99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

使用Redis作為分布式鎖的詳細(xì)方案

Linux愛(ài)好者 ? 來(lái)源:Linux愛(ài)好者 ? 作者:Linux愛(ài)好者 ? 2022-04-10 17:27 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

有人問(wèn),使用 Redis 分布式鎖的詳細(xì)方案是什么?

一個(gè)很簡(jiǎn)單的答案就是去使用 Redission 客戶(hù)端。Redission 中的鎖方案就是 Redis 分布式鎖的比較完美的詳細(xì)方案。

那么,Redission 中的鎖方案為什么會(huì)比較完美呢?

正好,我用 Redis 做分布式鎖經(jīng)驗(yàn)十分豐富。在實(shí)際工作中,也探索過(guò)許多種使用 Redis 做分布式鎖的方案,經(jīng)過(guò)了無(wú)數(shù)血淚教訓(xùn)。

所以,在談及 Redission 鎖為什么比較完美之前,先給大家看看我曾經(jīng)使用 Redis 做分布式鎖遇到過(guò)的問(wèn)題。

我曾經(jīng)用 Redis 做分布式鎖想去解決一個(gè)用戶(hù)搶優(yōu)惠券的問(wèn)題。這個(gè)業(yè)務(wù)需求是這樣的:當(dāng)用戶(hù)領(lǐng)完一張優(yōu)惠券后,優(yōu)惠券的數(shù)量必須相應(yīng)減一;如果優(yōu)惠券搶光了,就不允許用戶(hù)再搶了。

在實(shí)現(xiàn)時(shí),先從數(shù)據(jù)庫(kù)中先讀出優(yōu)惠券的數(shù)量進(jìn)行判斷。當(dāng)優(yōu)惠券大于 0,就進(jìn)行允許領(lǐng)取優(yōu)惠券。然后,再將優(yōu)惠券數(shù)量減一后,寫(xiě)回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。

當(dāng)時(shí)由于請(qǐng)求數(shù)量比較多,所以我們使用了三臺(tái)服務(wù)器去做分流。

3b7ebdd6-b720-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

這時(shí)候會(huì)出現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題:

  • 如果其中一臺(tái)服務(wù)器上的 A 應(yīng)用獲取到了優(yōu)惠券的數(shù)量之后,由于處理相關(guān)業(yè)務(wù)邏輯未及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)惠券數(shù)量;

  • 在 A 應(yīng)用處理業(yè)務(wù)邏輯的時(shí)候,另一臺(tái)服務(wù)器上的B 應(yīng)用更新了優(yōu)惠券數(shù)量。

  • 那么,等 A 應(yīng)用去更新數(shù)據(jù)庫(kù)中優(yōu)惠券數(shù)量時(shí),就會(huì)把 B 應(yīng)用更新的優(yōu)惠券數(shù)量覆蓋掉

看到這里可能有人比較奇怪,為什么這里不直接使用 SQL:

update 優(yōu)惠券表 set 優(yōu)惠券數(shù)量 = 優(yōu)惠券數(shù)量 - 1 where 優(yōu)惠券id = xxx

原因是,這樣做在沒(méi)有分布式鎖協(xié)調(diào)下,優(yōu)惠券數(shù)量可能直接會(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)。

因?yàn)楫?dāng)優(yōu)惠券數(shù)量為 1 的時(shí)候,如果兩個(gè)用戶(hù)通過(guò)兩臺(tái)服務(wù)器同時(shí)發(fā)起搶優(yōu)惠券的請(qǐng)求,都滿(mǎn)足優(yōu)惠券大于 0 的條件,然后都執(zhí)行這條 SQL 語(yǔ)句,結(jié)果優(yōu)惠券數(shù)量直接變成 -1 了。

還有人說(shuō)可以用樂(lè)觀鎖,比如使用如下 SQL:

update 優(yōu)惠券表 set 優(yōu)惠券數(shù)量 = 優(yōu)惠券數(shù)量 - 1 where 優(yōu)惠券id = xxx and version = xx

	

