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分布式学习笔记五：redis分步式锁

前言

分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。
需满足如下条件：
-互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。 
- 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。 
- 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。 
- 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。

加锁

正确方式：

首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件，在pom.xml文件加入下面的代码：


    redis.clients
    jedis
    2.9.0


注：如果在springBoot，可以使用springBoot自己封装的redisTemplate.自行百度。

加锁代码：

public class RedisTool {

    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识 （可通过UUID生成唯一标识）
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}


错误实例1： 
比较常见的错误示例就是使用jedis.setnx()和jedis.expire()组合实现加锁，代码如下：

public static void wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

    Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
    if (result == 1) {
        // 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁
        jedis.expire(lockKey, expireTime);
    }
}


setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST，expire()方法就是给锁加一个过期时间。乍一看好像和前面的set()方法结果一样，然而由于这是两条Redis命令，不具有原子性，如果程序在执行完setnx()之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间。那么将会发生死锁。网上之所以有人这样实现，是因为低版本的jedis并不支持多参数的set()方法。

解锁代码

正确方式：

public class RedisTool {

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @return 是否释放成功
     */
    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

        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(requestId));

        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}


可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了！第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码，第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述操作是原子性的。简单来说，就是在eval命令执行Lua代码的时候，Lua代码将被当成一个命令去执行，并且直到eval命令执行完成，Redis才会执行其他命令。

错误示例1：

public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {
    jedis.del(lockKey);
}


最常见的解锁代码就是直接使用jedis.del()方法删除锁，这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式，会导致任何客户端都可以随时进行解锁，即使这把锁不是它的。

错误示例2：

public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

    // 判断加锁与解锁是不是同一个客户端
    if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
        // 若在此时，这把锁突然不是这个客户端的，则会误解锁
        jedis.del(lockKey);
    }
}


如代码注释，问题在于如果调用jedis.del()方法的时候，这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。那么是否真的有这种场景？答案是肯定的，比如客户端A加锁，一段时间之后客户端A解锁，在执行jedis.del()之前，锁突然过期了，此时客户端B尝试加锁成功，然后客户端A再执行del()方法，则将客户端B的锁给解除了。
 

springBoot中实现

首先需要引入redisson

       
       
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-redis
       
       
       
            org.redisson
            redisson
            3.4.3
       



生成Redisson的bean 
支持单机，主从，哨兵，集群等模式，具体方式请参考https://github.com/redisson/redisson/wiki/2.-%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%B9%E6%B3%95，这里只演示集群环境。

 @Bean
    Redisson redissonSentinel() {
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
                .setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
                //可以用"rediss://"来启用SSL连接
                .addNodeAddress("redis://10.82.0.102:7000")
                .addNodeAddress("redis://10.82.0.102:7001")
                .addNodeAddress("redis://10.82.0.102:7002")
                .addNodeAddress("redis://10.82.0.102:7003")
                .addNodeAddress("redis://10.82.0.102:7004")
                .addNodeAddress("redis://10.82.0.102:7005");
        return (Redisson)Redisson.create(config);
    }


这里只是简单展示，配置更加详细的，参考上面网站。

简单使用实现：   

@Autowired
    Redisson redisson;


    RLock lock = redisson.getLock(key);
    lock.lock(60, TimeUnit.SECONDS); //设置60秒自动释放锁  （默认是30秒自动过期）

    //执行的业务代码

    lock.unlock(); //释放锁


关于Redisson 更加全面详细锁的情况，前往：https://github.com/redisson/redisson/wiki/8.-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81%E5%92%8C%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%99%A8

就这样通过redisson就实现redis分布式锁，内部帮我们解决了上一篇提到的注意的地方。使用redisson更加体现一切皆对象，我们不需要知道内部如何实现，只需知道如何使用就行。当然作为一个积极进取的程序员还是要了解底层实现的。

原理简介

Redisson 分布式锁实现分析

java.util.concurrent.locks 中包含了 JDK 提供的在多线程情况下对共享资源的访问控制的一系列工具，它们可以帮助我们解决进程内多线程并发时的数据一致性问题。

