Category: Distributed Lock Solution

[汇总]分布式锁开发 0

[汇总]分布式锁开发

Spring Boot 2实现分布式锁 早期,分布式锁的相关代码存在于Spring Cloud的子项目Spring Cloud Cluster中,后来被迁到Spring Integration中。 Spring Boot加一个注解,轻松实现 Redis 分布式锁

[转]布谷鸟过滤器 0

[转]布谷鸟过滤器

为解决布隆过滤器不能删除元素的问题,布谷鸟过滤器横空出世。 论文《Cuckoo Filter:Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。 相比布谷鸟过滤器而言,布隆过滤器有以下不足: 查询性能弱 空间利用效率低 不支持反向操作(删除) 不支持计数。

[转]ZooKeeper分布式锁的实现原理 0

[转]ZooKeeper分布式锁的实现原理

1. 一、写在前面 之前写过一篇文章(《拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理》),给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的,这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。 同理,我是直接基于比较常用的Curator这个开源框架,聊一下这个框架对ZooKeeper(以下简称zk)分布式锁的实现。 一般除了大公司是自行封装分布式锁框架之外,建议大家用这些开源框架封装好的分布式锁实现,这是一个比较快捷省事儿的方式。

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[转] Bloom Filter 如何判断一个元素在亿级数据中是否存在?

1. 前言 最近有朋友问我这么一个面试题目: 现在有一个非常庞大的数据,假设全是 int 类型。现在我给你一个数,你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰,只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提:非常庞大的数据。

[转]每秒上千订单的高并发场景下如何完成分布式锁的性能优化? 2

[转]每秒上千订单的高并发场景下如何完成分布式锁的性能优化?

1. 背景引入 首先,我们一起来看看这个问题的背景? 前段时间有个朋友在外面面试,然后有一天找我聊说:有一个国内不错的电商公司,面试官给他出了一个场景题: 假如下单时,用分布式锁来防止库存超卖,但是是每秒上千订单的高并发场景,如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景? 他说他当时没答上来,因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思,因为如果是我来面试候选人的话,应该会给的范围更大一些。

[转]Redisson实现Redis分布式锁的底层原理 0

[转]Redisson实现Redis分布式锁的底层原理

1. 一、写在前面 现在面试,一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架(Spring Cloud、Dubbo)聊起,一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。 所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识,具体的来看看Redis分布式锁的实现原理。 说实话,如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候,一定是会用开源类库的,比如Redis分布式锁,一般就是用Redisson框架就好了,非常的简便易用。

[转]程序员如何 Get 分布式锁的正确姿势 0

[转]程序员如何 Get 分布式锁的正确姿势

在很多互联网产品应用中,有些场景需要加锁处理,比如秒杀、全局递增ID、楼层生成等等,大部分的解决方案是基于DB实现的,Redis也是较为常见的方案之一。 Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一些命令SETNX,GETSET,可以方便实现分布式锁机制。

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[转]聊聊分布式锁

1. 1.背景 对于锁大家肯定不会陌生,在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问,但是随着分布式的快速发展,本地的加锁往往不能满足我们的需要,在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。于是人们为了在分布式环境中也能实现本地锁的效果,也是纷纷各出其招,今天让我们来聊一聊一般分布式锁实现的套路。