這種方式就在一定幾率下,很可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)一直更新不上導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間重試的情況。

所以,經(jīng)過(guò)綜合考慮我們就采用了 Redis 分布式鎖,通過(guò)互斥的方式,以防止多個(gè)客戶(hù)端去同時(shí)更新優(yōu)惠券數(shù)量的方案。

當(dāng)時(shí),我們首先想到的就是使用 Redis 的 setnx 命令,setnx 命令其實(shí)就是 set if not exists 的簡(jiǎn)寫(xiě)。

當(dāng) key 設(shè)置值成功后,則返回 1,否則就返回 0。所以,這里 setnx 設(shè)置成功可以表示成獲取到鎖,如果失敗,則說(shuō)明已經(jīng)有鎖,可以被視作獲取鎖失敗。

setnx lock true

	

如果想要釋放鎖,執(zhí)行 del 指令,把 key 刪除即可。

del lock

	

利用這個(gè)特性,我們就可以讓系統(tǒng)在執(zhí)行優(yōu)惠券邏輯之前,先去 Redis 中執(zhí)行 setnx 指令。再根據(jù)指令執(zhí)行結(jié)果,去判斷是否獲取到鎖。如果獲取到了,就繼續(xù)執(zhí)行業(yè)務(wù),執(zhí)行完再使用 del 指令去釋放鎖。如果沒(méi)有獲取到,就等待一定時(shí)間,重新再去獲取鎖。

3b96b1ca-b720-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

乍一看,這一切沒(méi)什么問(wèn)題,使用 setnx 指令確實(shí)起到了想要的互斥效果。

但是,這是建立在所有運(yùn)行環(huán)境都是正常的情況下的。一旦運(yùn)行環(huán)境出現(xiàn)了異常,問(wèn)題就出現(xiàn)了。

試著想一下,持有鎖的應(yīng)用突然崩潰了,或者所在的服務(wù)器宕機(jī)了,會(huì)出現(xiàn)什么情況?

這會(huì)造成死鎖——持有鎖的應(yīng)用無(wú)法釋放鎖,其他應(yīng)用根本也沒(méi)有機(jī)會(huì)再去獲取鎖了。這會(huì)造成巨大的線上事故。我們要改進(jìn)方案,解決這個(gè)問(wèn)題。

怎么解決呢?

咱們可以看到,造成死鎖的根源是:一旦持有鎖的應(yīng)用出現(xiàn)問(wèn)題,就不會(huì)去釋放鎖。從這個(gè)方向思考,可以在 Redis 上給 key 一個(gè)過(guò)期時(shí)間。

這樣的話(huà),即使出現(xiàn)問(wèn)題,key 也會(huì)在一段時(shí)間后釋放,是不是就解決了這個(gè)問(wèn)題呢?

實(shí)際上,大家也確實(shí)是這么做的。

不過(guò),由于 setnx 這個(gè)指令本身無(wú)法設(shè)置超時(shí)時(shí)間,所以一般會(huì)采用兩種辦法來(lái)做這件事:

1、采用 lua 腳本

在使用 setnx 指令之后,再使用 expire 命令去給 key 設(shè)置過(guò)期時(shí)間。

if redis.call("SETNX", "lock", "true") == 1 then  local expireResult = redis.call("expire", "lock", "10")  if expireResult == 1 then      return "success"  else      return "expire failed"  endelse  return "setnx not null"end

	

2、直接使用 set(key,value,NX,EX,timeout) 指令,同時(shí)設(shè)置鎖和超時(shí)時(shí)間

redis.call("SET", "lock", "true", "NX", "PX", "10000")

	

以上兩種方法,使用哪種方式都可以。

釋放鎖的腳本兩種方式都一樣,直接調(diào)用 Redis 的 del 指令即可。

到目前為止,我們的鎖既起到了互斥效果,又不會(huì)因?yàn)槟承┏钟墟i的系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題,導(dǎo)致死鎖了。

這樣就完美了嗎?

