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Redis入门学习笔记【五】Redis在分布式环境下常见的应用场景

一、分布式锁


当多个进程不在同一个系统中,用分布式锁控制多个进程对资源的操作或者访问。 与之对应有线

程锁,进程锁。

分布式锁可以避免不同进程重复相同的工作,减少资源浪费。 同时分布式锁可以避免破坏数据正

确性的发生, 例如多个进程对同一个订单操作,可能导致订单状态错误覆盖。应用场景如下。

1.1 定时任务重复执行


随着业务的发展,业务系统势必发展为集群分布式模式。如果我们需要一个定时任务来进行订单状

态的统计。比如每 15 分钟统计一下所有未支付的订单数量。那么我们启动定时任务的时候,肯

定不能同一时刻多个业务后台服务都去执行定时任务, 这样就会带来重复计算以及业务逻辑混乱

的问题。

这时候,就需要使用分布式锁,进行资源的锁定。那么在执行定时任务的函数中,首先进行分布式

锁的获取,如果可以获取的到,那么这台机器就执行正常的业务数据统计逻辑计算。如果获取不到

则证明目前已有其他的服务进程执行这个定时任务,就不用自己操作执行了,只需要返回就行了。

1.2 避免用户重复下单


分布式实现方式有很多种:

1. 数据库乐观锁方式

2. 基于 Redis 的分布式锁

3. 基于 ZK 的分布式锁

咱们这篇文章主要是讲 Redis,那么我们重点介绍基于 Redis 如何实现分布式锁。

分布式锁实现要保证几个基本点。

1. 互斥性:任意时刻,只有一个资源能够获取到锁。

2. 容灾性:能够在未成功释放锁的的情况下,一定时限内能够恢复锁的正常功能。

3. 统一性:加锁和解锁保证同一资源来进行操作。

加锁代码演示:

public static boolean tryGetDistributedLock( Jedis jedis, String lockKey, String traceId, int expireTime ) { SetParams setParams = new SetParams();setParams.ex( expireTime ); setParams.nx(); String result = jedis.set( lockKey, traceId, setParams );if ( LOCK_SUCCESS.equals( result ) ) { return(true); } return(false);
}

解锁代码演示:

public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String traceId) { String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),                 Collections.singletonList(traceId)); if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {return true; } return false; 
}

二、分布式自增 ID

应用场景

随着用户以及交易量的增加, 我们可能会针对用户数据,商品数据,以及订单数据进行分库分表

的操作。这时候由于进行了分库分表的行为,所以 MySQL 自增 ID 的形式来唯一表示一行数据

的方案不可行了。 因此需要一个分布式 ID 生成器,来提供唯一 ID 的信息。

实现方式

通常对于分布式自增 ID 的实现方式有下面几种:

1. 利用数据库自增 ID 的属性

2. 通过 UUID 来实现唯一 ID 生成

3. Twitter 的 SnowFlake 算法

4. 利用 Redis 生成唯一 ID

在这里我们自然是说 Redis 来实现唯一 ID 的形式了。使用 Redis 的 INCR 命令来实现唯一ID。

Redis 是单进程单线程架构,不会因为多个取号方的 INCR 命令导致取号重复。因此,基于 Redis

的 INCR 命令实现序列号的生成基本能满足全局唯一与单调递增的特性。
 

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