- 引言在01篇文章中，我们深入探讨了单机锁的多种实现方式，并相信各位读者已经对它们有了较为全面的了解。然而，随着我们对单机锁的深入了解，不难发现它们所固有的一些局限性。因此，从本篇开始，我们将开始探讨分布式锁的相关内容。 认识分布式锁首先，先来看它的概念-控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。所以，它需要满足以下四个特性：互斥性、可重入性、锁超时防死锁、锁释放正确防误删。而01篇中提... 引言在01篇文章中，我们深入探讨了单机锁的多种实现方式，并相信各位读者已经对它们有了较为全面的了解。然而，随着我们对单机锁的深入了解，不难发现它们所固有的一些局限性。因此，从本篇开始，我们将开始探讨分布式锁的相关内容。 认识分布式锁首先，先来看它的概念-控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。所以，它需要满足以下四个特性：互斥性、可重入性、锁超时防死锁、锁释放正确防误删。而01篇中提...
- Redisson 实现的分布式锁相对于 SETNX 的核心优势在于原子性保障、功能扩展性、可靠性及开发友好性。以下是具体对比分析：一、核心优势对比特性SETNX 实现Redisson 实现优势说明原子性操作需组合 SETNX + EXPIRE 命令，非原子性操作通过 Lua 脚本实现加锁、续期、释放锁的原子性避免竞态条件（如锁超时后业务... Redisson 实现的分布式锁相对于 SETNX 的核心优势在于原子性保障、功能扩展性、可靠性及开发友好性。以下是具体对比分析：一、核心优势对比特性SETNX 实现Redisson 实现优势说明原子性操作需组合 SETNX + EXPIRE 命令，非原子性操作通过 Lua 脚本实现加锁、续期、释放锁的原子性避免竞态条件（如锁超时后业务...
- Redisson 的看门狗机制（Watch Dog）是其分布式锁（如 RLock）的核心特性之一，用于解决锁自动过期导致业务未完成锁失效的问题。它通过后台线程动态延长锁的持有时间，确保业务逻辑执行期间锁不会意外释放。一、为什么需要看门狗机制？在分布式系统中，如果客户端获取锁后，业务逻辑执行时间超过了锁的预设过期时间（如 30 秒），锁会自动释放。此时其他客户端可能获取... Redisson 的看门狗机制（Watch Dog）是其分布式锁（如 RLock）的核心特性之一，用于解决锁自动过期导致业务未完成锁失效的问题。它通过后台线程动态延长锁的持有时间，确保业务逻辑执行期间锁不会意外释放。一、为什么需要看门狗机制？在分布式系统中，如果客户端获取锁后，业务逻辑执行时间超过了锁的预设过期时间（如 30 秒），锁会自动释放。此时其他客户端可能获取...
- Redis 的渐进式 Rehash 是一种避免一次性大规模数据迁移导致服务阻塞的优化机制，主要用于哈希表（Hash Table）的扩容（rehash）和缩容操作。它的核心思想是将耗时的 rehash 过程分散到多次请求中逐步完成，从而保证 Redis 服务的响应性。一、为什么需要渐进式 Rehash？背景问题Redis 的哈希表（如字典 dict）是核心数据结构，当元素数量增... Redis 的渐进式 Rehash 是一种避免一次性大规模数据迁移导致服务阻塞的优化机制，主要用于哈希表（Hash Table）的扩容（rehash）和缩容操作。它的核心思想是将耗时的 rehash 过程分散到多次请求中逐步完成，从而保证 Redis 服务的响应性。一、为什么需要渐进式 Rehash？背景问题Redis 的哈希表（如字典 dict）是核心数据结构，当元素数量增...