假設(shè)有這樣一種情況,如果一個(gè)持有鎖的應(yīng)用,其持有的時(shí)間超過(guò)了我們?cè)O(shè)定的超時(shí)時(shí)間會(huì)怎樣呢?

會(huì)出現(xiàn)兩種情況:

  • 發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在 Redis 中設(shè)置的 key 還存在;
  • 發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在 Redis 中設(shè)置的 key 不存在。

出現(xiàn)第一種情況比較正常。因?yàn)槟惝吘箞?zhí)行任務(wù)超時(shí)了,key 被正常清除也是符合邏輯的。但是最可怕的是第二種情況,發(fā)現(xiàn)設(shè)置的 key 還存在。這說(shuō)明什么?說(shuō)明當(dāng)前存在的 key,是另外的應(yīng)用設(shè)置的。

這時(shí)候如果持有鎖超時(shí)的應(yīng)用調(diào)用 del 指令去刪除鎖時(shí),就會(huì)把別人設(shè)置的鎖誤刪除,這會(huì)直接導(dǎo)致系統(tǒng)業(yè)務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題。

所以,為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們需要繼續(xù)對(duì) Redis 腳本進(jìn)行改動(dòng)。

首先,我們要讓?xiě)?yīng)用在獲取鎖的時(shí)候,去設(shè)置一個(gè)只有應(yīng)用自己知道的獨(dú)一無(wú)二的值。

通過(guò)這個(gè)唯一值,系統(tǒng)在釋放鎖的時(shí)候,就能識(shí)別出這鎖是不是自己設(shè)置的。如果是自己設(shè)置的,就釋放鎖,也就是刪除 key;如果不是,則什么都不做。

腳本如下:

if redis.call("SETNX", "lock", ARGV[1]) == 1 then local expireResult = redis.call("expire", "lock", "10") if expireResult == 1 then     return "success" else     return "expire failed" endelse  return "setnx not null"end

	

或者

redis.call("SET", "lock", ARGV[1], "NX", "PX", "10000")

	

這里,ARGV[1] 是一個(gè)可傳入的參數(shù)變量,可以傳入唯一值。比如一個(gè)只有自己知道的 UUID 的值,或者通過(guò)雪球算法,生成只有自己持有的唯一 ID。

釋放鎖的腳本改成這樣:

if redis.call("get", "lock") == ARGV[1]   then      return redis.call("del", "lock")   else      return 0 end

	

可以看到,從業(yè)務(wù)角度,無(wú)論如何,我們的分布式鎖已經(jīng)可以滿(mǎn)足真正的業(yè)務(wù)需求了。能互斥,不死鎖,不會(huì)誤刪除別人的鎖,只有自己上的鎖,自己可以釋放。

一切都是那么美好。

可惜,還有個(gè)隱患我們并未排除。這個(gè)隱患就是 Redis 自身。

要知道,Lua 腳本都是用在 Redis 的單例上的。一旦 Redis 本身出現(xiàn)了問(wèn)題,我們的分布式鎖就沒(méi)法用了。分布式鎖沒(méi)法用,對(duì)業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行會(huì)造成重大影響,這是我們無(wú)法接受的。

所以,我們需要把 Redis 搞成高可用的。一般來(lái)講,解決 Redis 高可用的問(wèn)題都是使用主從集群。

但是搞主從集群,又會(huì)引入新的問(wèn)題。

主要問(wèn)題在于,Redis 的主從數(shù)據(jù)同步有延遲。這種延遲會(huì)產(chǎn)生一個(gè)邊界條件:當(dāng)主機(jī)上的 Redis 已經(jīng)被人建好了鎖,但是鎖數(shù)據(jù)還未同步到從機(jī)時(shí),主機(jī)宕了。隨后,從機(jī)提升為主機(jī),此時(shí)從機(jī)上是沒(méi)有以前主機(jī)設(shè)置好的鎖數(shù)據(jù)的——鎖丟了。

到這里,終于可以介紹 Redission(開(kāi)源 Redis 客戶(hù)端)了,我們來(lái)看看它怎么是實(shí)現(xiàn) Redis 分布式鎖的。

