redis实现分布式锁

最新推荐文章于 2024-10-11 09:20:04 发布
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  • 分布式锁解决的问题

    • 互斥性
    • 安全性
    • 死锁
    • 容错

  • redis实现分布式锁的

    • 使用 SETNX key value 并通过 expire key seconds 解决长期有效问题
      这样不好的地方是原子性得不到满足
    • 更好的是使用
      set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
      （ redis 2.6.12版本开始就可以使用）

  • 大量的同时过期注意事项
    集中过期，清除大量key很耗时，会出现短暂的卡顿
    解决办法：设置key时添加随机值

记录Redis存储对象的问题
liupeng_qwert的专栏
07-13 1091
1、Redis可以用来存储Java对象，Jedis有一个方法 String redis.clients.jedis.BinaryJedis.set(byte[] key, byte[] value)Set the string value as value of the key. The string can't be longer than 1073741824 bytes (1 GB). Tim
Redis实现分布式锁
weixin_53622554的博客
01-03 2517
1. 为什么需要分布式锁？我们都知道，以上情况，，此时就2. 单机锁 & 分布式锁的定义：3. 分布式锁应该具备哪些条件？4. 分布式锁都有哪些主流的实现方案？分布式锁的核心是实现多线程之间互斥，而满足这一点的方式有很多，常见的有三种：补充：Zookeeper实现分布式锁的思路实现分布式锁的核心思路5. 如何用 Redis 实现分布式锁的？Redis本身可以被多个客户端访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁，而且Redis的读写性能高，可以应对高并发的锁操作场景。
什么是分布式锁?Zookeeper和Redis是如何实现的？
iloveoverfly的博客
01-19 5581
为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰，我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁。具体定义，实现和使用场景，请参详什么是分布式锁，该篇文章强力推荐，写得很透彻。 着重强调下，分布式锁具体的条件和重要的实现逻辑。 在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 常见的情景，例如定时任务在多个服务运行。同一个用户对同一...
Redis实现接口幂等
maybe的博客
08-29 3771
最近自己在做一套spring开发脚手架，期间做了一个幂等工具。今天分享一下吧。也请大家给提提意见。看看有哪些问题。 实现思路大概就是一个声明式的方式，通过注解进入切面，实现对目标方法的环切。利用redis的单线程特性。实现接口幂等。 不多说了，直接上代码，现阶段还不是很完善。后续如果整个项目完善了，到时候再发上来吧。 先看一下注解： /** * 幂等注解 * 用于c...
Redis分布式锁的try-with-resources实现
weixin_33901843的博客
06-21 195
Redis分布式锁的try-with-resources实现 一、简介 在当今这个时代，单体应用（standalone）已经很少了，java提供的synchronized已经不能满足需求，大家自然 而然的想到了分布式锁。谈到分布式锁，比较流行的方法有3中： 基于数据库实现的 基于redis实现的 基于zoo...
C++ redis实现分布式锁
恋恋风辰的技术博客
10-11 2054
在单机环境中，常见的锁机制如互斥锁（Mutex）用于保护共享资源。然而，在分布式系统中，由于多个进程可能运行在不同的机器上，单纯依赖本地锁无法实现资源的同步访问。这就需要分布式锁来确保跨多个节点的互斥访问。分布式锁的关键特性：同一时刻只有一个客户端可以获取锁。锁有超时机制，防止因客户端故障导致的死锁。即使部分节点失效，锁机制仍然可靠。
Redis实现分布式锁(附源码+讲义)
07-01
分布式锁有很多种解决方案，今天我们要讲的是怎么使用缓存数据库Redis来实现分布式锁。 课程目标:  理解redis分布式锁的应用场景  掌握redis分布式锁的实现原理  掌握redis分布式锁在微服务项目中的应用  掌握...
redis实现分布式锁,自旋式加锁,lua原子性解锁
07-16
本文将深入探讨如何使用Redis实现分布式锁，以及如何利用自旋式加锁和Lua脚本实现原子性解锁。 首先，我们来理解分布式锁的基本概念。分布式锁是在多节点之间共享资源时，用于协调各个节点的访问控制机制。在分布式...
Java基于redis实现分布式锁代码实例
08-19
Java基于Redis实现分布式锁代码实例 分布式锁的必要性 在多线程环境中，资源竞争是一个常见的问题。例如，在一个简单的用户操作中，一个线程修改用户状态，首先在内存中读取用户状态，然后在内存中进行修改，然后...
基于redis实现分布式锁的原理与方法
12-14
redis实现分布式锁 数据库实现分布式锁 zk实现分布式锁 今天我们介绍通过redis实现分布式锁。实际上这三种和java对比看属于一类。都是属于程序外部锁。 原理剖析 上述三种分布式锁都是通过各自为依据对各个请求...
如何从Spring RedisTemplate中获得Jedis实例
架构师学习成长之路
09-01 6675
本文的方案是从RedisConnectionFactory中取得Redis连接(JedisConnection实现类)，然后使用反射的方法从中取得Jedis实例，即可直接执行其中的方法
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
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掌握ZooKeeper与Redis实现分布式锁
使用Redis实现分布式锁的框架方式，会封装更多的辅助功能，比如锁的自动续租、死锁检测与处理等，以提供更为健壮的分布式锁功能。 4. 分布式锁的优缺点： - ZooKeeper分布式锁优点：ZooKeeper的高可用性和一致性...
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