redis分布式

redis分布式相关知识

• Redis分布式

  1 Redis分布式算法原理1.1 传统分布式算法举个例子蓝色表与4个节点时相同槽1.2 Consistent hashing一致性算法原理环形 hash 空间：按照常用的 hash 算法来将对应的 key 哈希到一个具有 232 个桶的空间，即（0-232-1）的数字空间中，现在我们将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形把数据通过一定的 hash 算法映射到环上3 将机器通过一定的 hash 算法映射到环上4节点按顺时针转动，遇到的第一个机器，就把数据放在该机器上在移除 or 添加一个 cache 时，他能够尽可能小的改变已经存在 key 映射关系。删除CacheB后,橙色区为被影响范围也许心中的分布式这样的但实际会这样拥挤-即倾斜性1.3 ##Hash倾斜性为解决此类事件,引入了虚拟节点服务器台数n,新增服务器数m2 Redis分布式环境配置3  Redis分布式服务端及客户端启动4封装分布式Shared Redis API4.1 SharedJedis源码解析ShardedJedis.pn
• redis 分布式锁

  最近抽空优化了之前已有的redis分布式锁，主要用于解决高并发的问题，比如抢红包，多个人同时操作红包库存，当在库存只剩下1个的时候，一个人的减库存的操作事务没提交，另一个人的查库存操作刚好同步执行，这样就会出现很尴尬的事情，1个红包会被2个人抢走，这个时候，我们就要依托锁，将请求入口锁住，当然锁有很多种方式，这边就记录一下比较好用的redis分布式锁。方式有很多setNX 、set、incr等等，setNX只要通过逻辑防止死锁就可以了直接上代码：public boolean keyLock(final String key, final long keepMin) {boolean obj = false;try {obj = (boolean) redisTemplateSerializable.execute(new RedisCallback<Object>() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection)thr
• redis 分布式锁

  最近抽空优化了之前已有的redis分布式锁，主要用于解决高并发的问题，比如抢红包，多个人同时操作红包库存，当在库存只剩下1个的时候，一个人的减库存的操作事务没提交，另一个人的查库存操作刚好同步执行，这样就会出现很尴尬的事情，1个红包会被2个人抢走，这个时候，我们就要依托锁，将请求入口锁住，当然锁有很多种方式，这边就记录一下比较好用的redis分布式锁。方式有很多setNX 、set、incr等等，setNX只要通过逻辑防止死锁就可以了直接上代码：public boolean keyLock(final String key, final long keepMin) {boolean obj = false;try {obj = (boolean) redisTemplateSerializable.execute(new RedisCallback<Object>() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection)thr
• Redis分布式锁的try-with-resources实现

  一、简介 在当今这个时代，单体应用（standalone）已经很少了，java提供的synchronized已经不能满足需求，大家自然 而然的想到了分布式锁。谈到分布式锁，比较流行的方法有3中： 基于数据库实现的 基于redis实现的 基于zookeeper实现的 今天我们重点说一下基于redis的分布式锁，redis分布式锁的实现我们可以参照redis的官方文档。 实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key，这个key有一个失效时间（TTL)，以保证锁最终会被自动释放掉。当客户端释放资源(解锁）的时候，

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• Java企业级电商项目架构演进之路 Tomcat集群与Redis分布式 优秀的架构是演进出来的，本课程将手把手带你从项目架构到系统架构，从代码重构到源码原理解析不断演进，逐步提高你驾驭大项目的能力，让你的编程思维和架构能力得到双重提升，助你迈好高级工程师之路的第一步！