Redission 實(shí)現(xiàn)分布式鎖的思想很簡(jiǎn)單,無(wú)論是主從集群還是 Redis Cluster 集群,它會(huì)對(duì)集群中的每個(gè) Redis,挨個(gè)去執(zhí)行設(shè)置 Redis 鎖的腳本,也就是集群中的每個(gè) Redis 都會(huì)包含設(shè)置好的鎖數(shù)據(jù)。

我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)介紹一下。

假設(shè) Redis 集群有 5 臺(tái)機(jī)器,同時(shí)根據(jù)評(píng)估,鎖的超時(shí)時(shí)間設(shè)置成 10 秒比較合適。

第 1 步,咱們先算出集群總的等待時(shí)間,集群總的等待時(shí)間是 5 秒(鎖的超時(shí)時(shí)間 10 秒 / 2)。

第 2 步,用 5 秒除以 5 臺(tái)機(jī)器數(shù)量,結(jié)果是 1 秒。這個(gè) 1 秒是連接每臺(tái) Redis 可接受的等待時(shí)間。

第 3 步,依次連接 5 臺(tái) Redis,并執(zhí)行 Lua 腳本設(shè)置鎖,然后再做判斷:

  • 如果在 5 秒之內(nèi),5 臺(tái)機(jī)器都有執(zhí)行結(jié)果,并且半數(shù)以上(也就是 3 臺(tái))機(jī)器設(shè)置鎖成功,則認(rèn)為設(shè)置鎖成功。少于半數(shù)機(jī)器設(shè)置鎖成功,則認(rèn)為失敗;
  • 如果超過(guò) 5 秒,不管幾臺(tái)機(jī)器設(shè)置鎖成功,都認(rèn)為設(shè)置鎖失敗。比如,前 4 臺(tái)設(shè)置成功一共花了 3 秒,但是最后 1 臺(tái)機(jī)器用了 2 秒也沒(méi)結(jié)果,總的等待時(shí)間已經(jīng)超過(guò)了 5 秒,即使半數(shù)以上成功,這也算作失敗。

再額外多說(shuō)一句,在很多業(yè)務(wù)邏輯里,其實(shí)對(duì)鎖的超時(shí)時(shí)間是沒(méi)有需求的。比如,凌晨批量執(zhí)行處理的任務(wù),可能需要分布式鎖保證任務(wù)不會(huì)被重復(fù)執(zhí)行。此時(shí),任務(wù)要執(zhí)行多長(zhǎng)時(shí)間是不明確的。如果設(shè)置分布式鎖的超時(shí)時(shí)間在這里,并沒(méi)有太大意義。但是,不設(shè)置超時(shí)時(shí)間又會(huì)引發(fā)死鎖問(wèn)題。

所以,解決這種問(wèn)題的通用辦法是,每個(gè)持有鎖的客戶(hù)端都啟動(dòng)一個(gè)后臺(tái)線程,通過(guò)執(zhí)行特定的 Lua 腳本,去不斷地刷新 Redis 中的 key 超時(shí)時(shí)間,使得在任務(wù)執(zhí)行完成前,key 不會(huì)被清除掉。

腳本如下:

if redis.call("get", "lock") == ARGV[1]   then     return redis.call("expire", "lock", "10") else     return 0 end

	

其中,ARGV[1] 是可傳入的參數(shù)變量,表示持有鎖的系統(tǒng)的唯一值,也就是只有持有鎖的客戶(hù)端才能刷新 key 的超時(shí)時(shí)間。

到此為止,一個(gè)完整的分布式鎖才算實(shí)現(xiàn)完畢??偨Y(jié)實(shí)現(xiàn)方案如下:

