深入理解Redis锁与Backoff重试机制在Go中的实现

原创 已于 2024-10-15 09:53:15 修改 · 1.5k 阅读 · 27 ·
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#redis #golang #数据库 #后端

于 2024-10-15 09:53:10 首次发布

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在构建分布式系统时，确保数据的一致性和操作的原子性是至关重要的。Redis锁作为一种高效且广泛使用的分布式锁机制，能够帮助我们在多进程或分布式环境中同步访问共享资源。本文将深入探讨如何在Go语言中实现Redis锁，并结合Backoff重试策略来优化锁的获取过程，确保系统的健壮性和可靠性。

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Redis学习（十）｜使用消息队列的重试机制实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性
weixin_44435110的博客
05-07 1958
在分布式系统中，保持 MySQL 和 Redis 之间的数据一致性是至关重要的。为了确保数据的一致性，我们通常采取先更新数据库，再删除缓存的方案。然而，在实际应用中，由于网络问题、服务故障等原因，可能会导致数据库更新成功而缓存删除失败，进而导致数据不一致。为了解决这个问题，我们可以引入消息队列的重试机制，以确保缓存删除成功。通过引入消息队列的重试机制，可以有效地实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性。
【后端高阶面经：缓存篇】36、如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？
最新发布
RickyIT的专栏
05-26 570
本文系统阐述了Redis分布式锁的设计与优化方案。核心挑战包括互斥性、容错性、原子性和可重入性等需求。针对高可用性，提出Redis Cluster分片集群和RedLock多节点算法两种方案，并进行了性能与一致性对比。在性能优化方面，重点介绍了Lua脚本原子操作、锁粒度分片、Watchdog续约机制、批量异步处理等五大技术，涵盖从网络开销降低到本地缓存兜底的全链路优化。同时详细解析了Redis持久化配置与故障转移策略，为不同业务场景下的分布式锁实现提供了完整的技术参考框架。
Redisson分布式锁，重试锁和锁续命的原理
weixin_53604412的博客
04-28 3335
获取当前时间，线程ID，尝试获取锁，判断锁失效后自动释放的时间是否等于-1，如果不等于，就用自己的锁释放时间，如果等于-1，异步调用tryLockInnerAsync，返回值是个Future，第一个参数是等待时间，第二个参数是锁释放时间，看门狗的默认30秒，第三个是时间单位，第四个参数是线程ID，这个方法内是个lua脚本，成功返回空，是否返回过期时间；如果锁已经释放了，计算剩余等待时间，判断剩余等待时间>0，开始循环，就可以重新获取锁，和上面一样，如果失败，同时上，但这里用的是信号量。会在等待内不断重试；
Redis实战案例18-Redisson的锁重试和watchdog机制
qq_45681515的博客
07-18 1631
redis笔记
Redisson分布式锁的可重入、重试、续约机制原理
Shadow_T的博客
03-05 5830
Redisson分布式锁的可重入、重试和看门狗机制的原理
Redis Cluster及JedisPool底层重试机制
吒哇
06-03 900
参考：https://www.cnblogs.com/williamjie/p/11132211.html
httpx中的限流与重试机制：高并发请求的应对策略
# 1. 高并发请求与限流重试的概念 在互联网应用中，高并发请求是经常遇到的问题。当大量请求同时到达服务器时，如果服务器无法...在本章中，我们将探究高并发请求下限流与重试的基本概念，讨论它们在系统设计中的重要
后端开发：Golang 实现分布式定时任务
大厂资深架构师
04-22 871
本文旨在为开发者提供一个全面的指南，介绍如何使用Golang构建分布式定时任务系统。分布式任务调度的基本原理Golang并发模型在任务调度中的应用分布式锁的实现与优化任务持久化和故障恢复机制系统监控和性能调优文章将从基础概念开始，逐步深入到具体实现和优化策略。我们首先介绍分布式定时任务的核心概念，然后详细讲解算法原理和数学模型。接下来，通过实际代码示例展示如何实现一个完整的分布式定时任务系统。最后，我们将讨论实际应用场景、工具推荐以及未来发展趋势。分布式定时任务。
RabbitMQ在Golang中的高效应用：消息队列最佳实践
Golang编程笔记的博客
04-13 1211