但是在分布式系统中，JDK 原生的并发锁工具在一些场景就无法满足我们的要求了，这就是为什么要使用分布式锁。我总结了一句话，分布式锁是用于解决分布式系统中操作共享资源时的数据一致性问题。

设计分布式锁要注意的问题

互斥

分布式系统中运行着多个节点，必须确保在同一时刻只能有一个节点的一个线程获得锁，这是最基本的一点。

死锁

分布式系统中，可能产生死锁的情况要相对复杂一些。分布式系统是处在复杂网络环境中的，当一个节点获取到锁，如果它在释放锁之前挂掉了，或者因网络故障无法执行释放锁的命令，都会导致其他节点无法申请到锁。

因此分布式锁有必要设置时效，确保在未来的一定时间内，无论获得锁的节点发生了什么问题，最终锁都能被释放掉。

性能

对于访问量大的共享资源，如果针对其获取锁时造成长时间的等待，导致大量节点阻塞，是绝对不能接受的。

所以设计分布式锁时要能够掌握锁持有者的动态，若判断锁持有者处于不活动状态，要能够强制释放其持有的锁。
此外，排队等待锁的节点如果不知道锁何时会被释放，则只能隔一段时间尝试获取一次锁，这样无法保证资源的高效利用，因此当锁释放时，要能够通知等待队列，使一个等待节点能够立刻获得锁。

重入

考虑到一些应用场景和资源的高效利用，锁要设计成可重入的，就像 JDK 中的 ReentrantLock 一样，同一个线程可以重复拿到同一个资源的锁。

RedissonLock 实现解读

本文中 Redisson 的代码版本为 2.2.17-SNAPSHOT。

这里以 lock() 方法为例，其他一系列方法与其核心实现基本一致。

先来看 lock() 的基本用法

RLock lock = redisson.getLock("foobar"); // 1.获得锁对象实例
lock.lock(); // 2.获取分布式锁
try {
    // do sth.
} finally {
    lock.unlock(); // 3.释放锁
}
  1. 通过 RedissonClient 的 getLock() 方法取得一个 RLock 实例。
  2. lock() 方法尝试获取锁，如果成功获得锁，则继续往下执行，否则等待锁被释放，然后再继续尝试获取锁，直到成功获得锁。
  3. unlock() 方法释放获得的锁，并通知等待的节点锁已释放。

下面来看看 RedissonLock 的具体实现

org.redisson.Redisson#getLock()

@Override
public RLock getLock(String name) {
  return new RedissonLock(commandExecutor, name, id);
}

这里的 RLock 是继承自 java.util.concurrent.locks.Lock 的一个 interface，getLock 返回的实际上是其实现类 RedissonLock 的实例。

来看看构造 RedissonLock 的参数

  • commandExecutor: 与 Redis 节点通信并发送指令的真正实现。需要说明一下，Redisson 缺省的 CommandExecutor 实现是通过 eval 命令来执行 Lua 脚本，所以要求 Redis 的版本必须为 2.6 或以上，否则你可能要自己来实现 CommandExecutor。关于 Redisson 的 CommandExecutor 以后会专门解读，所以本次就不多说了。
  • name: 锁的全局名称，例如上面代码中的 "foobar"，具体业务中通常可能使用共享资源的唯一标识作为该名称。
  • id: Redisson 客户端唯一标识，实际上就是一个 UUID.randomUUID()。

org.redisson.RedissonLock#lock()

此处略过前面几个方法的层层调用，直接看最核心部分的方法 lockInterruptibly()，该方法在 RLock 中声明，支持对获取锁的线程进行中断操作。在直接使用 lock() 方法获取锁时，最后实际执行的是 lockInterruptibly(-1, null)。