  • 使用 set 命令設(shè)置鎖標(biāo)記,必須有超時(shí)時(shí)間,以便客戶(hù)端崩潰,也可以釋放鎖;
  • 對(duì)于不需要超時(shí)時(shí)間的,需要自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)能不斷刷新鎖超時(shí)時(shí)間的線程;
  • 每個(gè)獲取鎖的客戶(hù)端,在 Redis 中設(shè)置的 value 必須是獨(dú)一無(wú)二的,以便識(shí)別出是由哪個(gè)客戶(hù)端設(shè)置的鎖;
  • 分布式集群中,直接每臺(tái)機(jī)器設(shè)置一樣的超時(shí)時(shí)間和鎖標(biāo)記;
  • 為了保證集群設(shè)置的鎖不會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)問(wèn)題導(dǎo)致某些已經(jīng)設(shè)置的鎖出現(xiàn)超時(shí)的情況,必須合理設(shè)置網(wǎng)絡(luò)等待時(shí)間和鎖超時(shí)時(shí)間。

這個(gè)分布式鎖滿(mǎn)足如下四個(gè)條件

  • 任意時(shí)刻只能有一個(gè)客戶(hù)端持有鎖;
  • 不能發(fā)生死鎖,有一個(gè)客戶(hù)端持有鎖期間出現(xiàn)了問(wèn)題沒(méi)有解鎖,也能保證后面別的客戶(hù)端繼續(xù)去持有鎖;
  • 加鎖和解鎖必須是同一個(gè)客戶(hù)端,客戶(hù)端自己加的鎖只能自己去解;
  • 只要大多數(shù) Redis 節(jié)點(diǎn)正常,客戶(hù)端就能正常使用鎖。

當(dāng)然,在 Redission 中的腳本,為了保證鎖的可重入,又對(duì) Lua 腳本做了一定的修改,現(xiàn)在把完整的 Lua 腳本貼在下面。

獲取鎖的 Lua 腳本:

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);  return nil;end;
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);  return nil;end;
return redis.call('pttl', KEYS[1]);

	

對(duì)應(yīng)的刷新鎖超時(shí)時(shí)間的腳本:

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);   return 1; end;  return 0;

	

對(duì)應(yīng)的釋放鎖的腳本:

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then return nil;end;
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); 
if (counter > 0) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]);return 0;else redis.call('del', KEYS[1]); redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]);return 1;end;return nil;

	

到現(xiàn)在為止,使用 Redis 作為分布式鎖的詳細(xì)方案就寫(xiě)完了。

我既寫(xiě)了一步一坑的坎坷經(jīng)歷,也寫(xiě)明了各個(gè)問(wèn)題和解決問(wèn)題的細(xì)節(jié),希望大家看完能有所收獲。

最后再給大家提個(gè)醒,使用 Redis 集群做分布式鎖有一定的爭(zhēng)議性。還需要大家在實(shí)際用的時(shí)候,根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況,做出更好的選擇和取舍。

審核編輯:彭菁


原文標(biāo)題:面試題詳解:用 Redis 實(shí)現(xiàn)分布式鎖的血淚史

文章出處:【微信公眾號(hào):Linux愛(ài)好者】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。


聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 服務(wù)器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    13

    文章

    9793

    瀏覽量

    87944
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    7

    文章

    3926

    瀏覽量

    66200
  • Redis
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    386

    瀏覽量

    11442

原文標(biāo)題:面試題詳解:用 Redis 實(shí)現(xiàn)分布式鎖的血淚史

文章出處:【微信號(hào):LinuxHub,微信公眾號(hào):Linux愛(ài)好者】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    Redis 分布式的正確實(shí)現(xiàn)方式

    分布式一般有三種實(shí)現(xiàn)方式:1. 數(shù)據(jù)庫(kù)樂(lè)觀;2. 基于Redis分布式;3. 基于Zoo
    的頭像 發(fā)表于 05-31 14:19 ?3825次閱讀

    Redis分布式的正確使用方式探討

    前言 日常開(kāi)發(fā)中,秒殺下單、搶紅包等等業(yè)務(wù)場(chǎng)景,都需要用到分布式。而Redis非常適合作為分布式
    的頭像 發(fā)表于 03-30 10:53 ?1822次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b><b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>的正確使用方式探討

    Redis分布式真的安全嗎?

