:所            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Redis 分布式锁解决超卖问题
### 1. 流程图
```mermaid
gantt
    title Redis 分布式锁解决超卖问题流程
    section 申请锁
    申请锁: 1, 1, 2
    section 处理业务
    处理业务: 3, 3, 4
    section 释放锁
    释放锁: 5, 5, 6
```
### 2. 步骤及代码示例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-13 05:20:19
                            
                                34阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 使用Redisson分布式锁防止超买超卖
在微服务架构中,由于多个服务可能会访问同一资源,如库存,超买或超卖的问题时有发生。为了解决这个问题,使用分布式锁是一种有效的策略。本文将介绍如何通过Redisson实现分布式锁,以防止超买超卖,并提供示例代码进行详细说明。
### Redisson简介
Redisson是一个基于Redis的 Java 客户端库,它提供了许多高级特性,其中之一是分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-23 04:08:49
                            
                                242阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            前言本章节主要实现限时、限量优惠券秒杀功能,并利用分布式锁解决《超卖问题》、《一人一单问题》。一.优惠券下单基本功能实现1.功能介绍及流程图2.代码实现@Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
    @Resource
    private RedisIdworker redisIdworker;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-09 10:17:37
                            
                                490阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            什么是Spring CloudSpring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、智能路由、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud并没有重复制造轮子,它只是将各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-03 12:38:05
                            
                                40阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            本文从众所周知的 setnx 命令开始实现一个简单的 Redis 锁,在实际应用中逐步揭示其面临的问题并给出解决方案,循序渐进地讲解分布式锁需要解决的诸多问题(被动释放、属主、锁等待、保活等),让人知其然且知其所以然。另外本文指出分布式锁并不是银弹,有些问题虽然能用分布式锁解决,但其实有其他更好的方案。
    场景假设我们有个批处理服务,实现逻辑大致是这样的:用户            
                
         
            
            
            
            什么是超卖?  某件商品库存数量10件,结果卖出了15件。  会有什么影响?商品卖出数量超出了库存数量导致商家没有商品发货、发货时间延长、买卖双方容易发声纠纷 超卖现象一  系统中库存为1,A和B同事看到这个商品,加入购物车,并同时提交订单,所以产生了两笔订单,  卖家在商品发货时,发现只有1件商品,但是有两笔订单,导致卖家无法给其中一方发货。  产生原因:扣减库存的动作,在程序中进行            
                
         
            
            
            
            高手:首先我先解释一下分布式系统。简单来说,分布式是一组通过网络进行通信,并且为了完成共同的计算任务的计算机节点组成的系统。分布式系统的设计理念,其实是来自于小型机或者大型机的计算能力的瓶颈和成本的增加。在集中式系统里面,要想提升程序的运行性能,只能不断的升级CPU以及增加内存,但是硬件的提升本身也是有瓶颈的,所以当企业对于计算要求越来越高的时候,集中式架构已经无法满足需求了。在这样的背景下, 就            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-11 06:21:11
                            
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            文章目录py-redis 分布式锁电商库存服务库存表设计并发问题解决方案使用悲观锁使用分布式锁使用redis 分布式锁解决库存并发问题 py-redis 分布式锁电商库存服务电商的库存为核心服务,一般抽离为独立的服务用户查看商品信息中的库存量,以及下单时扣除库存都需要与库存服务交互下边的案例为简化的电商下单扣除库存的案例用户下单后并不会直接扣除库存量,而是预扣除当订单超时,或者用户支付失败时,会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-12 04:59:10
                            
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            分布式锁1. 什么是分布式锁分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中,常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁。2. 为什么要使用分布式锁为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行,在传统单体应用单机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-22 10:56:52
                            
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            1.什么是 ZooKeeper?答:ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务,是一个典型的分布式数据一致性解决方案。设计目的是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效可靠的系统,并以一系列简单易用的原子操作提供给用户使用。2.ZooKeeper 提供了哪些功能?答:ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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