- 基于 Redisson 实现延迟队列可以利用其内置的 RDelayedQueue 组件。以下是详细实现步骤和代码示例：1. 核心原理Redisson 的延迟队列基于 Redis 的有序集合（Sorted Set）和发布订阅（Pub/Sub）机制实现：有序集合：存储延迟元素，以到期时间作为分数（score）。后台线程：定期轮询有序集合，将到期元素转移到普通队列。消费... 基于 Redisson 实现延迟队列可以利用其内置的 RDelayedQueue 组件。以下是详细实现步骤和代码示例：1. 核心原理Redisson 的延迟队列基于 Redis 的有序集合（Sorted Set）和发布订阅（Pub/Sub）机制实现：有序集合：存储延迟元素，以到期时间作为分数（score）。后台线程：定期轮询有序集合，将到期元素转移到普通队列。消费...
- Redis 集群的脑裂（Split-Brain）是指由于网络分区、节点故障或配置问题，导致集群分裂为多个孤立的子集，每个子集内的节点认为自己是独立的“主节点”（Master），从而引发数据不一致、写入冲突等严重问题。以下是其核心要点：一、脑裂的本质与触发场景定义脑裂的本质是分布式系统中的一致性失效，表现为多个主节点同时存在，各自处理写请求，导致数据冲突或丢失。例如：网络分区将... Redis 集群的脑裂（Split-Brain）是指由于网络分区、节点故障或配置问题，导致集群分裂为多个孤立的子集，每个子集内的节点认为自己是独立的“主节点”（Master），从而引发数据不一致、写入冲突等严重问题。以下是其核心要点：一、脑裂的本质与触发场景定义脑裂的本质是分布式系统中的一致性失效，表现为多个主节点同时存在，各自处理写请求，导致数据冲突或丢失。例如：网络分区将...
- 引子在上文的结尾中我提到了redis分布式锁在“主从架构”下失效的情况：比如当redis执行相应命令时，主节点挂掉了，从节点被选为新的主节点，但命令还没来得及同步到从节点，因此高并发场景下，新的请求又会拿到锁，但前一个锁并没有手动释放掉，到过期时间后，就把新请求的锁给释放掉了，那么就又出现并发问题了，本篇文章就将以解决这个问题作为开端来展开。 解决问题在解决问题之前，我们先要认识一个名词-... 引子在上文的结尾中我提到了redis分布式锁在“主从架构”下失效的情况：比如当redis执行相应命令时，主节点挂掉了，从节点被选为新的主节点，但命令还没来得及同步到从节点，因此高并发场景下，新的请求又会拿到锁，但前一个锁并没有手动释放掉，到过期时间后，就把新请求的锁给释放掉了，那么就又出现并发问题了，本篇文章就将以解决这个问题作为开端来展开。 解决问题在解决问题之前，我们先要认识一个名词-...
- 引子在文章的开始前，我们先来看一段代码：@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@PostMapping("/deduct_stock")public String deductStock() { int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForV... 引子在文章的开始前，我们先来看一段代码：@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@PostMapping("/deduct_stock")public String deductStock() { int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForV...
- 在现代软件开发中，微服务架构因其灵活性和可扩展性而受到广泛关注。此外，分布式系统的可靠性和一致性也是关键问题，而缓存技术则通过提高数据访问速度和减少数据库负载来优化性能。本文将详细介绍微服务架构的拆分策略、分布式系统的一致性协议以及Redis在缓存架构中的应用。 微服务架构拆分策略微服务架构通过将单体应用拆分成多个小的服务来提高系统的灵活性和可维护性。以下是几种常见的微服务拆分策略：业务功... 在现代软件开发中，微服务架构因其灵活性和可扩展性而受到广泛关注。此外，分布式系统的可靠性和一致性也是关键问题，而缓存技术则通过提高数据访问速度和减少数据库负载来优化性能。本文将详细介绍微服务架构的拆分策略、分布式系统的一致性协议以及Redis在缓存架构中的应用。 微服务架构拆分策略微服务架构通过将单体应用拆分成多个小的服务来提高系统的灵活性和可维护性。以下是几种常见的微服务拆分策略：业务功...
