redis（三）Redis的事务和锁机制事务Redis中的事务可以用来一次执行多条指令，并且有如下两个性质：事务是一个单独隔离的操作，事务中的所有命令都会被序列化，并顺序执行，事务在执行的过程中不会被其他客户端发送过来的命令请求所打断。事务是一个原子操作，要么全部执行，要么全都不执行（不管执行成功与否）。这与mysql中的有所区别。
相关命令：命令作用multi开启一个事务，并将之后的命令放到事务
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2024-06-09 16:17:40
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【问题描述】synchronized只能解决一个tomcat的并发问题,synchronized锁的一个进程下的线程并发,如果分布式环境,多个进程并发,这种方案就失效了！ 【自己实现分布式锁的思路】1. 因为redis是单线程的，所以命令也就具备原子性，使用setnx命令实现锁，保存k-v
如果k不存在，保存（当前线程加锁），执行完成后，删除k表示释放锁
如果k已存在，阻塞
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2023-10-11 23:31:35
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乐观锁比较适用于读多写少的情况(多读场景)，悲观锁比较适用于写多读少的情况(多写场景)。1. 悲观锁当要对数据库中的某条数据进行修改时，为了防止并发，需要在修改操作执行前对该数据上锁，以防止其他任务修改数据。这种借助数据库锁机制，在修改前先锁定再修改的方式被称为悲观并发控制（悲观锁）悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统
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2023-09-06 14:02:39
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<?phpfor($i=0;$i<20;$i++){$fp=fopen('test.txt','r');if(flock($fp,LOCK_EX)){echo$i.PHP_EOL;sleep(1);flock($fp,LOCK_UN);}fclose($fp);}
原创
2018-10-06 00:40:01
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1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景，如果用户并发请求多次，而服务器处理没有加锁限制，用户则可以多次请求成功。例如换领优惠券，如果用户同一时间并发提交换领码，在没有加锁限制的情况下，用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券。伪代码如下：1 if A(可以换领) 2 B(执行换领) 3 C(更新为已换领) 4 D(结束) 如果用户并发提交换领码，都能通过可以换领(A)
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2023-09-27 10:37:52
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一 问题背景 我们做的是医疗信息化系统，在系统中一条患者信息对医院中当前科室中的所有诊断医生是可见的，当有一个诊断医生点击按钮处理该数据时，数据的状态发生了变化，其他的医生就不可以再处理此患者的数据了。我们开始的做法是，在医生点击按钮时先去后台数据库获取当前数据状态，根据状态判断数据是否可以操作，如果可以操作，则修改数据状态，进行业务逻辑处理，否则提示数据已被其他人处理，不能处理。二 问题分析 按
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2023-08-25 15:32:43
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文章目录一、Redis 锁错误使用之一二、Redis 锁错误使用之二三、正确的分布式锁 锁在我们的日常开发可谓用得比较多。通常用来解决资源并发的问题。特别是多机集群情况下，资源争抢的问题。但是，很多新手在锁的处理上常常会犯一些问题。今天我们来深入理解锁。 一、Redis 锁错误使用之一我曾经见过有的项目把查询结果存储到 Redis 当中时的伪代码如下：$redis = new \Redis('
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2023-09-25 06:37:20
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回到目录redis客户端驱动有很多，如ServiceStack.Redis,StackExchange.Redis等等，下面我使用ServiceStack.Redis为例，介绍一下在redis驱动中实现并发锁的方式，并发就是多线程同时访问和操作同一个资源，而对于redis来说，如果你多个线程共同修改一个key的value，这时就会出现并发，为了保证数据完整性，这时需要使用并发锁，在各大语言
原创
2022-08-25 12:01:29
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锁在我们的日常开发可谓用得比较多。通常用来解决资源并发的问题。特别是多机集群情况下，资源争抢的问题。但是，很多新手在锁的处理上常常会犯一些问题。今天我们来深入理解锁。一、Redis 锁错误使用之一我曾经见过有的项目把查询结果存储到 Redis 当中时的伪代码如下：$redis = new \Redis('127.0.0.1', 6379);
$cacheKey = 'query_
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2023-08-09 21:34:30
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1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景，如果用户并发请求多次，而服务器处理没有加锁限制，用户则可以多次请求成功。 例如换领优惠券，如果用户同一时间并发提交换领码，在没有加锁限制的情况下，用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券。 伪代码如下： if A(可以换领) B(执行换领)