@Override
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 1.尝试获取锁
    Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit);
    // 2.获得锁成功
    if (ttl == null) {
        return;
    }
    // 3.等待锁释放，并订阅锁
    long threadId = Thread.currentThread().getId();
    Future future = subscribe(threadId);
    get(future);

    try {
        while (true) {
            // 4.重试获取锁
            ttl = tryAcquire(leaseTime, unit);
            // 5.成功获得锁
            if (ttl == null) {
                break;
            }
            // 6.等待锁释放
            if (ttl >= 0) {
                getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
            } else {
                getEntry(threadId).getLatch().acquire();
            }
        }
    } finally {
        // 7.取消订阅
        unsubscribe(future, threadId);
    }
}
  1. 首先尝试获取锁，具体代码下面再看，返回结果是已存在的锁的剩余存活时间，为 null 则说明没有已存在的锁并成功获得锁。
  2. 如果获得锁则结束流程，回去执行业务逻辑。
  3. 如果没有获得锁，则需等待锁被释放，并通过 Redis 的 channel 订阅锁释放的消息，这里的具体实现本文也不深入，只是简单提一下 Redisson 在执行 Redis 命令时提供了同步和异步的两种实现，但实际上同步的实现都是基于异步的，具体做法是使用 Netty 中的异步工具 Future 和 FutureListener 结合 JDK 中的 CountDownLatch 一起实现。
  4. 订阅锁的释放消息成功后，进入一个不断重试获取锁的循环，循环中每次都先试着获取锁，并得到已存在的锁的剩余存活时间。
  5. 如果在重试中拿到了锁，则结束循环，跳过第 6 步。
  6. 如果锁当前是被占用的，那么等待释放锁的消息，具体实现使用了 JDK 并发的信号量工具 Semaphore 来阻塞线程，当锁释放并发布释放锁的消息后，信号量的 release() 方法会被调用，此时被信号量阻塞的等待队列中的一个线程就可以继续尝试获取锁了。
  7. 在成功获得锁后，就没必要继续订阅锁的释放消息了，因此要取消对 Redis 上相应 channel 的订阅。

下面着重看看 tryAcquire() 方法的实现，

private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit) {
    // 1.将异步执行的结果以同步的形式返回
    return get(tryAcquireAsync(leaseTime, unit, Thread.currentThread().getId()));
}

private  Future tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
    if (leaseTime != -1) {
        return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
    }
    // 2.用默认的锁超时时间去获取锁
    Future ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS,
                TimeUnit.SECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
    ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener() {
        @Override
        public void operationComplete(Future future) throws Exception {
            if (!future.isSuccess()) {
                return;
            }
            Long ttlRemaining = future.getNow();
            // 成功获得锁
            if (ttlRemaining == null) {
                // 3.锁过期时间刷新任务调度
                scheduleExpirationRenewal();
            }
        }
    });
    return ttlRemainingFuture;
}

 Future tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId,
                RedisStrictCommand command) {
    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
    // 3.使用 EVAL 命令执行 Lua 脚本获取锁
    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
              "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                  "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                  "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
                Collections.singletonList(getName()), internalLockLeaseTime,
                        getLockName(threadId));
}
 
  
     
   
  1. 上面说过 Redisson 实现的执行 Redis 命令都是异步的，但是它在异步的基础上提供了以同步的方式获得执行结果的封装。
    2.  
   
  2. 前面提到分布式锁要确保未来的一段时间内锁一定能够被释放，因此要对锁设置超时释放的时间，在我们没有指定该时间的情况下，Redisson 默认指定为30秒。
    3.  
   
  3. 在成功获取到锁的情况下，为了避免业务中对共享资源的操作还未完成，锁就被释放掉了，需要定期（锁失效时间的三分之一）刷新锁失效的时间，这里 Redisson 使用了 Netty 的 TimerTask、Timeout 工具来实现该任务调度。
    4.  
   
  4. 获取锁真正执行的命令，Redisson 使用 EVAL 命令执行上面的 Lua 脚本来完成获取锁的操作：
    5.  
   
  5. 如果通过 exists 命令发现当前 key 不存在，即锁没被占用，则执行 hset 写入 Hash 类型数据 key:全局锁名称（例如共享资源ID）, field:锁实例名称（Redisson客户端ID:线程ID）, value:1，并执行 pexpire 对该 key 设置失效时间，返回空值 nil，至此获取锁成功。
    6.  
   
