本文目录一览:
- 1、redis中的乐观锁和悲观锁
- 2、redis支持服务端锁定
- 3、缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁
- 4、如何使用redis实现分布式锁功能?
乐观锁和悲观锁的区别如下:悲观锁是当线程拿到资源时,就对资源上锁,并在提交后,才释放锁资源,其他线程才能使用资源 。
分布式锁不用乐观锁用redis的原因是快捷方便 。根据查询相关公开信息显示,Redis使用乐观锁,相对于悲观锁,在实现中更加简单,在某些场景中的性能也更好 。
分布式锁的三种实现方式分别是:基于数据库实现分布式锁、基于缓存(Redis等)实现分布式锁、基于Zookeeper实现分布式锁 。基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。
【redis锁的应用场景 redis有哪些锁】悲观锁和乐观锁定义:乐观锁:乐观锁在操作数据时非常乐观,认为别人不会同时修改数据 。因此乐观锁不会上锁 , 只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据:如果别人修改了数据则放弃操作,否则执行操作 。
redis支持服务端锁定1、Redis支持服务端锁定,通过使用SET命令来设置一个唯一的键值对实现的 。当一个客户端想要获取锁时,它会使用SET命令来设置一个键值对,其中键是一个唯一的字符串,表示锁的名称,值是一个时间戳,表示客户端想要获取锁的时间 。
2、一种办法是引用一些开源库 。在8版本之后,redis为了解决这个问题,提供了官方版的解法 , 就是命令:set key value nx expireTimeNum ex,将上述两个命令合并成了一个命令 。
3、在传统单体应用单机部署的情况下 , 并发问题可以通过使用Java并发相关的锁如synchronized,但是当规模上升到分布式集群的情况下,要控制共享资源访问,就需要通过分布式锁来实现 。常见的分布式锁方案如数据库乐观锁,Redis锁,zk锁等 。
4、锁的释放问题:多个客户端竞争同一把锁时,会出现一个客户端释放了锁,但别的客户端并没有释放的情况 。这会导致别的客户端无法获取到锁,从而无法继续执行后续的操作 。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题,但是它们之间有所不同 。- 缓存雪崩:指Redis中大量的key几乎同时过期,然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上 , 此时数据库层的负载压力会骤增 。
缓存穿透是指一个请求要访问的数据,缓存和数据库中都没有,而用户短时间、高密度的发起这样的请求,每次都打到数据库服务上,给数据库造成了压力 。一般来说这样的请求属于恶意请求 。
内存限制:Redis是基于内存的存储系统,当缓存数据量过大时,可能会消耗大量内存资源,影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩:这些现象可能导致缓存系统承受较大压力,进而影响整个软件的性能和稳定性 。
预防和解决缓存穿透问题,可以考虑以下两种方法:缓存空对象: 将空值缓存起来,但是这样就有一个问题,大量无效的空值将占用空间 , 非常浪费 。
这里需要注意的是:搭建缓存后,系统的复杂性增加了 。你需要考虑很多问题,比如:缓存和数据库一致性问题?(比如是更缓存,还是删缓存),这点可以看我的一篇文章《数据库和缓存双写一致性方案解析》 。
当有新数据的时候,我们再及时更新它,一般流程是先查询缓存,查到了直接返回缓存数据,查不到再走数据库,然后再刷回缓存 。
如何使用redis实现分布式锁功能?简而言之 , 分布式锁就是用来控制同一时刻,只有一个线程可以访问被保护的资源 。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性 。解释下:如果 key 不存在,则设置 value 给这个 key ,否则啥都不做 。
通过调用 unlockInnerAsync(threadId) 来删除 redis 中的 key 来释放锁 。特别注意一点 , 当不是持有锁的线程释放锁时引起的失败,不需要调用 cancelExpirationRenewal 方法,取消定时,因为锁还是被其他线程持有 。
需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client,是 , 则解锁 。
fencing token可以理解成采用全局递增的序列替代随机字符串 , 即 有序token ,作为锁token来使用 流程:假设有5个Redis节点A,B,C , D,E 。这个问题用Redis实现分布式锁暂时无解 。而生产环境这种情况是存在的 。
所以,经过综合考虑,我们就采用了 Redis 分布式锁,通过互斥的方式,以防止多个客户端同时更新优惠券数量的方案 。当时 , 我们首先想到的就是使用 Redis 的 setnx 命令,setnx 命令其实就是 set if not exists 的简写 。
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