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2023-08-01 17:26:51
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在做数据缓存的时候，通常都是把数据从数据库读取出来，然后放入缓存，接下来在缓存的有效期内都是从缓存读取数据减少数据库压力。但是在高并发环境下，就有可能出现问题，比如根据指定格式从redis下拿数据，但是当下key是不存在的，那么就需要往里面写数据，如果多个进程同时请求，会造成数据的二次写入，如果逻辑不复杂还不会出现大的问题，问题是假如这个key的数据会变化呢？那么这时候就需要加一个锁机制了，就是获
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2023-08-11 10:57:31
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文章目录前言一、封锁机制1. 自旋锁（spinlock）2. 轻量级锁（LWLock）3. 常规锁（Lock）二、封锁对象类型三、封锁查询 前言目前多数数据库的并发控制采用的是两阶段锁（Two-Phase Locking，2PL）协议，2PL保证了并发事务执行的可串行化。 在多用户环境中，数据库使用多版本并发控制（Multiversion Concurrency Control，MVCC）和多种
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2023-11-02 23:12:36
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应用环境 解决高并发，库存为负数的情况 阻塞模式 如果其他进程已经加锁文件，当前进程会一直等其他进程解锁文件后继续执行 flock($fp, LOCK_EX) // 文件锁 非阻塞模式 如果其他进程已经加锁文件，当前进程不会等其他进程解锁文件，直接返> 回，也就是直接忽略加锁的代码到关闭文件那
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2018-11-18 19:45:00
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高并发与锁高并发系统往往会存在数据不一致的问题。例如某购物网站发布的秒杀商品，在同一时间点，可能存在几万甚至上百万的用户访问，这就是一个典型的高并发场景。 在高并发场景，多个线程同时享有并访问数据。由于线程每一步的完成顺序不一样，会存在数据不一致的问题。 当前互联网主要通过悲观锁和乐观锁来解决高并发场景下的数据不一致问题。1 悲观锁悲观锁是一种利用数据库内部机制提供的锁的方法，也就是对更新的数据加
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2023-10-26 19:32:18
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1、redis锁代码： /** * 获取锁 * @param String $key 锁标识 * @param Int $expire 锁过期时间 * @return Boolean */ public function lock($key, $expire=5){ $is_lock = $this->_re
原创
2022-11-20 00:54:35
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分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。
分布式锁：线程锁：主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的，比如synchronized是共享对象头，显示锁Lock是共享某个变量（stat
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2023-08-15 18:24:12
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1 悲观锁执行操作前假设当前的操作肯定(或有很大几率)会被打断(悲观)。基于这个假设，我们在做操作前就会把相关资源锁定，不允许自己执行期间有其他操作干扰。Redis不支持悲观锁。Redis作为缓存服务器使用时，以读操作为主，很少写操作，相应的操作被打断的几率较少。不采用悲观锁是为了防止降低性能。2 乐观锁执行操作前假设当前操作不会被打断(乐观)。基于这个假设，我们在做操作前不会锁定资源，万一发生了
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2023-09-01 23:12:38
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并发编程中锁机制
原创
2023-01-19 10:56:01
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文章目录场景搭建环境1. 导入依赖2. 配置连接redis3. 编写接口4. 编写业务类5. 准备测试分析解决问题若是不加任何更改，直接使用上述业务代码使用 synchronized 关键字分布式架构下的问题问题1问题2问题3总结 场景多线程高并发卖票问题想必都不陌生，那么如何解决票的超卖问题呢？接下来我们来一步一步分析开始之前，先搭建好测试环境搭建环境1. 导入依赖<!-- redis
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2024-06-27 18:28:06
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1.分布式锁介绍在计算机系统中，锁作为一种控制并发的机制无处不在。单机环境下，操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为。 而在如今的大型复杂系统中，通常采用的是分布式架构提供服务。分布式环境下，基于本地单机的锁无法控制分布式系统中分开部署客户端的并发行为， 此时分布式锁就应运而生了。一个可靠的分布式锁应该具备以下特性：互斥性：作为锁，需要保证任何时刻只能有一个客户端(用户)持有
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2023-07-28 13:28:22
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