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• 2.2 Redis 分布式锁 面试官提问： 既然谈到了分布式锁的应用场景，在实战环境是如何实现分布式锁的呢？题目解析：目前分布式锁最主要有三种实现方式：（1）基于 Redis 集群的模式；（2）基于 Zookeeper 集群的模式；（3）基于 DB 数据库的模式本章节只关注 Redis 的部分，核心思路是通过 setnx 指令，实例： public static void wrongWayLock(Jedis jedis, String prefix_key, String id, int expire_time) { // 加锁 Long result = jedis.setnx(prefix_key, id); if (result==1){ // 如果加锁成功，设置过期时间 jedis.expire(prefix_key,expire_time); } }加锁步骤主要分为两步：（1）通过 setnx 指令加锁，setnx 的含义是 set if not exist，即如果 redis 不存在已有的 prefix_key ，则写入 prefix_key ，设置对应 value=id，并且调用返回为 1，如果已有 prefix_key ，则不写入并且返回非 1.（2）通过 expire 指令，设置过期时间，如果 prefix_key 代表的锁一直没有删除，则在定时后自动失效，防止产生死锁的情况。上述代码并不完美，其中 setnx() 和 expire() 函数并不是原子操作，如果执行 setnx() 指令之后，redis 集群出现网络抖动或者在线服务本身异常，导致后续 expire() 指令并没有执行，prefix_key 代表的锁并没有被加上过期时间，还是有产生死锁的可能性，我们对上述代码进行改造，实例： public static boolean setLock(Jedis jedis, String prefix_key, String id, int expire_time) { if(jedis.set(prefix_key, id, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expire_time) == 1) { return true; //加锁成功 } return false; //加锁失败 }这种方案是将加锁和设置过期时间合并为一个步骤，一次 set，是原子操作。另外还有诸多开源代码解决这个问题，例如通过开源 lua 脚本，基于 redis 集群进行改造。既然有加锁的过程，就有操作执行结束之后释放锁的过程，实例： public static void unLock(Jedis jedis, String prefix_key, String id){ //如果在集群中存在prefix_key的值，并且和之前配置的id相同 if(id.equals(jedis.get(prefix_key))){ //删除prefix_key键值对 jedis.del(prefix_key); } }使用分布式锁都是为了应对高并发的场景，高并发场景下，上述代码存在严重的并发执行问题。例如第一行 if 判断完成之后，其他线程已经提前进入条件判断并且执行了 del 操作，当前线程再执行 del 操作就不合理。还是出现了没有保证操作原子性的问题，通用的解决方案是通过 lua 脚本的 eval() 函数，首先获取锁对应的 value（即我们的 id ），如果相等才删除锁，lua 脚本能保证原子性，实例： public boolean unlock(String prefix_key,String request){ //lua脚本 String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; Long result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(prefix_key), Collections.singletonList(id)); if (result == 1){ return true ; } return false; }
• 2.1 分布式 ID 的实现方式 本小节我们来简单介绍一下常用的分布式 ID 的实现方式，例如：UUID，Redis，雪花算法等。UUIDUniversally Unique Identifier 通用唯一标识符，由 32 个字符组成，采用 16 进制进行编码，定义了在时间和空间都完全唯一的系统信息。在 Java 中可以使用 java.util.UUID 的 randomUUID() 方法来获得：java.util.UUID.randomUUID().toString();UUID 可以在本地生成，生成速度快，不依赖网络和其它服务，但是 UUID 没有可以识别的特点，也没有顺序性。Redis 实现分布式 ID我们都知道 Redis 的性能非常高，而且还可以搭建集群。我们可以使用 Redis 的 Incr 命令来把 <key,value> 中 key 的数值加 1 并返回，如果这个 key 不存在，则 key 值会被初始化为 0，再执行 Incr 命令来进行加 1 操作。// 使用 incr(key) 来让 key 加 1long id = jedis.incr("id");使用 Redis 的方式生成分布式 ID 需要依赖 Redis 服务，还要保证 Redis 的高可用，否则 Redis 服务宕机会影响整个应用。雪花算法SnowFlake 雪花算法是 Twitter 公司推出的⼀个⽤于⽣成分布式 ID 的策略，基于这个算法可以生成 64 位 Long 型的 ID，它是由 1 位符号位，41 位的时间戳毫秒数，10 位的机器 ID，12 位的序列号这 4 种元素来组成的。理论上，雪花算法每秒可以生成 400 多万个 ID，完全可以支撑住分布式环境下高并发的场景。一些公司在雪花算法的基础上实现了自己的分布式 ID 的算法，比如：滴滴的 Tinyid，百度的 UidGenerator，美团的 Leaf 等。简单介绍了一些分布式 ID 的实现方式，接下来我们就使用 Zookeeper 来实现分布式 ID 。
• Scrapy 的分布式实现 今天我们简单介绍下 Scrapy 的分布式实现框架：Scrapy-Redis 并基于该插件完成一个简单的分布式爬虫案例。
• 2. 分布式锁 在讲解 Zookeeper 实现的分布式锁之前，我们先来了解什么是分布式锁，分布式锁的实现技术，以及分布式锁常用的类型。
• 2. 分布式 ID 在使用 Zookeeper 生成分布式的全局唯一 ID 之前，我们先来了解什么是分布式 ID，为什么要使用分布式 ID ，以及分布式 ID 的实现方式有哪些。分布式 ID，也就是在分布式的环境下，全局的唯一的 ID 。那么我们为什么要使用分布式 ID 呢？在单体结构的应用中，我们可以使用 MySQL 数据库的主键自增来为我们的数据设置唯一标识 ID，但是在分布式环境中，单个数据库的吞吐量成为整个应用的性能瓶颈，我们就可以搭建数据库集群来提升数据库的性能，此时如果还使用 MySQL 的主键自增来设置数据 ID 的话，就会出现重复的 ID，这样就会出现主键冲突的情况。如果使用分布式的全局唯一 ID 就不用担心会出现这个问题了。那么分布式 ID 的实现方式有哪些呢？接下来我们就对分布式 ID 的实现方式进行介绍。
• Redis 数据的基本操作 Scrapy 框架本身没有分布式功能，但是配合 Redis 服务后就能实现分布式，于是就诞生了 Scrapy-Redis 这样的框架。它在 Scrapy 的基础上配合 Redis 进行了一些改造，实现了分布式的功能。本节会介绍 Redis 服务的相关操作，为后续使用和学习 Scrapy-Redis 打好基础。

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