  6. 如果通过 hexists 命令发现 Redis 中已经存在当前 key 和 field 的 Hash 数据，说明当前线程之前已经获取到锁，因为这里的锁是可重入的，则执行 hincrby 对当前 key field 的值加一，并重新设置失效时间，返回空值，至此重入获取锁成功。
    7.  
   
  7. 最后是锁已被占用的情况，即当前 key 已经存在，但是 Hash 中的 Field 与当前值不同，则执行 pttl 获取锁的剩余存活时间并返回，至此获取锁失败。
    8.  
  
 
  
以上就是对 lock() 的解读，不过在实际业务中我们可能还会经常使用 tryLock()，虽然两者有一定差别，但核心部分的实现都是相同的，另外还有其他一些方法可以支持更多自定义参数，本文中就不一一详述了。
 
  
org.redisson.RedissonLock#unlock()
 
  
最后来看锁的释放，
 
  
@Override
public void unlock() {
    // 1.通过 EVAL 和 Lua 脚本执行 Redis 命令释放锁
    Boolean opStatus = commandExecutor.evalWrite(getName(), LongCodec.INSTANCE,
                    RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
                    "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                        "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                        "return 1; " +
                    "end;" +
                    "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
                        "return nil;" +
                    "end; " +
                    "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
                    "if (counter > 0) then " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
                        "return 0; " +
                    "else " +
                        "redis.call('del', KEYS[1]); " +
                        "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                        "return 1; "+
                    "end; " +
                    "return nil;",
                    Arrays.asList(getName(), getChannelName()), 
                            LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, 
                            getLockName(Thread.currentThread().getId()));
    // 2.非锁的持有者释放锁时抛出异常
    if (opStatus == null) {
        throw new IllegalMonitorStateException(
                "attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "
                + id + " thread-id: " + Thread.currentThread().getId());
    }
    // 3.释放锁后取消刷新锁失效时间的调度任务
    if (opStatus) {
        cancelExpirationRenewal();
    }
}
 
  
     
   
  1. 使用 EVAL 命令执行 Lua 脚本来释放锁：
    2.  
   
  2. key 不存在，说明锁已释放，直接执行 publish 命令发布释放锁消息并返回 1。
    3.  
   
  3. key 存在，但是 field 在 Hash 中不存在，说明自己不是锁持有者，无权释放锁，返回 nil。
    4.  
   
  4. 因为锁可重入，所以释放锁时不能把所有已获取的锁全都释放掉，一次只能释放一把锁，因此执行 hincrby 对锁的值减一。
    5.  
   
  5. 释放一把锁后，如果还有剩余的锁，则刷新锁的失效时间并返回 0；如果刚才释放的已经是最后一把锁，则执行 del 命令删除锁的 key，并发布锁释放消息，返回 1。
    6.  
   
  6. 上面执行结果返回 nil 的情况（即第2中情况），因为自己不是锁的持有者，不允许释放别人的锁，故抛出异常。
    7.  
   
  7. 执行结果返回 1 的情况，该锁的所有实例都已全部释放，所以不需要再刷新锁的失效时间。
    8.  
  
 
  
总结
 
  
写了这么多，其实最主要的就是上面的两段 Lua 脚本，基于 Redis 的分布式锁的设计完全体现在其中，看完这两段脚本，再回顾一下前面的 设计分布式锁要注意的问题 就豁然开朗了。
 
  
 
 
  
 
 
  

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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                        Aaron_945
Javajava爬虫开发语言
                        
    文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
    
                    
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  • 华为云分布式缓存服务DCS 8月新特性发布
                        华为云PaaS服务小智
华为云分布式缓存
                        
    分布式缓存服务（DistributedCacheService，简称DCS）是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎，为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。此次为大家带来DCS8月的特性更新内容，一起来看看吧！
    
                    
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  • 浅谈MapReduce
                        Android路上的人
Hadoop分布式计算mapreduce分布式框架hadoop
                        
    从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
    
                    
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  • KVM+GFS分布式存储系统构建KVM高可用
                        henan程序媛
分布式GFS高可用KVM
                        
