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Redis分布式鎖的原理是什么?如何續(xù)期?
在傳統(tǒng)單體應(yīng)用單機(jī)部署的情況下,并發(fā)問題可以通過使用Java并發(fā)相關(guān)的鎖如synchronized,但是當(dāng)規(guī)模上升到分布式集群的情況下,要控制共享資源訪問,就需要通過分布式鎖來實(shí)現(xiàn)。常見的分布式鎖方案如數(shù)據(jù)庫樂觀鎖,Redis鎖,zk鎖等。

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Redis分布式鎖可以有多種方式實(shí)現(xiàn)但是其核心就是通過以下三個Redis命令組合實(shí)現(xiàn)。
上面為Redis的一個最簡單的鎖實(shí)現(xiàn)原理,實(shí)際中還需要考慮更多具體的情況作出相應(yīng)的調(diào)整。如
實(shí)際開發(fā)環(huán)境中不確定的因素有很多,需要慢慢地去調(diào)整實(shí)踐達(dá)到理想狀態(tài),可以考慮使用redisson框架來實(shí)現(xiàn)。
這個情況比較獨(dú)特,出現(xiàn)這個問題的根本原因在于鎖失效的時間小于業(yè)務(wù)處理的時間導(dǎo)致業(yè)務(wù)還沒處理完畢鎖就釋放了。那么解決方案是合理地結(jié)合業(yè)務(wù)去設(shè)置鎖失效的時間。
但是也有更好的方案就如前文提到的redisson,其中的可重入鎖概念。
默認(rèn)情況下,加鎖的時間是30秒.如果加鎖的業(yè)務(wù)沒有執(zhí)行完,那么到 30-10 = 20秒的時候,就會進(jìn)行一次續(xù)期,把鎖重置成30秒。
分布式鎖的需求產(chǎn)生
分布式鎖的需求是伴隨著應(yīng)用分布式部署而來的,在單體應(yīng)用,且只部署一臺服務(wù)器的情況下,通過java的同步鎖即可實(shí)現(xiàn)。同步鎖,即是一個原子性的操作。
那么當(dāng)應(yīng)用進(jìn)行了分布式部署,應(yīng)用有多個服務(wù),這個時候應(yīng)用服務(wù)端就沒有一個可提供原子性操作的地方了,Redis性能高,且是單線程,因此可提供一個原子性操作的地方,利用它,就可以實(shí)現(xiàn)分布式鎖。
用場景說話,使用Redis分布式鎖的場景如下圖所示:
如下圖所示,隨后會根據(jù)場景說明分布式鎖及續(xù)期相關(guān)問題的來龍去脈。
- 圖中序號1:進(jìn)來一個請求,這個請求要求我們保存一個“訂單A”;
- 圖中序號2:2.1 步,請求進(jìn)來,首先去嘗試設(shè)置一個Redis 值,他的鍵就是訂單號“訂單A”,如果嘗試成功,則代表我這個線程是第一次設(shè)置,相當(dāng)于我拿到了這個鎖;如果嘗試失敗,那么,可以拋出異?;蛘叩却欢螘r候后再次重試,這里可以根據(jù)業(yè)務(wù)場景的不同采取不同的策略。這里的關(guān)鍵是在Redis中的操作是單線程的,因此該操作是原子性的。2.2步,為了防止應(yīng)用服務(wù)意外中斷,Redis中的數(shù)據(jù)一直存活,消耗資源,需要設(shè)置一個超時時間。(如果為了嚴(yán)謹(jǐn),可以將2.1, 2.2 兩步封裝成一個lua腳本部署在Redis服務(wù)器上)
- 圖中序號3:情況A,這個時候是當(dāng)Redis的key還未失效,程序就已經(jīng)執(zhí)行完成,且刪除了Redis中的數(shù)據(jù),一切正常;情況B:就是需要續(xù)期的場景,如果要避免這個場景的出現(xiàn),可以將Redis key的失效時間設(shè)置長一點(diǎn),可以應(yīng)對大多數(shù)業(yè)務(wù)。如果要徹底解決,可以在應(yīng)用端添加一個Redis鎖的注冊中心,然后起一個監(jiān)聽線程去監(jiān)聽這個注冊中心,發(fā)現(xiàn)有鎖還在被持有,但是Redis 已經(jīng)快過期了,則修改相應(yīng)key的失效時間,進(jìn)行續(xù)期。
分布式系統(tǒng)你們是怎么實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的?
分布式系統(tǒng)搭建確實(shí)是比較困難的,涉及的點(diǎn)比較多,有幸參與過,來說說自己的拙見吧!
下面以保險公司為例:
1,應(yīng)用服務(wù):根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)分為契約,核保,批改,理賠,每個大的系統(tǒng)下面可能會有細(xì)分!至少要保證四個大的服務(wù)群!
服務(wù):都是使用spring cloud搭建公司的微服務(wù),保證各系統(tǒng)之間的服務(wù)對外提供,每個服務(wù)對外提供都使用nginx進(jìn)行負(fù)載均衡,真正的應(yīng)用服務(wù)有四臺或者兩臺!
數(shù)據(jù)庫:每個業(yè)務(wù)對應(yīng)的服務(wù)系統(tǒng)連接8庫1024表,使用mycat中間件搭建的分庫分表,單表保證數(shù)據(jù)不超過1000萬,也就是每個服務(wù)的數(shù)據(jù)容納能力為102億的數(shù)據(jù)記錄!數(shù)據(jù)都是用邏輯刪除,考慮對三年期以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移保存,在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行物理刪除!
nosql:使用mongoDB對大部分key value形式的中間json數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取效率,使用redis緩存諸如枚舉,定義表等可靜態(tài)處理的數(shù)據(jù),使用redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖,全局session等實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)登錄!
2,消息傳輸:
batch:采用自寫的批(i batch)處理框架,根據(jù)不同的調(diào)用異常,數(shù)據(jù)錯誤等采取不同的重試機(jī)制,減少人工干預(yù),多次重試不能通過的數(shù)據(jù),發(fā)郵件進(jìn)行人工處理!
消息:同時使用消息中間件(kafka.ons都用過)進(jìn)行服務(wù)之間數(shù)據(jù)傳輸,消息先進(jìn)行數(shù)據(jù)落庫,避免數(shù)據(jù)的丟失,各步驟有返回值判斷加重試機(jī)制,保證各服務(wù)之間數(shù)據(jù)的一致性!
3,數(shù)據(jù)驅(qū)動:
到此,以上就是小編對于redis分布式應(yīng)用的方法是什么意思的問題就介紹到這了,希望這2點(diǎn)解答對大家有用。
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