1.javaå¹è®ä¸»è¦å¦ä»ä¹ï¼
2.Redis 码解实现分布式锁 +Redisson 源码解析
3.分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
4.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
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1. 认è¯è®¡ç®æºç¡¬ä»¶
2. 计ç®æºç»æåç
3. 计ç®æºè½¯ä»¶ç¥è¯
4. 计ç®æºç½ç»ç¥è¯
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6. 认è¯è®¡ç®æºç æ¯
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. Java ä¸çéåç±»å
. List éå
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. Math 类常ç¨æ¹æ³
. IO/NIO
. åèè¾å ¥æµ(InputStreamãFileInputStreamãBufferedInputStream)
. åèè¾åºæµ(OutputStreamãFileOutputStreamãBufferedOutputStream)
. å符è¾å ¥æµ(ReaderãInputStreamReaderãFileReader BufferedReader)
. åèè¾åºæµ(WriterãOutputStreamWriterãFileWriterãBufferedWriter)
. æ件å¤å¶
. SerializeãDeserialize
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. å¤çº¿ç¨(ThreadãRunnable)
. Thread LifeCycle
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. 线ç¨çåæ¥åæ»é
. Thread Pool
. èåºæååï¼å¢éåä½
. Socket(TCPãUDP)
. XML æ¦å¿µãä¼å¿ãè§è
. XML ä¸ç¹æ®å符çå¤ç
. 使ç¨DOM 读åãæ·»å ãå é¤ã解æ XML æ°æ®
第äºé¶æ®µï¼javawebå¼å
. æ建åé ç½®MySQL æ°æ®åº
. æ°æ®åºå¢ãå ãæ¥ãæ¹è¯å¥
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. æ°æ®åºç¨æ·ç®¡ç
. æ°æ®åºè®¾è®¡
. 项ç®å®æ-é¶è¡ATM åå款æºç³»ç»
. èµ°è¿ HTML åCSS
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. jQuery çAjax 交äºæ©å±
. 项ç®å®æâ使ç¨Ajax ææ¯æ¹è¿æ°é»åå¸ç³»ç»
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. å¨Linux ä¸ç®¡çç®å½åæ件
. å¨Linux ä¸ç®¡çç¨æ·åæé
. å¨Linux æå¡å¨ç¯å¢ä¸å®è£ 软件åé¨ç½²é¡¹ç®
. èåºæååï¼èåºæ²é
第ä¸é¶æ®µï¼ ä¼ä¸çº§æ¡æ¶å¼å
. MyBatis ç¯å¢æ建
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å¤ç)
. Spring æ°æ®æº(å±æ§æ件ãJNDI)ãBean ä½ç¨å
. Spring æ¡æ¶çè¿è¡åç
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. SpringMVC ä¹æ°æ®ç»å®ãæ°æ®æéªã
. SpringMVC ä¹è§å¾åè§å¾è§£æ
. SpringMVC ä¹æ件ä¸ä¼ ãæ¬å°å解æ
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. Oracle æ°æ®åº SQLãå页ãå¤ä»½ãè¿å
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. Hibernate ä¸é ç½®å ³èæ å°
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. Struts 2 é ç½®
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. Struts 2 æ¦æªå¨
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. 使ç¨Struts 2 å®ç°Ajax
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. éç¨ç¬è«è®¾è®¡
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第åé¶æ®µï¼ åå端å离å¼å
. GitHub
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. Git è¿é¶(å¤åæ¯åä½)
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. 使ç¨Maven æ建å¤æ¨¡å项ç®
. 使ç¨Maven æ建ç§æä»åº
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. 使ç¨ææ·-Scrum æ¹å¼å¼å管çå®æ
. åå端å离ãåå¸å¼é群æ¶æãåç´æ¶æ
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.大åäºèç½æ 游çµå项ç®å®æ-ç±æ è¡
第äºé¶æ®µï¼ åå¸å¼å¾®ææ¶æå¼å
. Spring Boot ç¯å¢æ建
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ActiveMQ\RabbitMQ
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. Docker Compose æ©å®¹ã缩容
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. Elasticsearch æ¥è¯¢/å¤åæ¥è¯¢
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第å é¶æ®µï¼ccæå¡
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. Python ç¬è«
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. èä¸è§å
. 项ç®é¢è¯
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æ估计è½æä½ çæï¼æä¸æ¸ æ¥çå¯ä»¥ç§ä¿¡æ
Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
在一些场景中,多个进程需要以互斥的码解方式独占共享资源,这时分布式锁成为了一个非常有用的码解工具。
