相信使用过redis的，或者正在做分布式开发的童鞋都知道redisson组件，它的功能很多，但我们使用最频繁的应该还是它的分布式锁功能，少量的代码，却实现了加锁、锁续命(看门狗)、锁订阅、解锁、锁等待（自旋）等功能，我们来看看都是如何实现的。加锁//获取锁对象RLock redissonLock = redisson.
1.redis分布式锁应用的场景？ 1）防止缓存穿透：热点数据过期，大量线程访问mysql 2) 防止秒杀超卖：库存数量同步给redis后，对redis数据进行扣减 3）双写一致性：缓存的数据，被修改，导致数据库与缓存数据不一致。 4）接口幂等性：由于网络波动或者快速点击，导致发出多次请求。 2.分布式锁的死锁问题？
Redisson的原理 分布式锁可能存在锁过期释放，业务没执行完的问题。有些人认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。 其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。 当前开源
场景 若依前后端分离版手把手教你本地搭建环境并运行项目： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/108465662 在上面搭建起来前后端分离的项目，如果在某些业务场景下比如抢票、秒杀时会有多线程、多定位任务、多服务节点 对同一个redis中的key进行获取、更改和
背景 2022年7月27日晚，21:05分 新功能上线后，通过Grafana上查到Redis多个性能指标有很大的升高,Redis使用的是腾讯云的云服务 这里通过这个问题，记录和总结整个排查过程，Redis相关指标变化如下 1.CPU和内存参数 CPU利用率： 9%->99%(100%) 内存使
方案二 期望在同一时间段，不允许相同的库存被操作 通过Redisson以SKU Code为唯一标识+业务标识上锁 @Transactional(rollbackFor = Exception.class) @DistributedLock(prefix = LOCK_STOCK_SYNC_PREFIX, key = "#skuCode") @Override public void syncStock(String skuCode, fin
1:普通的Redis分布式锁的缺陷我们在网上看到的redis分布式锁的工具方法，大都满足互斥、防止死锁的特性，有些工具方法会满足可重入特性。如果只满足上述3种特性会有哪些隐患呢？redis分布式锁无法自动续期，比如，一个锁设置了1分钟超时释放，如果拿到这个锁的线程在一分钟内没有执行完毕，那么
参考链接：https://www.cnblogs.com/jklixin/p/13212864.html 官网连接：https://redisson.org Redisson分布式 GitHub中文文档 概念：是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务 引入依赖 <d
1.分布式锁解决方案 常用的一般有Zookeeper，Redisson，数据库。 Zookeeper方案使用的是CP（保证了一致性和分区容错性，牺牲了一点可用性)，适合流量请求不是很大，一致性要求较高的业务场景。 Redisson方案使用的是AP(保证了可用性和分区容错性，牺牲了一点一致性)，适合高并发场景，对一致性要求
https://github.com/redisson/redisson/wiki/2.-%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%B9%E6%B3%95#26-%E5%8D%95redis%E8%8A%82%E7%82%B9%E6%A8%A1%E5%BC%8F <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId>
大家好，我是三友。 在一个分布式系统中，由于涉及到多个实例同时对同一个资源加锁的问题，像传统的synchronized、ReentrantLock等单进程情况加锁的api就不再适用，需要使用分布式锁来保证多服务实例之间加锁的安全性。常见的分布式锁的实现方式有zookeeper和redis等。而由于redis分布式
具体的详解参考： https://xie.infoq.cn/article/d8e897f768eb1a358a0fd6300 SpringBoot配置类： @Configuration public class RedissonConfig { @Resource private RedissonConfigProperites redissonConfigProperites; @Bean(destroyMethod="shutdown") R
Redisson 是架设在 Redis 基础上的一个 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它充分的利用了 Redis 键值数据库提供的一系列优势，基于 Java 实用工具包中常用接口，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。Redisson 采用了基于 NIO 的 Netty 框架，不仅能作为 Redis 底
SpringBoot整合Redisson对应的，这也是官方比较推荐的配置方式，本文就使用redisson来配置一个RedissonClient。 maven依赖 <!--redisson--> <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId> <versio
摘要：介绍Redisson中分布式对象和集合的基础操作，包括对象桶、集合、列表和散列。 综述 测试环境为：Spring Boot版本 2.5.x 和 Redisson 单机。关于如何中Spring Boot项目集成Redisson，请戳《Spring Boot 整合Redisson配置篇》。 RedissonClient是线程安全的，由于其内部是通过N
为防止 缓存穿透的情况，我们有时候会引入 布隆过滤器来 增加一层防护， 具体demo如下 一、 搭建好 Redisson 环境， 详见 https://www.cnblogs.com/cgsdg/p/16225349.html 二、 创建 布隆过滤器， 并添加基础数据 import org.redisson.api.RBloomFilter; import org.redisson.api.Redis
在日常业务开发中，为了解决并发问题，比如，同一个时刻，多笔相同订单号的订单同时请求，我们只会受理一笔，其他的请求拒绝。我们通常都是用分布锁来解决，当然，也可以使用数据库的唯一索引来解决，数据新增的时候会报插入异常，这样如果系统并发很大，会给数据库造成很大的压力，通常都不会这么操
通常我们可以在前端通过防抖和节流来解决短时间内请求重复提交的问题，如果因网络问题、Nginx重试机制、微服务Feign重试机制或者用户故意绕过前端防抖和节流设置，直接频繁发起请求，都会导致系统防重请求失败，甚至导致后台产生多条重复记录，此时我们需要考虑在后台增加防重设置。
直接使用lua脚本实现即可，其他的数据结果思路也一样。 public void setNoClearExpire(String key, String value) { String script = "local t = redis.call('pttl', KEYS[1]);" + "redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1]);" +
问题现象：测试环境单台部署，没有问题，生产环境多台部署订单都是2条重复数据。 问题描述：我们把每个服务都部署了2台，订单产生后，有redisson的mq发布，如果MQListener监听到就会执行后面的业务逻辑。现实的问题是2台MQListener都会监听到，会重复处理我们的逻辑，插入数据库或修改数据库或写
1.先引入redisson依赖 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.13.6</version> </dependency> 2.配置redissonClient @Configuration public class RedisConf
Redisson实现分布式锁(1)---原理 有关Redisson作为实现分布式锁，总的分3大模块来讲。 1、Redisson实现分布式锁原理 2、Redisson实现分布式锁的源码解析 3、Redisson实现分布式锁的项目代码（可以用于实际项目中） 本文只介绍Redisson如何实现分布式锁的原理。其它的会在接下来的博客
Redisson概述 Redisson是架设在Redis基础上的一个Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。充分的利用了Redis键值数据库提供的一系列优势，基于Java实用工具包中常用接口，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。使得原本作为协调单机多线程并发程序的工具包获得了协
前言 主要记录下，Redisson中RedLock加锁算法的实现 Redisson分布式锁的缺点 由于Redisson的加锁方式，本质上时是判断某个Redis节点(主节点)是否具有某个key，且Redis集群间会发生异步的主从复制行为，可能会出现重复加锁的问题 在极端情况下， 客户端A加锁成功后，master
前提：使用redis实现分布式锁 1.在pom文件中导入java对redis分布式锁的支持依赖： <!-- 实现分布式锁依赖--> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson --> <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> &
