# Javaredis分布式使用代码 ## 概述 在分布式系统中,为了保证数据的一致性和并发控制,常常需要使用分布式Javaredis是一种Java的Redis客户端,可以方便地实现分布式。本文将以一位经验丰富的开发者的角度,教会一位刚入行的小白如何使用Javaredis实现分布式。 ## 整体流程 首先,让我们来看一下实现“Javaredis分布式”所需的步骤: | 步骤
原创 2023-10-19 09:32:25
16阅读
在现代的编程语言中,接触过多线程编程的程序员多多少少对有一定的了解。简单的说,多线程中的就是在多线程环境下,多个线程对共享资源进行修改的时候,保证共享资源一致性的机制。这里不展开说。在分布式环境下,原来的多线程的就不管用了,也就出现了分布式的需求。所谓分布式服务也就是在分布式环境下,保证多个分布式的服务共享的资源一致性的服务。在分布式环境下实现一个分布式服务并不太容易,需要考虑很多在单
转载 2023-08-01 15:00:40
165阅读
# 分布式的实现 ## 1. 简介 在分布式系统中,为了保证多个节点之间的数据一致性,通常需要使用分布式来控制并发访问。在Java中,可以通过使用Redis作为分布式的实现工具来实现分布式。 ## 2. 流程图 下面是实现分布式的整个流程图: ```mermaid stateDiagram [*] --> 加锁 加锁 --> 是否成功 是否成功 --> |是
原创 2023-11-27 03:00:42
46阅读
关于分布式的概念,具体实现方式,这里就不多介绍了。 对于分布式的几种实现方式的优劣,这里再列举下1. 数据库实现方式优点:易理解缺点:操作数据库消耗较大,性能较低。为了处理一些异常,会使得整个方案越来越复杂2. 缓存实现方式优点:性能好,实现起来较为方便。缺点:通过超时时间来控制的失效时间并不是十分的靠谱。3 zookeeper实现优点:有效的解决单点问题,不可重入问题,非阻塞问题以及
Redission继承Implements Reentrant Lock,所以具备 Reentrant Lock 中的一些特性:超时,重试,可中断等。加上Redission中Redis具备分布式的特性,所以非常适合用来做Java中的分布式。 下面我们对其加锁、解锁过程中的源码细节进行一一分析。的接口定义了一下方法:分布式当中加锁,我们常用的加锁接口: boolean tryLock(l
前言日常开发中,秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式。而Redis非常适合作为分布式使用。本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式的正确使用方式。如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步。什么是分布式方案一:SETNX + EXPIRE方案二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间)方案三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)
场景有两台client1和client2 并发的修改一个user表的数据,如果是数据库集群,client1 要修改user1的金额为20,client2要在20的基础上再加30,也就是要得到money=50的结果,这时如果没有分布式,可能出现的结果就是client1修改成功,数据库集群同步为20 ,之后client2修改成功 集群整体修改为money=30 分布式的要求提供阻塞和非阻塞的获取
转载 2023-08-24 08:56:36
101阅读
方式一:数据库方式(了解,基本不会用)DROP TABLE IF EXISTS `method_lock`; CREATE TABLE `method_lock` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '锁定的方法名',
转载 2024-07-02 13:09:53
123阅读
方法一 基于数据实现分布式select * from lock_table where xxx_code = 'xxx' for update; 对于该条数据加锁,可以实现分布式 加锁后,可以进行select,不可以进行再次加锁或者更改 释放时,运行 commit 即可 在java项目中需要加事务,否则mapper查询后自动commit 优点 简单方便、易于理解、易于操作 缺点 并发量
转载 2023-12-14 19:26:35
170阅读
引  在分布式系统中,资源可能同时被多个客户端申请访问,因此保证数据访问的正确性和性能是分布式系统必须要考虑的问题。非分布式下我们通常是通过synchronize或lock,以及数据库(不限制非分布式分布式),而这两种多存在相应的弊端,synchronize或lock不能解决分布式系统,数据库锁在大量请求下容易产生等待、死锁和处理失败对数据库的影响较大。所以分布式的应用成为大多数的首选。Z
zk分布式代码封装zookeeper java client api去封装连接zk,以及获取分布式,还有释放分布式代码zk分布式的原理我们通过去创建zk的一个临时node,来模拟给摸一个商品id加锁zk会给你保证说,只会创建一个临时node,其他请求过来如果再要创建临时node,就会报错,NodeExistsException那么所以说,我们的所谓上锁,其实就是去创建某个product
转载 2024-07-24 12:18:09
37阅读
场景:        程序中插入数据前,逻辑性先判断数据是否存在,存在则做更新,不存在则插入,在高并发的场景先,多个线程在同一个时间节点来访问此程序代码,会同时发出多条插入语句,违反了实际应用逻辑;思考解决方案:1、sychronized是线程,单机应用可解决,分布式并发中无法保障逻辑正常,其无法解决上述问题;2、数据库层面上设置,或者把数据的某个自动设
转载 2023-08-04 22:12:44
101阅读
redis事务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。事务是一个原子操作:事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行。Redis事务的概念Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行
前言在平时我们对使用,在针对单个服务,我们可以用 Java 自带的一些来实现,资源的顺序访问,但是随着业务的发展,现在基本上公司的服务都是多个,单纯的 Lock或者Synchronize 只能解决单个JVM线程的问题,那么针对于单个服务的 Java 的是无法满足我们业务的需要的,为了解决多个服务跨服务访问共享资源,于是就有了分布分布式产生的原因就是集群。正文实现分布式的方式有哪些呢
在多线程中,我们可以使用Synchronizeed或者Lock解决多线程情况下共享资源访问的问题,但是它们处理的范围是线程级别的。在分布式架构中多个进程对同一个共享资源进行访问也存在数据安全问题,这个时候也需要使用来解决,这就是分布式。因为ZooKeeper支持临时节点和节点唯一性使得使用ZooKeeper实现分布式成为可能。使用ZooKeeper获取的时候,可以在/Locks节点下创建一
最近在开发中涉及到了多个客户端的对redis的某个key同时进行增删的问题。这里就会涉及一个问题:先举例在分布式系统中不加锁会出现问题:  redis中存放了某个用户的账户余额 ,例如100 (用户id:余额)  A端需要对用户扣费-1,需要两步:    A1.将该用户的目前余额取出来(100)    A2.将余额扣除一部分(99)后再插入到redis中  B端需要对用户充值+10,需要两步: 
转载 2024-04-12 07:23:12
156阅读
1、什么是分布式单机版中,当多个线程同时对共享数据做写操作的时候,会产生数据冲突即线程安全问题。对此,Java提供了Synchronized、Lock 等机制,保证同一时刻只有一个线程处理共享数据。 分布式场景下呢?应运而生了分布式2、实现思路实现分布式目前有三种流行方案,即基于数据库、Redis、ZooKeeper 的方案。 本文主要基于ZooKeeper实现,思路如下:创建临时有序节点
Redisson客户端的操作方式public static void main(String[] args) { Config config=new Config(); config.useClusterServers().addNodeAddress("redis://192.168.**.***:****", "redis:
转载 2023-10-24 07:39:16
159阅读
      实际开发中,当系统是分布式集群情况下,多个请求对一条数据进行更新时,为了数据安全,我们必须要将这条数据锁住,但是集群负载情况下使用jdk自带的此时已经无济于事。我们必须要使用数据库。下面是基于redis实现的分布式简单案例。1、接口/** * 分布式 * @author zhanglei */ public interface YBLock
转载 2023-06-25 12:51:43
128阅读
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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5