    今天我們來(lái)聊一聊Redis分布式。
    的頭像 發(fā)表于 11-02 14:07 ?1209次閱讀

    手?jǐn)]了個(gè)Redis分布式

    實(shí)現(xiàn)分布式的方式有很多,其中 Redis 是最常見(jiàn)的一種。而相較于 Java + Redis方案,我個(gè)人更傾向于 Go+
    的頭像 發(fā)表于 11-03 14:44 ?872次閱讀

    如何使用注解實(shí)現(xiàn)redis分布式!

    使用 Redis 作為分布式,將的狀態(tài)放到 Redis 統(tǒng)一維護(hù),解決集群中單機(jī) JVM 信
    發(fā)表于 04-25 12:42 ?821次閱讀
    如何使用注解實(shí)現(xiàn)<b class='flag-5'>redis</b><b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>!

    深入理解redis分布式

    深入理解redis分布式 哈嘍,大家好,我是指北君。 本篇文件我們來(lái)介紹如何Redis實(shí)現(xiàn)分布式
    的頭像 發(fā)表于 10-08 14:13 ?1281次閱讀
    深入理解<b class='flag-5'>redis</b><b class='flag-5'>分布式</b><b class='flag-5'>鎖</b>

    redis分布式如何實(shí)現(xiàn)

    的情況,分布式的作用就是確保在同一時(shí)間只有一個(gè)客戶(hù)端可以訪問(wèn)共享資源,從而保證數(shù)據(jù)的一致性和正確性。 下面將詳細(xì)介紹Redis分布式
    的頭像 發(fā)表于 11-16 11:29 ?783次閱讀

    redis分布式可能出現(xiàn)的問(wèn)題

    Redis分布式是一種常用的機(jī)制,用于解決多個(gè)進(jìn)程或多臺(tái)服務(wù)器對(duì)共享資源的并發(fā)訪問(wèn)問(wèn)題。然而,由于分布式環(huán)境的復(fù)雜性,使用
    的頭像 發(fā)表于 11-16 11:40 ?1781次閱讀

    redis分布式死鎖處理方案

    引言: 隨著分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,尤其是在大規(guī)模并發(fā)操作下,對(duì)并發(fā)控制的需求越來(lái)越高。Redis分布式作為一種常見(jiàn)的
    的頭像 發(fā)表于 11-16 11:44 ?2283次閱讀

    redis分布式的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些

    Redis分布式是一種基于Redis實(shí)現(xiàn)的分布式機(jī)制,可以在
    的頭像 發(fā)表于 12-04 11:21 ?1908次閱讀

    redis分布式三個(gè)方法

    Redis是一種高性能的分布式緩存和鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng),它提供了一種可靠的分布式解決方案。在分布式
    的頭像 發(fā)表于 12-04 11:22 ?1749次閱讀

    如何實(shí)現(xiàn)Redis分布式

    機(jī)制,下面將詳細(xì)介紹如何實(shí)現(xiàn)Redis分布式。 一、引言 在分布式系統(tǒng)中,多個(gè)節(jié)點(diǎn)可能同時(shí)讀寫(xiě)同一共享資源。如果沒(méi)有實(shí)現(xiàn)互斥訪問(wèn)和同步機(jī)制
    的頭像 發(fā)表于 12-04 11:24 ?954次閱讀

    redis分布式可能出現(xiàn)的問(wèn)題及解決方案

    Redis分布式是一種常見(jiàn)的解決分布式系統(tǒng)中并發(fā)問(wèn)題的方案。雖然Redis
    的頭像 發(fā)表于 12-04 11:29 ?1458次閱讀

    淺析Redis 分布式解決方案

    Redis 分布式解決方案是一種基于Redis實(shí)現(xiàn)的分布式
    的頭像 發(fā)表于 12-04 14:00 ?770次閱讀

    redis分布式的缺點(diǎn)

    Redis分布式是一種常見(jiàn)的用于解決分布式系統(tǒng)中資源爭(zhēng)用問(wèn)題的解決方案。盡管Redis
    的頭像 發(fā)表于 12-04 14:05 ?1682次閱讀