从单机多线程到分布式锁

最新推荐文章于 2025-06-11 17:48:17 发布
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分类专栏： Java
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013182960/article/details/89705200
本文深入探讨了TCC-Transaction的原理与应用, TCC-Transaction是一种确保分布式事务一致性的模式，通过Try-Confirm-Cancel三个阶段来实现跨服务的事务一致性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Redisson实现分布式锁完整实例 多线程模拟并发（单机）
glizhewen的博客
07-15 3130
1 前言 随着分布式系统以及spring cloud等微服务架构的普及，对于分布式锁的掌握成为了每个程序员必须掌握的基操。常见的分布式锁的实现方法有基于数据库，基于分布式协调系统，基于缓存三种。本文通过Redisson 分布式重入锁用法，来简单实现分布式锁。 加锁逻辑： 根据给定key判断锁存不存在 如果锁不存在则新增锁，并设置重入计数为1，并设置过期时间。 如果锁存在，且唯一标识匹配，则表明锁重入请求，重入计数+1，并设置过期时间。 如果锁存在，但唯一标识不匹配，则表明被其他线程占用，返回剩余过期时间。
Redis多线程+BigKey+分布式锁+缓存淘汰策略
张同学的博客
06-10 680
Redis多线程特性、BigKey、布隆过滤器、缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透、分布式锁、缓存淘汰策略。
多线程入门，分布式锁，等相关资料
11-28
多线程入门，分布式锁，等相关资料，全方位，欢迎下载！
【C#|.NET】分布式锁服务
weixin_33842328的博客
01-16 137
背景 　　分布式锁服务在大家的项目中或许用的不多，因为大家都把排他放在数据库那一层来挡。当大量的行锁、表锁、事务充斥着数据库的时候，不如换个角度思考问题。一般web应用很多的瓶颈都在数据库上，这里给大家介绍的是减轻数据库锁负担的一种方案。 简介 　　如果我们的需求很简单，例如对于用户的账户资金，要保证原子性操作。并且不同的客户端在同一时间内只能提交一个对象操作。lock、单例？！在单台上...
C# 使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式
最新发布
weixin_42427882的博客
06-11 48
比如一下一个场景，需要对订单号为的订单进行扣款处理，因为后端是多节点的，防止出现用户重复点击导致扣款请求到不用的集群节点，所以需要同时只有一个节点处理该订单。string上述代码是在请求时将订单号作为redis key的一部分存储到redis中，并且生成了一个随机的lockValue作为值。只有当redis中不存在该key的时候才能够成功设置，即为获取到该订单的分布式锁了。//获取锁，并且设置超时时间为30秒//获取锁，并且设置超时时间为30秒30//获取锁，并且设置超时时间为30秒。
Java高并发编程
Javaer`s blog
02-16 250
1. 一个synchronized代码块就是一个原子操作，不可分 2. 为什么会产生脏读 比如有一个银行存款程序，我们只对存钱加锁而对取钱不加锁，那么会出现脏读的问题 public class Account { private String name; private double money; public synchronized void set(String n...
多线程并发解决方案-分布式锁
weixin_38376791的博客
09-03 906
分布式锁 基于Redis 1.可以使用Redisson实现分布式锁； @SpringBootTest class DemoApplicationTests { @Resource private Redisson redisson; @Resource private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void deductStock() { //获取锁 String
【分布式】分布式锁
kazuhura的博客
03-27 3494
在 Java 中，我们通常使用 ReetrantLock 类、synchronized 关键字这类 本地锁 来控制一个 JVM 进程内的多个线程对本地共享资源的访问不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了。于是，分布式锁就诞生了。举个例子：系统的订单服务一共部署了 3 份，都对外提供服务。用户下订单之前需要检查库存，为了防止超卖，这里需要加锁以实现对检查库存操作的同步访问。
分布式锁——基于Redis分布式锁
weixin_44040169的博客
07-03 1018
分布式锁三种方式，重点基于Redis分布式锁 + Redisson + RedLock + 用户限流(防止同一用户多次秒杀)
C#实操控制并发之Lock和Redis分布式锁
01-21
并发控制是指在多线程环境下确保数据的一致性和完整性，防止多个线程同时访问同一资源导致数据不一致。在C#中，Lock机制是一种常见的并发控制手段，它提供了独占访问，确保在同一时刻只有一个线程可以执行特定代码块...