- Redis Sentinel 和 Cluster 是 Redis 高可用与分布式架构的核心组件。Sentinel 提供主从故障检测与自动切换，通过主观/客观下线判断及 Raft 算法选举领导者完成故障转移，但存在数据一致性和复杂度问题。Cluster 支持数据分片和水平扩展，基于哈希槽分配数据，具备自动故障转移和节点发现机制，适合大规模高并发场景。复制机制包括全量同步和部分同步，通过复制积压缓冲区 Redis Sentinel 和 Cluster 是 Redis 高可用与分布式架构的核心组件。Sentinel 提供主从故障检测与自动切换，通过主观/客观下线判断及 Raft 算法选举领导者完成故障转移，但存在数据一致性和复杂度问题。Cluster 支持数据分片和水平扩展，基于哈希槽分配数据，具备自动故障转移和节点发现机制，适合大规模高并发场景。复制机制包括全量同步和部分同步，通过复制积压缓冲区
- Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据结构（字符串、列表、哈希等）。其核心由键空间、过期字典和阻塞/监控键组成，通过惰性删除与定期删除策略管理过期数据。持久化方面，Redis 提供 RDB 快照和 AOF 日志两种机制，分别适用于快速恢复和高数据安全性场景。RDB 以二进制格式保存数据库快照，AOF 则记录写操作命令并支持重写优化文件大小。 此外，Redis 支持多数据库切换、内存 Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据结构（字符串、列表、哈希等）。其核心由键空间、过期字典和阻塞/监控键组成，通过惰性删除与定期删除策略管理过期数据。持久化方面，Redis 提供 RDB 快照和 AOF 日志两种机制，分别适用于快速恢复和高数据安全性场景。RDB 以二进制格式保存数据库快照，AOF 则记录写操作命令并支持重写优化文件大小。 此外，Redis 支持多数据库切换、内存
- Redis 是一个高性能的键值存储系统，其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构：SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外，Redis 对象通过类型和编码方式动态转换，优化内存使用，并支持引用计数、共享对象和淘汰策略（如 LRU/LFU）。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。 Redis 是一个高性能的键值存储系统，其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构：SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外，Redis 对象通过类型和编码方式动态转换，优化内存使用，并支持引用计数、共享对象和淘汰策略（如 LRU/LFU）。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。
- —— 当理想照进现实，如何用CAP定理打破分布式困局？ 🌟 开篇：为什么分布式系统总是“三难全”？想象你正在设计一个电商秒杀系统：既要保证用户抢购时库存数据准确（一致性），又要让海量请求不卡顿（可用性），还要应对服务器宕机风险（分区容忍性）——但现实往往像“鱼与熊掌”，三者难以兼得。这就是CAP定理的核心矛盾：在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availabilit... —— 当理想照进现实，如何用CAP定理打破分布式困局？ 🌟 开篇：为什么分布式系统总是“三难全”？想象你正在设计一个电商秒杀系统：既要保证用户抢购时库存数据准确（一致性），又要让海量请求不卡顿（可用性），还要应对服务器宕机风险（分区容忍性）——但现实往往像“鱼与熊掌”，三者难以兼得。这就是CAP定理的核心矛盾：在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availabilit...
- 🔍 当技术优雅遇上人为失误凌晨 3 点，某司（懂得都懂）核心交易系统突发大规模服务瘫痪。每分钟损失订单量： 23,451 笔直接经济损失： ￥ 18,760,000+故障根源锁定： 灰度发布配置中的version: v1.2误写成version: v1.1 📌 灰度发布再认知（含避坑清单）正确姿势 ✅致命误区 ❌避坑指南 📝5%流量逐步放开50%流量直接切换PIC未识别多维度健康检查... 🔍 当技术优雅遇上人为失误凌晨 3 点，某司（懂得都懂）核心交易系统突发大规模服务瘫痪。每分钟损失订单量： 23,451 笔直接经济损失： ￥ 18,760,000+故障根源锁定： 灰度发布配置中的version: v1.2误写成version: v1.1 📌 灰度发布再认知（含避坑清单）正确姿势 ✅致命误区 ❌避坑指南 📝5%流量逐步放开50%流量直接切换PIC未识别多维度健康检查...
- 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🚀 前言 Redis 是一个开源的高性能键值存储数据库，广泛用于缓... 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🚀 前言 Redis 是一个开源的高性能键值存储数据库，广泛用于缓...
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