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网站渗透,搜索网站排行,网站模板制作步骤,企业网络营销网站Redlock实现原理 超过半数redis节点加锁成功才算成功加锁。 Redlock存在问题 如果主节点挂掉,还没有同步到从节点,重新选举出主节点,那加锁就没有加到这个新的主节点上。 如果增加redis主节点数,那么加锁的性能更差,要…

Redlock实现原理

超过半数redis节点加锁成功才算成功加锁。
Redlock存在问题
如果主节点挂掉,还没有同步到从节点,重新选举出主节点,那加锁就没有加到这个新的主节点上。
如果增加redis主节点数,那么加锁的性能更差,要给半数节点加锁,如果没有加成功,还要回滚。
Redis的刷盘频率,1s刷盘一次,否则写一条刷盘一条性能就非常差了。如果redis挂了或者重启,可能导致这1s内的数据没有持久化,因此也会造成锁丢失,别的线程也可以加锁成功。
RedLock 依赖 Redis 实例的系统时钟计算锁的剩余有效期。若不同实例的时钟不同步(如时钟跳跃或漂移),可能导致锁被提前释放或无法释放。
Redisson 官方已弃用 RedLock。

高并发扣减库存

分段锁。
ConcurrentHashMap1.7分段锁的原理
分段结构:分为多个segment,继承reentrantLock。
锁粒度:写操作仅锁定当前操作的segment。读操作不用加锁。
哈希定位:第一次hash计算segment位置,第二次hash计算数组下标。

热点缓存重建

Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
// 获取缓存
product = getProductFromCache(productCacheKey);
if(product != null) return product;
//加分布式锁解决热点缓存并发重建问题
RLock hotCreatecacheLock = redisson.getLock( LOCK_PRODUCT_HOT_CACHE_CREATE_PREFIX + productId);
hotCreateCacheLock.tryLock();
try {// 在锁内再次确认缓存状态,防止在第一次检查缓存为空后// 但是在加锁前,其他线程已经重新构建好缓存// 并且若多个线程同时通过第一次检查,加锁后保证只有一个线程来执行// 剩下的线程拿到锁再进来检查到缓存有值就直接返回了product = getProductFromCache(productCacheKey);if(product != null)  return product;// 读锁共享,写锁互斥RReadWriteLock productupdateLock = redisson.getReadWriteLock( name: LOCK_PRODUCT_UPDATE_PREFIX + productId);// 读锁RLock rLock =productUpdateLock.readLock();rLock.lock();// 构建缓存,同时也构建本地缓存。reBuildCache();// 热点key,比如微博,百万用户查同一个key,redis扛不住。// 本地缓存,并发百万级别没问题。// 多级缓存无法保证绝对一致性。不用过度设计。MQ异步或者redis发布订阅。// redis的发布订阅机制,如果更新数据,发送消息到queue,然后监听更新。// 热点中的热点商品才会存放到本地缓存,因为本地缓存是非常宝贵的。// 并且热点商品的变动是非常快的。// 因此,有专门的一个热点缓存计算系统,所有的应用会对热点缓存计算系统做一个监听,维护缓存。
}// 发布消息
redisTemplate.convertAndSend("cache:update", JSON.toJSONString(new CacheMessage("user:" + user.getId(), "DELETE")));
// 订阅频道
redisTemplate.execute((RedisConnection connection) -> {connection.subscribe(new RedisMessageListener() {@Overridepublic void onMessage(String channel, String message) {// 解析消息CacheMessage cacheMsg = JSON.parseObject(message, CacheMessage.class);// 更新本地缓存
// 重建热点缓存串行转并行
// tryLock允许线程立即尝试获取锁,若锁不可用则立即返回失败,而非阻塞等待。这种机制打破了严格的串行逻辑。
if (cacheLock.tryLock()) {try {// 重建缓存(串行)} finally {cacheLock.unlock();}
} else {// 返回旧缓存或默认值(并行)
}

缓存穿透

查询一个不存在的key,设置为空值给缓存。

private final static String EMPTY_CACHE = "{}";

缓存雪崩

过期时间加一个随机值。

http://www.dtcms.com/wzjs/293721.html

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