随着互联网技术的码解快速发展,数据规模在不断扩大,码解分布式系统变得越来越普遍。码解呼死你系统源码一个应用往往会部署在多台机器上(多节点),码解在某些情况下,码解为了保证数据不重复,码解同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行,码解即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。码解在单机环境中,码解应用是码解在同一进程下的,仅需通过Java提供的码解 volatile、ReentrantLock、码解synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中,litemall源码阅读不同机器不同进程,需要在多进程下保证线程的安全性,因此分布式锁应运而生。
实现分布式锁的三种主要方式包括:zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁,但基于Redis实现的性能通常会更好,具体选择取决于业务需求。
本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案,以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。
为了确保分布式锁的可用性,实现至少需要满足以下四个条件:互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的外挂论坛源码set命令加上nx、px参数实现加锁,以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程,核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁,但存在单点风险,即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉,可能会导致锁丢失,导致多个客户端持有锁的情况。
Redisson提供了一种更高级的实现方式,实现了分布式可重入锁,包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式,还提供了一系列分布式的爬音乐源码Java常用对象和锁实现,如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单,旨在分离对Redis的关注,让开发者更专注于业务逻辑。
通过Redisson实现分布式锁,相比于纯Redis实现,有更完善的特性,如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时,RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题,python源码导出Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock,能够真正解决单点故障的问题,但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。
如果业务场景可以容忍这种小概率的错误,推荐使用RedissonLock。如果无法容忍,推荐使用RedissonRedLock。此外,RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点,并确保在N个实例上获取和释放锁,以提高分布式系统中的可靠性。
在实现分布式锁时,还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建,这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式,以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。
在使用Redisson实现分布式锁时,通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码,为实现RedLock算法提供了支持。
分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
在高并发场景中,为解决资源竞争和共享问题,引入了分布式锁,衍生出可重入锁、读写锁等。随着服务架构的分布式化,这些并发问题扩展到了分布式场景,业务中需要分布式锁和分布式AQS来确保资源管理。
分布式锁的实现方式多样,如基于Redis的Redisson和Zookeeper的Curator。Redisson利用redLock算法避免主从复制导致的重复加锁,但存在单点故障问题。Curator则依赖zk的临时顺序节点实现锁,提供了一种更健壮的解决方案。
要选择分布式锁,需关注其基本特性,如高可用性、线程安全、可重入性、锁的公平性等。Redisson的锁模型通过lua脚本保证原子性和公平性,而Curator的zk实现则利用watcher机制实现公平锁。
Redisson提供更丰富的功能,如可重入锁、读写锁,以及通过lua脚本实现的高级特性。而zk的zk锁模型更为简单,公平性较好,适用于对强一致性要求较低的场景。
总结来说,选择哪种分布式锁取决于业务需求和性能要求,Redisson适合竞争激烈但对一致性要求不高的场景,而zk在强一致性方面更有优势。
万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码,我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现,离不开对 Redis 发布订阅(pub/sub)机制的利用。订阅者(sub)通过订阅特定频道(channel)来接收发布者(pub)发送的消息,实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前,需获取 RLock 实例对象,进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。
Redisson 中的 RLock 实例初始化时,会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁(tryLock)和直接获取锁(lock)两种方式。tryLock 方法中,通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令(整合成 Lua 脚本)与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况,hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数,确保锁的可重入性。
解锁逻辑相对简单,通过调用 unlock 方法,Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在,是否为当前线程持有,并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。
此外,Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现,通过多个无关联的 Redis 实例(Node)组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性,但并不保证强一致性。因此,在业务场景对锁的安全性有较高要求时,可采取业务层幂等处理作为补充。
Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则,通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中,通过巧妙利用并发工具和网络通信机制,实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足,但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。
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