当在Spring Boot 中使用分布式锁时，你可以借助各种库和技术来实现。其中，Redis 和 ZooKeeper 是两个常用的分布式锁实现工具。下面将展示如何在 Spring Boot 中使用这两种工具实现分布式锁。Redis 分布式锁优点： 简单易用： Redis 的分布式锁使用简单，通过 Redis 的 setnx 和 expire 命令可以轻松实现。 性能较好： Redis 是内存型数据
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2024-09-16 00:58:50
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学习vue，就想着自己搭建一个框架学习一下，本文属于vue与后台的增删改查入门demo，不做讲解，只为了记录一下代码. 后台框架前台框架的搭建自己百度就可以做到了 项目的源码地址 https://gitee.com/cuixt/vueDemo01.git 附上一部自己实现的日记系统，springboot+vue实现github地址 先看一下大体结构后台前台 废话不多说，直接上代码后台代码1.Art
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2024-07-15 22:25:48
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前言面试总是会被问到有没有用过分布式锁、redis 锁，大部分读者平时很少接触到，所以只能很无奈的回答 “没有”。本文通过 Spring Boot 整合 redisson 来实现分布式锁，并结合 demo 测试结果。首先看下大佬总结的图正文添加依赖<!--redis-->
<dependency>
<groupId>
org.springframework.bo
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2024-06-30 09:09:02
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记一次springboot 中使用redis分布式锁引发的问题我们知道spring redis为我们提供了两个非常有用的模板：RedisTemplate,StringRedisTemplate。1.主要分析一下RedisTemplate，我们主要看一下key和value使用的是什么序列化。public void afterPropertiesSet() {
super.afterProper
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2024-06-06 23:30:25
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分布式redis锁,spring-boot-starter-data-redis,RedisTemplate,redis
分布式redis锁,spring-boot-starter-data-redis,RedisTemplate公司聊天的聊天系统，近期出现多个客服并发接待同一个客户的记录,经排查,是由于代码加的同步锁在集群环境下不适用,我们的客服系统是
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2024-06-28 22:23:05
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# 实现Java提交加锁的步骤
## 概述
在Java开发中，我们经常需要使用锁来保护临界区代码，避免多线程并发访问导致数据不一致的问题。这里我们将介绍如何使用Java中的Lock接口和ReentrantLock类来实现提交加锁。
## 流程
下面是实现Java提交加锁的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Developer a
原创
2024-03-09 04:40:43
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目录一、IDEA创建项目二、编写代码三、运行程序四、参考文献 一、IDEA创建项目在IDEA中创建一个Spring框架的项目 JDK版本选择8（也就是1.8）二、编写代码DemoApplication.Javapackage com.example.demo;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.sprin
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2024-09-11 12:45:15
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乐观锁和悲观锁独占锁和共享锁互斥锁和读写锁公平锁和非公平锁可重入锁自旋锁分段锁锁升级（无锁|偏向锁|轻量级锁|重量级锁）锁优化技术（锁粗化、锁消除）乐观锁和悲观锁悲观锁悲观锁对应于生活中悲观的人，悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。举个生活中的例子，假设厕所只有一个坑位了，悲观锁上厕所会第一时间把门反锁上，这样其他人上厕所只能在门外等候，这种状态就是「阻塞」了。回到代码世界中，一个共享数据加了悲观
前言在实际的开发项目中,一个对外暴露的接口往往会面临很多次请求，我们来解释一下幂等的概念：任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。按照这个含义，最终的含义就是 对数据库的影响只能是一次性的，不能重复处理。如何保证其幂等性，通常有以下手段：1、数据库建立唯一性索引，可以保证最终插入数据库的只有一条数据。2、token机制，每次接口请求前先获取一个token，然后再下次请求的时候在请求的hea
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2024-04-18 12:38:01
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为什么要加锁？问题背景当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。要解决的问题多用户环境下保证数据库完整性和一致性锁是什么在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对
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2024-10-16 14:04:20