java多线程编程-同步-锁-线程池-分布式锁总结
人无再少年
09-29 976
就是以Atomic开头的，意思是原子性，保证变量值的改变过程是原子性的。我们知道普通变量long的赋值过程，CPU要操作好几步的，这就有线程安全风险，AtomicLong就是把这几步封装成一个原子操作，类似于数据库的事务。记住常用的就行：Hashtable，Vector， ConcurrentHashMap， ArrayBlockingQueue， LinkedBlockingDeque，ThreadLocal，AtomicLong。分布式锁。java多线程编程，同步，锁，线程池就上面这些内容，
DistributedLocking:分布式锁定C＃库
04-21
分布式锁定 分布式锁的简单C＃实现，可以在专注于可扩展性的多客户端（流程）环境中使用。 快速开始 该库旨在通过抽象使用，因此，无论选择哪种基础存储库，基本操作均保持不变。 您可以在下面找到基本用法示例。 获取锁 为了获取锁，您需要提供： 资源ID-可以识别您的资源的东西， 所需的锁的TTL（生存时间）-如果您的进程无法正常释放锁，则它必须自动将自身变为非活动状态，以避免无限锁。 为此，您有一个简单的界面： // IDistributedLockProvider provider = ... var resourceId = " Resource ID " ; var ttl = TimeSpan . FromMinutes ( 5 ); var distributedLock = await provider . TryAcquireAsync ( resourceI
Redis 分布式锁，C#通过Redis实现分布式锁（转）
weixin_30530939的博客
06-21 1986
分布式锁一般有三种实现方式： 　　1. 数据库乐观锁; 　　2. 基于Redis的分布式锁; 　　3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。 可靠性 　　首先，为了确保分布式锁可用，我们至少...
多线程锁与分布式锁与分布式事务
大仙的博客
03-02 1115
锁 多个线程或多个进程在同时改变某个共享变量时，需要对变量或代码块做同步（锁），使其在修改这种变量时能够线性执行 怎么加锁 CAS：（原子操作）将预期值与内存实际值比较，当相等时，把内存实际值修改为期望值 CAS 的 ABA问题，内存值 0...
从零开始java多线程到分布式锁（三）：锁解决多线程的问题
qq_35755863的博客
11-28 453
一：回顾多线程在JVM中运行模型 这里直接将（二）中的图复制过来吧。 在回顾一下多线程运行快的原因吧。每一个线程都会复制一个工作副本以供本线程操作使用，在线程运行结束后再将工作副本同步到主内存中。 优点：每一个线程独立运行，效率贼快。 缺点：对于公共变量的处理，会产生"脏读"的可能。 二：多线程数据安全的几大特性 ...
分布式锁和多线程的遐想
zhanwuguo8346的博客
09-21 252
分布式锁。当我们有一台机器的时候。要对某一个数据进行操作。假设现在有两个线程。想同时操作一个数据。那么，为了避免对这个数据修改错误，例如：A线程对数据加1，B线程也对数据加1，由于是同时进行的操作造成计算错误导致只加了一次1。那就对在某个线程操作的时候把数据加上锁，避免其他线程的对这个数据操作。 那么这一个加锁的数据指的是什么呢？指的是堆里的变量。数据库里面的数据。可以这么理解，我们创建了一个对象，若我们对同一个对象，在不同的线程里面进行操作，这个对象就要保证是线程安全的对象才 可以。 为什么我们会用多
Redis实现单机启动多线程的集群部署
小啊呜的博客
02-12 1097
Redis实现单机启动多线程的集群部署一、前言二、整体方法简述三、修改配置文件redis.conf1、redis占用的内存的最大大小2、设置绑定的ip地址3、设置密码保护模式4、修改端口号5、设置 timeout 时间6、开启后台进程7、指定pid记录文件8、指定相应log文件9、指定各种持久化的文件10、复制配置文件11、逐个启动redis服务 叮嘟！最近做项目学习用到了Redis，在刚开始的摸...
c# 分布式锁
czjnoe的博客
01-13 2450
环境： net4.5 vs2022 模拟商品抢购，单个服务器，可以通过本地服务器缓存或数据库锁就可以处理， 分布式服务器的话，想要实现进程与进程之间实现同步锁，可以使用redis、数据库锁、ZooKeeper来实现。 单体服务器： 可以通过HttpRuntime.Cache缓存来简单实现 public class RuntimeCacheLock { private static System.Web.Caching.Cache cache = HttpRun
c# 数据库分布式锁
dotNET跨平台
05-25 471
在 C# 中实现数据库分布式锁，可以使用数据库中的行级锁来实现。具体来说，可以在数据库中创建一个表，用于存储锁的信息，包括锁的名称、持有者、过期时间等。当需要获取锁时，可以在表中插入一条记录，如果插入成功，则表示获取锁成功；否则，表示锁已被其他进程持有，需要等待或者放弃获取锁。下面是一个简单的实现示例，使用 SQL Server 数据库作为例子：publicclassSqlServerDist...
