165、缓存-分布式锁-Redisson-闭锁测试

最新推荐文章于 2025-07-10 17:13:06 发布
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该博客围绕Redisson进行闭锁测试，涉及缓存与分布式锁相关内容，在信息技术领域中，Redisson的闭锁测试对保障系统并发处理的正确性和稳定性有重要意义。

165.缓存-分布式锁-Redisson-闭锁测试
Java基础代码
09-14 168
缓存-分布式锁-Redisson-闭锁测试 闭锁 分布式闭锁 /** * 放假、锁门 * 5个班全部走完，可以锁大门;可以使用分布式闭锁 */ @GetMapping("/lockDoor") @ResponseBody public String lockDoor() throws InterruptedException{ RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("d
Redisson闭锁CountDownLatch
Kaaaakaki的博客
07-02 374
闭锁 所有线程都走完了 才执行闭锁 //Redisson 闭锁 CountDownLatch //多线程 5个班的人都要走 所有班级走完了才锁大门 @GetMapping("/lockdoor") @ResponseBody public String lockdoor() throws InterruptedException { RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("
缓存-分布式锁-Redisson-闭锁测试
Leon_Jinhai_Sun的博客
08-17 254
/** * 放假、锁门 * 1班没人了 * 5个班，全部走完，我们才可以锁大门 * 分布式闭锁 */ @GetMapping(value = "/lockDoor") @ResponseBody public String lockDoor() throws InterruptedException { RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("door"); door.trySetCount(5); doo.
分布式锁-Redisson-闭锁
是我的温柔啊
07-06 470
闭锁（CountDownLatch）：在要完成某些运算时，只有其它线程的运算全部运行完毕，当前运算才继续下去。 @GetMapping("/lockdoor") @ResponseBody public String lockDoor() throws InterruptedException { RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("door"); door.trySetCount(5);//设置计数为5个 do.
Redisson闭锁
sinat_34241861的博客
01-08 490
一、闭锁概述 Redisson分布式闭锁（CountDownLatch）Java对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。 二、实践 RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch"); latch.trySetCount(3); // redis中存在一个anyCountDownLatch=3，当其等于0时就闭锁 latch.a
缓存-分布式锁框架-Redisson
qq_53374893的博客
07-13 767
Redisson 是 Redis Java 客户端和实时数据平台。它提供了更方便、最简单的 Redis 工作方式。Redisson 对象提供了关注点分离，允许您专注于数据建模和应用程序逻辑。
SpringCloud系列 - 分布式锁（八）
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
07-10 1135
本文系统探讨了分布式锁的应用场景与实现方案。首先通过库存扣减案例演示了并发安全问题，分析本地锁在事务内失效、集群环境失效等问题。随后提出解决方案：调整SQL语句实现原子操作或引入分布式锁。重点介绍了基于Redis的分布式锁实现，详细讲解Redisson的多种锁机制（公平锁、读写锁）及同步工具（信号量、闭锁）。文章还解答了分布式锁与本地锁的关系、是否需要结合数据库锁等常见问题。最后指出：跨JVM共享资源必须使用分布式锁，单实例内部竞争可酌情使用本地锁，需根据业务需求平衡性能与一致性。
Spring Boot项目中分布式锁实现方案：Redisson
优快云_LiMingfly的博客
12-31 1767
事实上Redisson并没有不止步于此，在分布式锁的基础上还提供了联锁（MultiLock），读写锁（ReadWriteLock），公平锁（Fair Lock），红锁（RedLock），信号量（Semaphore），可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）和闭锁（CountDownLatch）这些实际当中对多线程高并发应用至关重要的基本部件。Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。
springboot整合redisson做分布式锁
suqinyi的博客
05-27 1631
文章目录一、简介二、引入redisson的依赖三、配置redisson3.1、编写配置文件3.2、官网的说明四、参照分布式锁和同步器4.1、官网4.2、简单概述五、案例演示5.0、统一说明5.1、可重入锁（Reentrant Lock）5.2、读写锁（ReadWriteLock）5.3、信号量（Semaphore）5.4、闭锁（CountDownLatch五、缓存里面的数据如何数据库保持一致 一、简介 redisson操作redis的一款框架，用来处理分布式锁等功能的。支持Java语言 redisso
162、缓存-分布式锁-Redisson-读写锁测试
pyd1040201698的博客
08-27 303
// 保证一定能读到最新数据，修改期间，写锁是一个排他锁(互斥锁)。读锁是一个共享锁 //写锁没有释放，读锁必须等待 @GetMapping("/write") @ResponseBody public String writeValue(){ RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock"); String s = ""; RLock rLock = loc.
160、缓存-分布式锁-Redisson-lock锁测试
pyd1040201698的博客
08-27 171
通过闭锁方式实现多线程同时并发测试
wjbtian的专栏
03-31 1737
闭锁是一种同步工具类，可以延迟线程的进度直到其达到终止状态。形象一点就是，闭锁就是一扇关闭的大门，在闭锁达到结束条件之前，这扇门是关闭的，没有任何线程可以通过。而一旦条件达到，就像开闸泄洪一样，万马奔腾，瞬间达到高并发。在此我希望模拟高并发的瞬间，而不是依次的启动线程，让其相对依次的不可控执行。当然，这只是一种使用的方法，更多的使用闭锁可以确保某些活动直到其他活动都完成后才继续执行。 Count
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
12-03
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
缓存与分布式锁实战：Redis 整合与缓存策略解析
2. 缓存逻辑：在代码实现中，通常采用“缓存-数据库”双查策略，当缓存为空时，从数据库中加载数据并放入缓存。同时，所有缓存数据应设置过期时间，防止因业务异常导致的数据不一致。 3. 本地缓存与分布式缓存：...
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