目前实现分布式锁的方式主要有数据库,复述和管理员三种,本文主要阐述利用复述的相关命令来实现分布式锁。 相关复述,命令 SETNX 如果当前中没有值,则将其设置为并返回1,否则返回0。 到期 将设置为秒后自动过期。 GETSET 将的值设置为,并返回其原来的旧值。如果原来没有旧值,则返回零。 EVAL与EVALSHA 复述,2.6之后支持的功能,可以将一段lua脚本发送到复述,服务器运行。 起,分布式锁初探 利用SETNX命令的原子性,我们可以简单的实现一个初步的分布式锁(这里原理就不详述了,直接上伪代码):
对于分布式锁的实现，除了redis锁之外，还有很多，像zookeeper，memcache，数据库，chubby等。redis锁因为使用简单，所以被大家广泛使用。
Go语言中的锁（如sync.Mutex、sync.RWMutex等）只能用于在单个进程或单个机器上实现并发控制和数据同步。
Bond (邦德)， 有赞里的一套分布式锁的标准解决方案，它是一套 SDK 型的中间件。现在服务于公司里的核心部门或核心链路，Bond 不仅提供一些面向锁语义的 API，还有提供很多场景解决方案，以及产品化相关的特性。
我们在系统中修改已有数据时，需要先读取，然后进行修改保存，此时很容易遇到并发问题。由于修改和保存不是原子操作，在并发场景下，部分对数据的操作可能会丢失。在单服务器系统我们常用本地锁来避免并发带来的问题，然而，当服务采用集群方式部署时，本地锁无法在多个服务器之间生效，这时候保证数据的一致性就需要分布式锁来实现。
调试程序发现一个报错：fatal error: concurrent map writes 是因为多个goroutine对同一个map产出了竞争，解决这个问题的方法有两个，一个是用sync.Map，另一个是加锁。sync.map是go1.9新加的特性，这里暂且先不讨论。而且当前业务场景用读写锁完全可以解决，所以决定使用读写锁。
共享单车已经成为了中国新四大发明之一，被输往了世界上很多城市。在我看来，虽然共享单车的实现并不复杂，其实质是一个典型的“物联网+互联网”应用。应用的一边是车（物）、另一边是用户（人），通过云端的控制来向用户提供单车租赁服务。 一、共享单车的“云端应用” 📷 1.云计算基础平台 共享单车的云端应用，是一个建立在云计算之上的大规模双向实时应用。云计算一方面能够保证共享单车应用的快速部署和高扩展性，另一方面能够应付大规模高并发场景，满足百万级数量的连接需要。（例如摩拜的云服务是建立在微软的Azure公有云服务平台
场景复现：用JMeter模拟请求短信发送，指定30个线程，每个线程循环3次，间隔0秒
分布式结构就是将一个完整的系统，按业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为”服务”。
我们的解决方案是：在加锁时为锁设置过期时间，当过期时间到达，Redis 会自动删除对应的 Key-Value，从而避免死锁。需要注意的是，这个过期时间需要结合具体业务综合评估设置，以保证锁的持有者能够在过期时间之内执行完相关操作并释放锁。
需要一种支持分布式集群环境下的锁：查询 DB 时，只有一个线程能访问，其他线程都需要等待第一个线程释放锁资源后，才能继续执行。
以前大学照着网上的项目视频做商城的时候，用到Redis。不过基本上都是用来当缓存，但是实际上的应用远不止缓存，所以今天分享一个分布式锁的场景和应用。
小九今天整理了Discuz使用过程中经常出现的一些问题和故障，包括安装、使用等各个部分的常见问题及答案。
前段时间写Redis分布式锁，想着在小灰文章的基础上再总结一下，这样能有更深的印象，顺便把Lua脚本分享一下，如果项目中使用Redis比较多，那么Lua脚本一定是会用到的，因为它简单强大。
分布式：简单来说就是将业务进行拆分，部署到不同的机器来协调处理。比如用户在网上买东西，大致分为：订单系统、库存系统、支付系统、、、、这些系统共同来完成用户买东西这个业务操作。
上篇讲解了如何用 Redis 实现分布式锁的五种方案，但我们还是有更优的王者方案，就是用 Redisson。
互联网应用发展到今天，从单体应用架构到 SOA 以及今天的微服务，随着微服务化的不断升级进化，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要，分布式系统之所以复杂，主要原因是分布式系统需要考虑到网络的延时和不可靠，微服务很重要的一个特质就是需要保证服务幂等，保证幂等性很重要的前提需要分布式锁控制并发，同时缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。
分布式系统往往业务流量比较大、并发较高，对分布式锁的高可用和高性能有较高的要求。一般分布式锁的方案需要满足如下要求：
在共享经济大潮的席卷下，共享单车一直是当下创投市场的宠儿，新公司入场、旧公司倒闭，独角兽融资……单车市场每有大动作，都伴随着连篇累牍的相关报道，今年上半年有关注的同学可能早早就看过这些文章是这样介绍单车上的智能锁的，“技术实现手段也不难：在电动车锁里加上传感器、GPS、3G网络和芯片……”，事实上真的像众多报道中所描述的如此“简单”吗？ 单车联网的核心必是智能锁 在探讨共享单车上智能锁要怎样做出来前，我们应该先弄明白：共享单车是否非要智能锁不可？ 在如今市场出现的“百车大战”中，OFO和摩拜无疑是众多
https://wudashan.cn/2017/10/23/Redis-Distributed-Lock-Implement/
针对项目中使用的分布式锁进行简单的示例配置以及源码解析，并列举源码中使用到的一些基础知识点，但是没有对redisson中使用到的netty知识进行解析。
本文环境搭建：Springoot + Redisson 3.12.3 + Maven 3.6.1 +lombok
分布式锁，是控制分布式系统中访问共享资源的一种方式，如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，在这种情况下，便需要使用到分布式锁。
访问共享夹文件时，提示“引用的帐户当前已锁定，且可能无法登录”，说什么“可能”，明明就已经无法访问了啊，那究竟是服务器的高冷拒绝，还是客户端的厚颜无耻理应被关在门外呢？且听我娓娓道来。
Remote Dictionary Server(Redis) 是一个开源的由Salvatore Sanfilippo使用ANSI C语言开发的key-value数据存储服务器。其值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型，所以它通常也被称为数据结构服务器。
