Redis 分布式锁 (欢迎吐槽)

本文介绍了一种基于Redis的分布式锁实现方案,详细解释了如何通过循环尝试获取锁、检查锁的有效性和超时机制来确保并发环境下的资源访问安全。
**
 * 采用分布式锁进行
 *
 *
 */
@Service
public class DistributedLock {

    private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DistributedLock.class);

    public final static Long TIMEOUT=Const.DL_TIMEOUT;
    @Resource
    private DealWithByRedis dealWithByRedis;
    /**
     * 获取锁操作
     *
     * @return
     */
    public boolean getLock(String LOCK_KEY) {
        boolean flag = false; // 默认没有获得锁
/**
 * 循环获取值
 */
        while (!flag) {
            flag = dealWithByRedis.setnx(
                    LOCK_KEY,
                    String.valueOf(System.currentTimeMillis()
                            + TIMEOUT + 1));
            if (flag) { // 已经获取了这个锁 然后跳出循环
// flag = true;
//LOGGER.info("********获取分布式锁********");
                break;
            }
            String rtTimestamp = dealWithByRedis.get(LOCK_KEY);
            if (rtTimestamp != null && !"".equals(rtTimestamp.trim())) { // 判断是否不为空
// 从redis获取的时间戳
                Long rtLongTimestamp = Long.valueOf(rtTimestamp);
// 当前的时间戳
                Long rtCurrentTimestamp = System.currentTimeMillis();
                if (rtLongTimestamp < rtCurrentTimestamp) { // 查看LOCK_KEY这个KEY是否过期
// 如果过期,则
                    String rtTimestamp2 = dealWithByRedis.getSet(
                            LOCK_KEY,
                            String.valueOf(System.currentTimeMillis()
                                    + TIMEOUT + 1)); // 调用getset方法获取之前的时间戳
                    if (rtTimestamp2 != null
                            && rtTimestamp.equals(rtTimestamp2)) { // 如果刚获取的时间戳和之前获取的时间戳一样的话,说明没有其他线程在占用这个锁,则此线程可以获取这个锁.
                        flag = true; // 获取锁标记
//return flag;
                        break;
                    }
// else if (rtTimestamp2 != null
// && rtTimestamp.equals(rtTimestamp2)) {//
// 如果不一样的话,则说明已经有其他线程占用了这个锁.
                }

            }
/**
 * 暂停100ms,重新循环
 */
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                System.out.println(" e=" + e.getCause());
            }
        }
        return flag;
    }

    /**
     * 释放锁操作
     */
    public void releaseLock(String KEY) {
        dealWithByRedis.del(KEY);
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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