    一、案列分析1.1案列概述本章案例主要使用之前章节所学的KVM及GlusterFs技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷，对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后，KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件，以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后，Glu
    
                    
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  • Hadoop
                        傲雪凌霜，松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
                        
    ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
    
                    
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  • 大模型训练数据库Common Crawl
                        WindyChanChan
数据集语言模型数据库
                        
    CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
    
                    
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  • 慢速连接攻击是什么？慢速连接攻击怎么防护？
                        快快小毛毛
网络ddos服务器
                        
    慢速连接攻击（SlowConnectionAttack），又称慢速攻击（SlowlorisAttack），是一种网络攻击技术，旨在通过占用服务器上的所有可用连接资源来使其无法响应正常请求。与传统的拒绝服务（DoS）和分布式拒绝服务（DDoS）攻击不同，慢速攻击并不依赖于发送大量数据包来消耗带宽，而是利用HTTP、TCP或SSL等协议的特性，通过发送大量不完整的请求或缓慢发送数据来占用服务器资源，使
    
                    
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  • 分布式锁和spring事务管理
                        暴躁的鱼
锁及事务分布式springjava
                        
    最近开发一个小程序遇到一个需求需要实现分布式事务管理业务需求用户在使用小程序的过程中可以查看景点，对景点地区或者城市标记是否想去，那么需要统计一个地点被标记的人数，以及记录某个用户对某个地点是否标记为想去，用两个表存储数据，一个地点表记录改地点被标记的次数，一个用户意向表记录某个用户对某个地点是否标记为想去。由于可能有多个用户同时标记一个地点，每个用户在前端点击想去按钮之后，后台接收到请求，从数据
    
                    
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  • Gobelieve 架构
                        weixin_34099526
数据库golangjson
                        
    Gobelievegithub地址声明:转简书JackieF的文章,为了自己方便copy了一份,加一些自己的东西.链接：https://www.jianshu.com/p/8121d6e85282IMCore主要分三大块:im客户连接服务器（可分布式部署，暂无负载均衡模块)imr路由查询服务器（主要解决im分布式部署的问题）ims存储服务器(主从部署)基础模块1.数据包协议包：header(12)
    
                    
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  • Kafka详细解析与应用分析
                        芊言芊语
kafka分布式
                        
    Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
    
                    
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  • linux挂载文件夹
                        小码快撩
linux
                        
    1.使用NFS（NetworkFileSystem）NFS是一种分布式文件系统协议，允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service，你可以使用以下命令启动和启用它：sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
    
                    
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  • Kafka 基础与架构理解
                        StaticKing
KAFKAkafka
                        
    目录前言Kafka基础概念消息队列简介：Kafka与传统消息队列（如RabbitMQ、ActiveMQ）的对比Kafka的组件Kafka的工作原理：消息的生产、分发、消费流程Kafka系统架构Kafka的分布式架构设计Leader-Follower机制与数据复制Log-basedStorage和持久化Broker间通信协议Zookeeper在Kafka中的角色总结前言Kafka是一个分布式的消息系
    
                    
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  • Rides实现分布式锁，保障数据一致性,Redisson分布式事务处理
                        朱杰jjj
缓存分布式
                        
    分布式环境下分布式锁有三种方式：基于数据库分布式锁基于Redis分布式锁基于zk分布式锁本帖只介绍Redis分布式锁为什么需要用到分布式锁？在单机环境下一个服务中多个线程对同一个事物或数据资源进行操作时，可以通过添加加锁方式（synchronized和lock）来解决数据一致性的问题。但是如果出现多个服务的情况下，这时候我们在通过synchronized和lock的方式来加锁会出现问题，因为多个服
    
                    
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  • 机电综合管理系统架构
                        小熊coder
机载系统系统架构
                        
    文章目录一、机电综合管理系统架构1.系统概述2.架构层次3.核心组件二、余度管理1.余度概述2.硬件冗余3.软件冗余4.通信冗余三、总线架构1.MIL-STD-1553B总线2.ARINC429总线3.ARINC629总线4.AFDX/ARINC664总线四、未来发展趋势1.分布式架构2.高速网络3.智能化与自动化结语机电综合管理系统（ElectromechanicalManagementSyst
    