完整项目源码下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/19101807
在mysql中锁表与表解锁，我们用到lock与unlock了，今天我来给各位朋友整理一些在使用lock tables与unlock tables过程中的一些经验分享。
说到Redis，我们第一想到的功能就是可以缓存数据，除此之外，Redis因为单进程、性能高的特点，它还经常被用于做分布式锁。
分布式锁，即分布式系统中的锁。在单体应用中我们通过锁解决的是控制共享资源访问的问题，而分布式锁，就是解决了分布式系统中控制共享资源访问的问题。与单体应用不同的是，分布式系统中竞争共享资源的最小粒度从线程升级成了进程。
独占锁(X) 锁定的数据仅可由一个用户进行显示或编辑。对另一独占锁或共享锁的请求均将遭到拒绝。
客户是地产行业客户，云服务器主要部署OA和sql server数据库，由于内部IT薄弱，没有做好安全防护，导致服务器被病毒入侵。
Redis锁的实现： 由于Redis是单进程的，可以简单用setnx这个命令进行加锁操作，谁能操作成功，谁就可以获得锁。简单的代码如下： def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 if redis.setnx(lockname, identifier): return True return False 这里有一个问题，就是如果客户端在获得锁的时候崩溃了，服务器就无法再把锁分配给其他客户端使用了，为了解决这个问题，我们可以利用redis的超时特性，给锁加上超时时间 def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 # timeout 超时时间 if redis.setnx(lockname, identifier): redis.expire(lockname, timeout) return True elif not redis.ttl(lockname): redis.expire(lockname, timeout) return False return False 可以这样认为，多个客户端同时设置过期时间也是差别不大的，我们在发现锁已经存在并且没有超时限制时，给锁加上超时限制，这样可以在其他客户端获得锁并未设置超时时间崩溃了，也能在过期时间到了让其他客户端获取到锁。最新官方文档支持用set命令指定超时和nx特性， def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 # timeout 超时时间 if redis.set(lockname, identifier, nx=True, ex=timeout): return True return False 解锁操作，直接执行一段lua脚本 def release_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 script = “”” if redis.call(‘GET’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘DEL’, KEYS[1]) else return 0 “”” return redis.eval(script, lockname, identifier) 使用lua脚本可以原子的操作解锁过程，这里需要注意点，eval的key是要传的，这样代码也可以在redis集群中使用，否则redis不知道lua脚本应该在哪一个槽进行执行，具体可以看官方的文档
本地加锁的方式在分布式的场景下不适用，所以本文我们来探讨下如何引入分布式锁解决本地锁的问题。本篇所有代码和业务基于我的开源项目 PassJava。
目前题目微服务被拆分成了四个微服务。前端请求进来时，会被转发到不同的微服务。假如前端接收了 10 W 个请求，每个微服务接收 2.5 W 个请求，假如缓存失效了，每个微服务在访问数据库时加锁，通过锁（synchronzied 或 lock）来锁住自己的线程资源，从而防止缓存击穿。
对于云服务器，程序员一般不会陌生，如果项目需要发布到现网，那么服务器是必不可缺的一项硬性条件，那么如何在云服务器上部署一个项目，需要做哪些配置准备，下面就由本文档为大家讲解，本篇以IIS服务器发布ASP.NET项目为例。
据了解，2018年1月，阿里云为虎牙提供了边缘节点服务（ENS）。基于阿里云ENS，可以轻松地将业务模块放到边缘运行，在主播的推流时，实现就近节点进行转码和分发，同时支持了高并发实时弹幕的边缘分发。在获得网络低时延的同时，减少了对中心的压力，节省了30%以上的中心带宽成本，并且实现了边缘节点网络连接小于5毫秒延时，提升了主播上行质量，以及用户成功连接占比等数指标，有效提升了用户观看体验。ENS中最主要的技术就是CDN。
如果在一个分布式系统中，我们从数据库中读取一个数据，然后修改保存，这种情况很容易遇到并发问题。因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就会导致数据的不正确。这种场景其实并不少见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。
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。
相信用网易云的都知道，隔三差五你的歌单可能就会有那么一两首歌曲灰掉不能再听了，这种时候你只能去其他平台找到标准的音乐文件通过本地扫描本地听歌，但歌曲多了又会极其的占用本地空间，于是你需要将文件上传到网易云云盘中，这样也可以添加到歌单听歌。还有一种情况，当我们刷B站时听到一首好听的二创或者原创歌曲，想要下载下来，这时候也很麻烦。于是音乐精灵这个项目就诞生了。
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。
这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁。会从最原始的版本开始，然后根据问题进行调整，最后完成一个较为合理的分布式锁。
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