介绍一下有关多线程和分布式的内容
03-08
<think>好的，用户让我介绍一下多线程和分布式的内容。首先，我需要回想一下之前的对话历史。用户之前问过数据库连接池，我给出了详细的五点分析，包括资源复用、参数配置、性能对比、异常处理和演进方向，还用了代码示例和表格。现在用户可能希望同样结构化的回答，用类似的维度来解析多线程和分布式。 接下来，用户的需求是什么？他们可能是开发者，正在学习或工作中遇到多线程和分布式的问题，需要系统的知识梳理。可能的应用场景包括系统优化、高并发处理或者分布式系统设计。用户可能希望了解两者的核心概念、区别、实际应用以及如何结合使用。 我需要明确多线程和分布式的定义。多线程是单机内的并发，共享内存；而分布式是多机器协作，通过网络通信。两者的核心差异在于资源访问方式和通信机制。然后，要分几个维度来展开，比如基础理论、实现方式、挑战、应用场景以及结合使用的情况。这样结构清晰，符合用户之前的回复风格。 需要注意用户可能对某些技术细节不太清楚，比如线程安全、分布式一致性算法等，需要简明扼要地解释。同时，用户可能关心实际应用中的问题，比如死锁、网络分区等，需要给出解决方案或常见处理方式。还要对比两者的优缺点，帮助用户理解适用场景。 需要避免过于技术化的术语，但又要准确。使用代码示例和表格比较，像之前那样，增强可读性。比如，用Java的线程池代码和分布式锁的伪代码，展示具体实现。表格对比多线程和分布式在资源、通信、扩展性等方面的不同。 另外，用户可能想知道如何将多线程与分布式结合使用，比如在微服务中如何处理，这里需要举实际的架构例子，如电商系统，说明如何分工协作。同时，强调监控和测试的重要性，给出常用工具，方便用户实践。 最后，总结关键点，帮助用户形成清晰的认知。需要确保内容全面，结构合理，符合用户之前接受的回答方式，同时覆盖多线程和分布式的核心知识点，满足用户的学习或工作需求。</think>以下从系统架构演进的视角，分六个维度解析多线程与分布式技术： **1. 基础理论对比** ```math 多线程模型：Threads = { T₁,T₂,...,Tₙ } ∈ Process，共享Heap Memory 分布式系统：Nodes = { N₁,N₂,...,Nₙ } ∈ Cluster，通过RPC通信 ``` **2. 核心实现方式** - **多线程编程示例(Java)** ```java ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(8); // 创建线程池 pool.submit(() -> { synchronized(lock) { // 同步代码块 // 临界区操作 } }); ``` - **分布式系统示例(伪代码)** ```python # 分布式锁实现(Raft算法) def acquire_lock(key): while True: if etcd.transaction( compare=[mod_revision == 0], success=[put(key, owner)], failure=[get(key)] ).succeeded: return True ``` **3. 典型挑战与解决方案** | 维度 | 多线程挑战 | 分布式挑战 | |--------------|--------------------------|--------------------------| | 资源竞争 | 死锁(银行家算法) | 脑裂(Paxos/Raft) | | 状态管理 | 可见性(volatile) | 一致性(2PC/TCC) | | 故障处理 | 线程崩溃(UncaughtHandler)| 网络分区(探活机制) | | 性能瓶颈 | 上下文切换损耗 | 网络延迟(CDN优化) | **4. 性能指标对比** ```math 多线程吞吐量：\frac{Requests}{sec} = \frac{N_{threads}}{T_{avg}} 分布式扩展性：\lim_{N_{nodes} \to \infty} Throughput = k \cdot N_{nodes} ``` （其中$k$为系统并行度系数） **5. 现代应用场景** - **混合架构案例**：电商系统 - 前端服务：多线程处理HTTP请求（Tomcat Worker线程池） - 订单服务：分布式事务（Seata框架） - 库存服务：分布式缓存（Redis Cluster） - 支付服务：异步消息队列（Kafka多分区） **6. 关键技术演进** - **多线程优化方向** - 纤程（协程）：Go goroutine, Java Loom - 无锁编程：CAS原子操作 - 向量化：SIMD指令集 - **分布式发展趋势** - 服务网格：Istio数据平面 - 边缘计算：Kubernetes联邦集群 - 混合云架构：跨AZ调度策略 **实践建议：** 1. 监控指标： - 多线程：线程状态分布、锁竞争热度 - 分布式：P99延迟、CAP权衡水位线 2. 测试策略： - 多线程：JVM的JCStress测试工具 - 分布式：Chaos Engineering故障注入 3. 设计原则： - 多线程遵循"缩小同步域"原则 - 分布式遵守"幂等设计"铁律 当系统QPS突破10万级时，通常需要将多线程与分布式技术结合使用：在单个节点内通过线程池提升处理效率，在节点间通过分布式架构实现水平扩展。二者的协同可达成$O(N*M)$的并发能力（N节点数，M单节点线程数）。
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