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redis分布式锁有哪些问题,redis分布式锁弊端

时间:2024-01-15 本站 点击:0

缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁

1、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。

2、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。

3、针对这个场景,对应的解决方案一般来说有三种。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行,设置失败的就轮询等待。

4、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》。

5、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。

6、缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。发现也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中,于是都去请求了持久层数据库。

redis分布式锁用在事务里面什么意思

分布式锁其实可以理解为:控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作,通过互斥来保持一致性。

但是在分布式系统中,这种方式就失效了;由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使单机并发控制锁策略失效,为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问。

key:加锁的键,实际上就是相当于一个唯一的标志位,不同的业务,你可以使用不同的标志位进行加锁。

Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis最小的执行单位,一个事务中的命令要么都执行,要么都不执行。

Redisson实现分布式锁原理

1、如果发现加锁次数是0了,说明这个客户端已经不再持有锁了,此时就会用:“del myLock”命令,从redis里删除这个key。然后呢,另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。

2、注意 rLock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS); 时间要设置大一点,如果等待时间太短,小于获取锁 redis 命令的时间,那么就直接返回获取锁失败了。

3、Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现。SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做,返回0。

4、首先,分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。

5、此时就需要使用分布式锁了。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。

6、简单加锁命令:命令是:setnx 内部的实现机制就是判断这个key位置是不是有数据,没有数据就设置成value返回,有数据就返回一个特殊数值。

redis分布式锁常见问题及解决方案

使用redis客户端redisson,redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题,它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注,将更多精力用在处理业务逻辑上。

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。

问题-1 如果setnx执行成功,但是在expire执行的时候redis节点宕机了,在这种情况下,锁不会被释放,导致死锁。

Q & A环节。Codis是一个分布式Redis解决方案,与官方的纯P2P的模式不同,Codis采用的是Proxy-based的方案。今天我们介绍一下Codis及下一个大版本RebornDB的设计,同时会介绍一些Codis在实际应用场景中的tips。

分布式锁

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。

快。GoRedis分布式锁是一种基于Redis实现的分布式锁,它具有轻量级、高性能、可靠性高等特点,使用简单,适用于高并发场景下的分布式锁应用。

redis分布式锁用在事务里面通常是为了保证同时对多个Redis资源进行原子化操作,从而避免出现数据竞争等问题。

与分布式锁对应的是【单机锁】,我们在写多线程程序时,避免同时操作一个共享变量而产生数据问题,通常会使用一把锁来实现【互斥】,其使用范围是在【同一个进程中】。(同一个进程内存是共享的,以争抢同一段内存,来判断是否抢到锁)。

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