在分布式系统架构中，消息队列作为异步通信的核心组件，承担着解耦服务、削峰填谷、异步处理的重要角色。RabbitMQ作为开源消息中间件的代表，以其强大的路由能力、灵活的协议支持和生态兼容性被广泛应用。Golang（简称Go）凭借高效的并发模型、简洁的语法和原生支持高性能网络IO的优势，成为构建RabbitMQ客户端的理想选择。本文聚焦RabbitMQ在Go语言环境中的工程化实践，涵盖核心概念解析、协议适配、性能优化、异常处理、实战案例等完整技术链路。
redis中的乐观锁的实现方式（代码）
荣山的博客
09-23 516
redis中的乐观锁的实现方式
Redis中Rocket重试机制
2301_78102191的博客
05-23 276
字符串是其他四种类型的基础，与其他几种类型的区别从本质上来说只是组织字符串的方式不同而已。中最基本的数据类型，它能够存储任何类型的字符串，包含二进制数据。端发送成功了，需要通过同步双写的方法将数据同步到从节点后， 才算数据发。比如这里有一主一从，我们发送一条消息到主节点之后，这样消息就并不算从。条数据才能继续被消费，如果想保证消息实时消费，就才用双。如果非第一次启动，那么按照上次消费的位置继续消费。如果非第一次启动，那么按照上次消费的位置继续消费。如果非第一次启动，那么按照上次消费的位置继续消费。
spring-data-redis 实现用户登录次数限制以及冻结时间重试机制
不管风吹浪打，胜似闲庭信步
04-10 2061
本周收到一个优化请求，是对一个web项目实现登录用户的安全性校验，也就是实现登录次数的限制以及重试次数用完之后间隔时间再次恢复登录的功能。
重试间隔推送机制之Redis 有序集合
哦，你怎么又来了
04-23 1105
在我们开发过程中，难免需要各种服务的对接，在对接过程中由于网络等其他原因影响可能导致推送数据异常，这时候我们会采取一些重试机制 那么，类似于微信的重试推送机制的实现，如【15s/15s/30s/3m/10m/20m/30m/30m/30m/60m/3h/3h/3h/6h/6h】,我们可以采用redis有序集合 1、推送失败后，我们需要记录推送失败次数【用于取出下次推送的间隔时间节点】 2、采用Re...
【Redis】6、Redisson 分布式锁的简单使用（可重入、重试机制...）
m0_54189068的博客
07-19 3817
Redisson 的可重入锁原理、可重试原理
重试机制的实现（4m,10m,10m,1h,2h,6h,15h）
weixin_45062785的博客
01-26 3316
项目场景： 由于我我们现在所作的项目有有很多的外放接口供代理商调用，但是有些接口的响应并不是实时返回的，此时我们就需要以回调接口的方式，将信息响应给代理商。在这期间可能会出网络不稳定等其他情况，导致回调接口调用失败。所以需要特定的回调重试机制。这个机制参考了支付宝的通知模式。 思考过程： 回调本身很简单，只需代理商按要求实现我们的接口便可，但是重试机制比较麻烦，他的重试时间间隔不固定，而且到后面时间的间隔过长，使用定时任务达到的效果也并不理想，最后，通过使用rabbitmq，死信队列的特性，完美的实现了
轻量级重试机制方案(mq)
Miao_W的专栏
03-11 1091
1.Points (1)业务与重试分离 (2)重试机制只负责重试 (3)具体重试内容由业务负责 (4)采用消息机制重试 (5)重试参数类型具体由业务自己转换 (6)参数记录当前重试目标，重试次数，重试间隔参数等 2.API RetryInterface RetryResultEntity retry(String param...
基于redis、quartz的可重试的异步通知实现
流云小筑
08-06 1455
1、数据库表设计 CREATE TABLE `crl_notify_record` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `notice_owner` varchar(30) NOT NULL COMMENT '通知发起方的简称', `notice_owner_serial` varchar(80) ...
详解Redisson锁重入、锁重试及超时续约
weixin_64366370的博客
01-11 2614
Redisson锁重入、锁重试及超时续约
springboot如何利用redis写出重试机制
weixin_42759398的博客
05-19 233
LatePassengerCheckService 是一个用于处理晚到旅客逻辑的Spring服务类。它通过定时任务每5分钟检查一次已值机的旅客，筛选出有晚值机标识且未完成外呼的旅客，并将其信息存入Redis，设置24小时过期时间。此外，每1分钟执行一次独立的外呼处理任务，从Redis中获取待处理旅客信息，执行外呼操作。外呼成功后，标记旅客为已完成并从Redis中删除记录；若外呼失败，则增加重试次数，达到最大重试次数后删除记录。该服务通过Redis管理外呼队列，确保晚到旅客得到及时处理。
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