                    
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  • 华为云分布式缓存服务DCS与开源服务差异对比
                        hcinfo_18
redis使用华为云Redis5.0分布式缓存服务Redis客户端
                        
    分布式缓存服务DCS提供单机、主备、集群等丰富的实例类型，满足用户高读写性能及快速数据访问的业务诉求。支持丰富的实例管理操作，帮助用户省去运维烦恼。用户可以聚焦于业务逻辑本身，而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。DCS基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。一、与开源Red
    
                    
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  • Dubbo架构概览：服务注册与发现、远程调用、监控与管理
                        木南曌
dubbo架构
                        
    Dubbo是一个成熟的、高性能的、基于Java的微服务开发框架，它主要用于解决分布式系统中的服务治理问题，包括服务的注册与发现、远程过程调用（RPC）、服务监控与管理等多个关键环节。以下是Dubbo架构概览的详细介绍：服务注册与发现Dubbo的服务注册与发现机制是其核心功能之一，它依赖于注册中心来管理服务的生命周期和定位服务提供者。1.服务提供者（Provider）服务提供者是实际提供服务的节点，
    
                    
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  • nfs服务搭建
                        GHope

                        
    nfs是什么？基哥度娘网络文件系统(NFS)是sun微系统最初开发的分布式文件系统协议,[1]允许客户端计算机上的用户通过计算机网络访问文件很像本地存储被访问。NFS与许多其他协议一样,在开放网络计算远程过程调用(很久以前RPC)系统上建立。NFS是在请求注释(RFC)中定义的开放标准,允许任何人实现协议。NFSNFS优势：节省本地存储空间，将常用的数据存放在一台NFS服务器上且可以通过网络访问，
    
                    
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  • hbase介绍
                        CrazyL-
云计算+大数据hbase
                        
    hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点：数据量大：一个表可以有上亿行，上百万列（列多时，插入变慢）面向列：面向列（族）的
    
                    
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  • Flume：大规模日志收集与数据传输的利器
                        傲雪凌霜，松柏长青
后端大数据flume大数据
                        
    Flume：大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代，随着各类应用的不断增长，产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要，还可以通过深入分析，帮助企业做出更好的决策。那么，如何高效地收集、传输和存储这些海量数据，成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume，它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
    
                    
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  • 探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
                        汤萌妮Margaret

                        
    探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿，深度强化学习（DRL）因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目：“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
    
                    
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  • 等保测评中的关键技术挑战与应对策略
                        亿林数据
网络安全等保测评
                        
    在信息安全领域，等保测评（信息安全等级保护测评）作为确保信息系统安全性的重要手段，其过程中不可避免地会遇到一系列技术挑战。这些挑战不仅考验着企业的技术实力，也对其安全管理水平提出了更高要求。本文将深入探讨等保测评中的关键技术挑战，并提出相应的应对策略。一、等保测评中的关键技术挑战1.复杂系统架构的评估难度随着信息技术的快速发展，企业信息系统的架构日益复杂，包括分布式系统、微服务架构、云计算环境等。
    
                    
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  • 系统架构师软考历年论文题目（2009-2024年）及分析
                        pccai-vip
系统架构师系统架构
                        
    时间题目20091.论基于DSSA的软件架构设计与应用；2.论信息系统建模方法；3.论基于REST服务的Web应用系统设计；4.论软件可靠性设计与应用20101.论软件的静态演化和动态演化及其应用；2.论数据挖掘技术的应用；3.论大规模分布式系统缓存设计策略；4.论软件可靠性评价20111.论模型驱动架构在系统开发中的应用；2.论企业集成平台的架构设计；3.论企业架构管理与应用；4.论软件需求获取
    
                    
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  • 深入解析 Dubbo 的 attachments 机制及其应用场景
                        molashaonian
dubboattachments隐式传参
                        
