前言大家好，我是飓风，今天我们来聊聊分布式锁的原理、以及基于 mysql 怎么来实现分布式锁。那么大家现在能不能想一想，分布式锁的使用场景都有哪些呢？下面我列举一些分布式锁的场景：记住一点，一定是在分布式的环境下，所以肯定是多个服务，或者多个进程来操作一个共享资源。扣减库存订单支付，检查订单是否进行了重复支付的操作缓存击穿/缓存雪崩，防止大并发对 DB 的操作上面的场景大家有没有发现一个共同点，那
分布式锁mysql实现方式 方式1：唯一索引创建锁表，内部存在字段表示资源名及资源描述，同一资源名使用数据库唯一性限制。多个进程同时往数据库锁表中写入对某个资源的占有记录，当某个进程成功写入时则表示其获取锁成功其他进程由于资源字段唯一性限制插入失败陷入自旋并且失败重试。当执行完业务后持有该锁的进程则删除该表内的记录，此时回到步骤一。 表数据create table `database_lock`(
问题(1)什么是分布式锁？(2)为什么需要分布式锁？(3)mysql如何实现分布式锁？(4)mysql分布式锁的优点和缺点？简介随着并发量的不断增加，单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化，这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用，我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案，今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全。
MySQL服务器逻辑架构图：一.事务1.四个特性：原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)、持久性(durability)。2.隔离级别(1)READ UNCOMMITTED(未提交读)事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据，这也被称为脏读。这个级别会导致很多问题，从性能上来说，这个级别不会比其他的级别好太多
MongoDB分片简述高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询量会将单机的 CPU 耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘 IO 上。MongoDB 分片是使用多个服务器存储数据的方法，以支持巨大的数据存储和对数据进行操作。分片技术可以满足 MongoDB 数据量大量增长的需求，当一台 MongoDB 服务器不足以存储海量数据或不足以提
分布式锁应该具备哪些条件：1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行； 2、高可用的获取锁与释放锁； 3、高性能的获取锁与释放锁； 4、具备可重入特性； 5、具备锁失效机制，防止死锁； 6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。 常见的分布式锁解决方案如下：基于数据库实现分布式锁 基于ZooKeeper实现分布锁 基于缓存（Redis等）实现分布式锁 1
一、分布式锁基本原理比如，我们现在有这么多商品服务，现在都要查数据库，现在我们约定只有一个人能查数据库，查完以后放到缓存里面。这样呢，所有服务都要进来，需要抢占一个锁，本地情况下，我们可以使用语法比如synchronize(this)锁住当前对象，只要大家用的是一个对象，就能锁住了。在分布式情况下也一样，我们this在分布式情况下，肯定没得用。但是，我们可以考虑现实生活中的一个例子，比如，我们几千
问题(1)什么是分布式锁？(2)为什么需要分布式锁？(3)mysql如何实现分布式锁？(4)mysql分布式锁的优点和缺点？简介随着并发量的不断增加，单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化，这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用，我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案，今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式
一. 为什么要引入锁 多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题: 丢失更新 A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统 脏读 A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致 不可重复读 A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时
1.Hbase简介Hbase是分布式、面向列的开源数据库（其实准确的说是面向列族）。HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务，MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力，Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制，因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。2. Hbase的几个特点1）海量存储：适合存储PB级
在Java中，关于锁我想大家都很熟悉。在并发编程中，我们通过锁，来避免由于竞争而造成的数据不一致问题。通常，我们以synchronized 、Lock来使用它。
但是Java中的锁，只能保证在同一个JVM进程内中执行。如果在分布式集群环境下呢？
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2023-06-15 09:13:30
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单体应用锁在单体的应用开发场景中，涉及并发同步的时候，大家往往采用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的同步问题。但在分布式集群工作的开发场景中，那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理种跨JVM进程之间的数据同步问题，这就是分布式锁。公平锁和可重入锁的原理最经典的分布式锁是可重入的公平锁。什么是可重入的公平锁呢？直接讲解的概念和原理，会比较抽象难懂，还是从具体的实例入手吧！这里
redis的分布式锁设计思路 1.概念我们在开发时最常用的一个是java给我们提供的基于jvm的锁，锁的获取和释放由jvm来管理，我们只需要标注synchronized就可以。 另外还有Lock，需要显式的调用锁定和解锁。这两种锁的作用范围是一个jvm进程，也就是我们的一个系统中； 在分布式系统中，一个集群内的不同主机或者不同集群同时
Redis实现分布式锁的7种方案 Redis实现分布式锁的7种方案，及正确使用姿势！Java中文社群 前天 以下文章来源于捡田螺的小男孩 ，作者捡田螺的小男孩捡田螺的小男孩
专注后端技术栈，热爱分享，热爱交朋友，热爱工作总结。毕业于华南理工大学，软件工程专业~种方案前言日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布
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2023-08-09 21:15:34
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1. Redis作为分布式锁以及经典面试1. 使用redis作为分布式锁。
2. redis中常见的面试题。
(1)redis缓存穿透
（2）缓存雪崩。2. 使用redis作为分布式锁。锁场景:@Service
public class StockService02 {
@Resource
private StockDao stockD
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2023-08-22 10:07:44
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Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。欢迎大家加我微信itsoku一起交流java、算法、数据库相关技术。这是Mysql系列第26篇。本篇我们使用mysql实现一个分布式锁。分布式锁的功能 分布式锁使用者位于不同的机器中，锁获取成功之后，才可以对共享资源进行操作锁具有重入的功能：即一个使用者可以多次获取某个锁获取锁有超时的功能：即在指定的时间内去尝试获取
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2023-07-17 18:21:20
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在分布式系统里，我们有时执行定时任务，或者处理某些并发请求，需要确保多点系统里同时只有一个执行线程进行处理。分布式锁就是在分布式系统里互斥访问资源的解决方案。通常我们会更多地使用Redis分布式锁、Zookeeper分布式锁的解决方案。本篇文章介绍的是基于MySQL实现的分布式锁方案，性能上肯定是不如Redis、Zookeeper。对性能要求不高，并且不希望因为要使用分布式锁而引入新组件的时候，就
文章目录实现思路：问题：死锁错位解锁业务并发执行问题 实现思路：redis setIfAbsent 加锁逻辑执行完，finally执行remove，释放锁问题：死锁加锁后宕机导致无法释放锁； 解决方案： 设置锁过期时间，且需要保证setNx和设置过期时间操作的原子性过执行一个Lua脚本文件来实现RedisConnection命令连用(Boolean)redisTemplate.execute(n
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2023-06-23 20:46:54
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提起到锁，我们在单机应用开发涉及到同步问题时往往会采用Sychronized、Lock的方式进行解决多线程的代码同步问题，此时多线程的运行都是在同一个JVM中。但是在分布式集群的情况下，此时多线程的运行在多个JVM环境下，是无法通过JVM锁来解决同步问题的。  
1.背景介绍 在多线程高并发场景下，为了保证资源的线程安全问题，
jdk
为我们提供了
synchronized
关键字和 ReentrantLock
可重入锁，但是它们只能保证一个
jvm
内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生 横行的当下，如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题，
jdk
并没有给我们提供既有的 解决方案。此时