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1. 业务背景有些业务请求，属于耗时操作，需要加锁，防止后续的并发操作，同时对数据库的数据进行操作，需要避免对之前的业务造成影响。2. 分析流程使用 Redis 作为分布式锁，将锁的状态放到 Redis 统一维护，解决集群中单机 JVM 信息不互通的问题，规定操作顺序，保护用户的数据正确。梳理设计流程新建注解 @interfac
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2024-02-22 14:47:29
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一、高并发同步锁（1）ThreadLocalthreadLocal为每个线程维护一个本地变量。 采用空间换时间，它用于线程间的数据隔离，为每一个使用该变量的线程提供一个副本，每个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会和其他线程的副本冲突。 ThreadLocal类中维护一个Map，用于存储每一个线程的变量副本，Map中元素的键为线程对象，而值为对应线程的变量副本。（2）Synchronized 与
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2023-08-16 13:32:22
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背景在实际开发过程中，防重复提交的操作很常见。有细分配置针对某一些路径进行拦截，也有基于注解去实现的指定方法拦截的。分析实现原理实现防重复提交，我们很容易想到就是用过滤器或者拦截器来实现。使用拦截器就是继承HandlerInterceptorAdapter类，实现preHandle()方法；使用过滤器就是实现OncePerRequestFilter接口，在doFilterInternal()完成对
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2024-03-03 22:46:43
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执行事务提交命令时，就会进入两阶段提交模式。两阶段提交分为prepare阶段和commit两个阶段。流程如下 ：这里面涉及到两个重要的参数：innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog，参数可以设置不同的值，具体可以查看mysql的帮助手册。我这里设置的是双一模式（innodb_flush_log_at_trx_commit=1，sync_bin
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2023-06-25 18:03:04
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# 实现 Spring Boot + MySQL 加锁
## 概述
在开发过程中，我们经常会遇到并发访问数据库的情况，为了保证数据的一致性和完整性，我们需要对数据库的操作进行加锁。Spring Boot 是一个非常流行的 Java 开发框架，而 MySQL 是一个常用的关系型数据库。本文将介绍如何在 Spring Boot 中使用 MySQL 加锁。
## 流程
下面是实现 Spring
原创
2023-08-24 18:46:32
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# Java Spring Boot 线程加锁指南
在现代应用程序开发中，尤其是在多线程环境下，确保数据的一致性和完整性是至关重要的。Java Spring Boot 使用线程加锁机制来避免数据竞争和不一致的问题。本文将详细讲解如何在 Java Spring Boot 中实现线程加锁，适合刚入行的开发者。
## 整体流程
在实现线程加锁的过程中，我们一般需遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-12 03:39:46
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2024-03-15 08:26:01
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什么是分布式锁在单机环境中，一般在多并发多线程场景下，出现多个线程去抢占一个资源，这个时候会出现线程同步问题，造成执行的结果没有达到预期。我们会用线程间加锁的方式，比如synchronized,lock,volatile,以及JVM并发包中提供的其他工具类去处理此问题。 但是随着技术的发展，分布式系统的出现，各个应用服务都部署在不同节点，由各自的JVM去操控，资源已经不是在 线程 之间的共享，而是
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2024-05-17 02:04:38
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# 使用Spring Boot实现Redis加锁
## 1. 简介
在分布式系统中，为了保证共享资源的安全性，我们需要使用分布式锁来控制对资源的访问。Redis作为一种高性能的NoSQL数据库，可以用来实现分布式锁。本文将介绍如何使用Spring Boot来实现Redis加锁。
## 2. 实现步骤
下面是实现Redis加锁的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-01-31 06:40:43
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前言随着分布式服务的烂大街, 不可避免的就是公共资源的争用问题, 对开发来说, 本质上就是如何限流加锁的问题.上章简单介绍了spel表达式的一些应用案例, 本章则结合spel和redisson来实现一个分布式锁注解.Redisson简介Redisson 是一个高级的、分布式协调Redis客服端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象. Redisson、Jedis、Lettuce 是三
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2024-09-26 15:59:43
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