    背景在分布式系统中，服务之间的调用（RPC调用）是非常常见的。而在这种服务调用过程中，常常需要在不同服务之间传递一些上下文信息，比如用户身份信息、请求追踪ID、客户端IP等。Dubbo提供的attachments机制，能够帮助开发者在RPC调用时隐式传递这些数据，而不需要修改接口方法签名。通过分析架构图，我们可以看到，在服务调用链路中，使用Dubbo的attachments机制可以简化上下文信息的
    
                    
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  • 座舱交互的下一个时代
                        高工智能汽车
交互物联网人工智能
                        
    为了满足座舱信息娱乐的更高性能要求，几乎所有的一线品牌都在准备“换芯”。去年开始，不少车型开始推动传统的分布式座舱仪表和中控电子架构进入域控制器时代，高通成为大赢家。今年6月，特斯拉也正式官宣，即将推出的新款ModelS将配备能够运行PS5游戏机性能的AMD芯片，包括专门定制的AMDRyzenCPU和独立的Navi23图形处理器。最新消息，特斯拉将率先在中国市场生产的ModelY高性能版车型换装A
    
                    
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  • 软件架构，一切尽在权衡
                        元闰子
架构
                        
    荐语本文要介绍的是2021年O’Reilly出版的书籍SoftwareArchitecture:TheHardParts（后文简称SAHP），某种程度上，它是FundamentalsofSoftwareArchitecture（后文简称FSA）的延续，两本书的主要作者相同。FSA是基础篇，重点介绍了常见的8种架构模式；SAHP是进阶篇，重点介绍了如何从单体架构演进到分布式架构。软件架构，特别是分布
    
                    
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  • Nacos 与 Eureka 的区别
                        litGrey
微服务eureka
                        
    随着微服务架构的流行，服务发现成为了构建分布式系统的关键技术之一。在众多服务发现工具中，Nacos和Eureka是两个非常受欢迎的选择。本文将深入探讨这两者的区别，帮助你在选择适合自己的服务发现解决方案时做出明智的决策。如果你不懂得怎么选择，请记得看最后一点小建议！1.基础对比1.1.架构设计：集中式vs分布式Eureka采用的是客户端-服务器（Client-Server,CS）架构。Eureka
    
                    
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  • Web3入门指南：从基础概念到实际应用
                        dingzd95
去中心化web3区块链人工智能智能合约
                        
    Web3，即“去中心化的第三代互联网”，正在逐步改变我们对互联网的传统认知。从最初的静态网页（Web1.0）到互动平台和社交媒体为主的互联网（Web2.0），Web3的目标是让用户重新掌握对数据和数字资产的控制权。什么是Web3？Web3被视为互联网的下一代发展阶段，其核心是去中心化。与以往依赖中心化服务器和大公司控制的数据模式不同，Web3通过区块链技术实现了数据的分布式存储和处理。这一去中心化
    
                    
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  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
                                    Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
                                    
    原题链接：#137 Single Number II  
要求： 
给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 
注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 
  
难度：中等 
  
分析： 
与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
    
                                
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  • 《JavaScript语言精粹》笔记
                                    aijuans
JavaScript
                                    
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 
1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 
2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
    
                                
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  • 你应该更新的Java知识之常用程序库
                                    Kai_Ge
java
                                    
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 
Guava 
Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
    
                                
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  • HttpClient
                                    120153216
httpclient
                                    
    /**
 * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中
 */
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
	{
		Object object = null;
		HttpClient hc = new HttpClient();
		
		String fullURL 
    
                                
    • 
                                
  • Django model字段类型清单
                                    2002wmj
django
                                    
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段)  BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。  Cha
    
                                
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  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
                                    357029540
SQL Server
                                    
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 
 
SELECT TOP 10 
   total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, 
   execution_count, 
   (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
    
                                
    • 
                                
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location
                                    7454103
eclipseMyEclipse
                                    
    做个备忘！ 
 
错误信息为： 
      Undefined exploded archive location 
 
 
原因： 
          在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 
 
 
解决方法： 
   
    
                                
    • 
                                
  • GMT时间格式转换
                                    adminjun
GMT时间转换
                                    
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 
1、可以使用 
SimpleDateFormat SimpleDateFormat    
EEE-三位星期 
d-天 
MMM-月 
yyyy-四位年 

    
                                
    • 
                                
  • Oracle数据库新装连接串问题
                                    aijuans
oracle数据库
                                    
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： 
Fatal NI connect error 12170. 
  VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
    
                                
    • 
                                
  • 回顾java数组复制
                                    ayaoxinchao
java数组
                                    
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
    
                                
    • 
                                
  • java web会话监听并使用spring注入
                                    bewithme
Java Web
                                    
      
      在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 
       
import java.util.ArrayList;
import java.ut
    
                                
    • 
                                
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
                                    bijian1013
redis数据库NoSQL
                                    
    一 .Redis常用命令 
        Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 
        a.键值相关命令 
        b.服务器相关命令 
1.键值相关命令 
      &
    
                                
    • 
                                
  • java枚举序列化问题
                                    bingyingao
java枚举序列化
                                    
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 
 
 
1.加一个枚举值 
新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 
 
老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 
 
 
 
  2.删一个枚举值 
新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
    
                                
    • 
                                
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
                                    bit1129
spark
                                    
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 
 
 Spark
    
                                
    • 
                                
  • Hybridizing OO and Functional Design
                                    bookjovi
erlanghaskell
                                    
      推荐博文：
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design  
文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
    
                                
    • 
                                
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
                                    BrokenDreams
Collections
                                    
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 
 &nb
    
                                
    • 
                                
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
                                    bylijinnan
java设计模式
                                    
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ 
 
 
 
 




/**
 * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请
 * bylijinnan
 */
abstract class Handler {
	/* 
    
                                
    • 
                                
  • Android中启动外部程序
                                    cherishLC
android
                                    
    1、启动外部程序 
引用自： 
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 
 
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名（全路径）
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
    
                                
    • 
                                
  • summary_keep_rate
                                    coollyj
SUM
                                    
    
BEGIN  
      /*DECLARE  minDate varchar(20) ;
      DECLARE  maxDate varchar(20) ;*/
      DECLARE  stkDate varchar(20) ;

      DECLARE done int default -1; 
			/* 游标中 注册服务器地址 */  
      DE
    
                                
    • 
                                
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错
                                    daizj
hadoophdfs扩容
                                    
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 
 
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
    
                                
    • 
                                
  • grep 目录级联查找
                                    dongwei_6688
grep
                                    
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： 
grep -n -r "GET" . 
  
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
    
                                
    • 
                                
  • yii 修改模块使用的布局文件
                                    dcj3sjt126com
yiilayouts
                                    
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如:  'theme'=>'mythm',   那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；   如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
    
                                
    • 
                                
  • 设计模式之单例模式
                                    come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                                    
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 
  
*********************************
    
                                
    • 
                                
  • 8、数组
                                    豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
                                    
      
一、概念 
  
    数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。 
  
二、好处 
  
    可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素 
  
三、格式 
  
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
    
                                
    • 
                                
  • Decode Ways
                                    hcx2013
decode
                                    
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
 
Given an encoded message containing digits, det
    
                                
    • 
                                
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
                                    jinnianshilongnian
spring 4.1
                                    
    目录 
Spring4.1新特性——综述 
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 
Spring4.1新特性——Spring MVC增强 
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
    
                                
    • 
                                
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置
                                    liyonghui160com

                                    
      
  
系统:centos 5.x 
  需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 
1.下载squid 
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz 
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
    
                                
    • 
                                
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
                                    pda158
java
                                    
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。   　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 
Object unk
    
                                
    • 
                                
  • 如何在Swift语言中创建http请求
                                    shoothao
httpswift
                                    
      
 概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。  
   
如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
    
                                
    • 
                                
  • Spring事务的传播方式
                                    uule
spring事务
                                    
    传播方式：  
      新建事务 
      required 
      required_new   - 挂起当前 
  
      非事务方式运行 
      supports 
  &nbs
    
                                
    •