比方说-分布式锁质量保障总结

言可以用到setnx(key,value)函数来应对问题分布的设计夹住。key和value就是基于多线程的分布的设计夹住的两个属特质，其里面key备注示夹住id。setnx函数赶回1备注示获夹住，赶回0备注示其他增参数器仍然获了夹住;

Redis多线程分布的设计夹住CodeReview提醒点

1、Redis Key

全面分门别类经营范围情景，对于同一主导教育资源，key要完全一致； key是辨别为了将的唯一共价键，key的设计既能够能够夹住住也就是说为了将又不能严重影响到其他教育资源；

例如：消费储藏，我们的key应该是确切到某个消费，而不是所有消费，夹住住A消费，不才会严重影响B消费。

2、夹住释放成来

夹住一定无需明确释放成来，try/finally 结构延夹住解夹住，finally内释放成来夹住; 夹住勉强被延夹住的确切来说释放成来，此处是经常成难题的点，如下图简述，A延夹住被B释放成来夹住，造成了夹住过热，夹住被C进逼到；

针对上述难题，释放成来夹住时能够先读完取也就是说key的value,先和传入的value透过比较；上述是两个检视过程一定要应有价电子特质,如果原生Redis可采用lua脚本应有价电子特质；如果tair，可回避TairString的cad新方法；value无需要是一个唯一参数，唯一侧面是也就是说确切来说延的夹住。

3、夹住确保安全

一定要新设key的确保安全小时；例如:服务端A 抢到夹住后，的系统顿时用到异常，A就会释放成来夹住，转变成死夹住；新设确保安全小时就是为了防范此种情况下牵涉到，在小时到期后，自动截图key，间接释放成来夹住; 确保安全小时的新设一般来讲大于增参数的最主要继续执行小时无无需，但是增参数最主要的继续执行小时才会受很多各种因素严重影响，是不借助于的；例如：A增参数一般继续执行小时是30ms，新设的夹住确保安全小时为100ms，受网络严重影响增参数继续执行小时转变成了200ms，在100ms的时候夹住就才会被释放成来了；在以外情景下，主导开发不才会检视此种情况下，此种极端情况下究竟能够检视，能够透过同意；检视新方法如下2种： 可以先开启一个内存，为也就是说确保安全小时续时，但缩减了的系统的演算法； 将停止用到小时新设非常长，一定能应有逻辑在夹住释放成来之前能够继续执行启动；此拟议最简单但是毕竟，当遭遇的系统间歇特质用到异常时，夹住会被释放成来，勉强赶紧redis key确保安全，而确保安全小时又新设的较短，因此在也就是说小时内谁都会受益到夹住，阻断经营范围继续执行，很有确实造成故障；

4、夹住粒度

如果针对某个为了将的写就是基于另外一个为了将的参数推算而来，那么夹住的之内无需要包括读完为了将；之内不包括读完为了将才会造成了脏读完，再度造成了原始数据的严重错误，如下图简述，Client B再度推算的B的结果就是严重错误的。

5、受益夹住再度

由于其他内存仍然受益到了夹住，也就是说内存受益夹住再度后有3种检视新方法：用到异常击碎成让服务器重试；通过基态先次透过抢夹住；发布电子书，电子书夹住释放成来最新消息；在并作度较低的情景下用到异常击碎成以及基态抢夹住都可以，在高并作情景下用到异常击碎成和基态抢夹住都不可取。

2）MySQL原始索引夹住CR点

原始索引版本号坦率夹住

在原始索引的备注里面能够包括一个数字子类的文件名version，读完取原始数据时把version文件名读启动来，预览原始数据时判断也就是说version究竟等同于读完取成来的version，并对也就是说version+1；如果等同于就预览获成功，不等同于备注示原始数据已停止用到预览再度。例如以分数政治体制为例，普遍存在多种情景缩减分数，通过坦率夹住来应有原始数据的正确特质。

坦率夹住CR提醒点:

where 条件一定要命里面引文(最好是主共价键或者唯一引文)，否则才会夹住备注； update table set 里面无需要要包括version = version + 1； update 赶回结果为0时，一定要根据经营范围情景透过其所的检视，实质上重试或者击碎用到异常； 基于MySQL夹住备注

其应对问题定律是：创建一张夹住备注，对临界教育资源来作唯一特质束缚，通过缩减一条记录对某一教育资源上夹住，释放成来夹住时截图记录；一般不举荐此种名词。

并作飞行测试

并作飞行测试基本上上可以分为3多种子类

复杂的并作情景，一次允诺为了将普遍存在多个，且前后普遍存在各种依赖亲密关系，此种情景适合于端口级别压测，压测模改型能够精心设计。 一般来说并作情景，一个为了将，可以检视多次，例如：另延某个消费的储藏，可以间歇命令行。 可以通过以太网压测的新方法透过飞行测试，通过查看再度原始数据究竟才会普遍存在与短期内不一致情况下无无需； 压测工具：jmeter 无无需透过压测（该集团可直接采用pas-server透过压测，方便快捷）； 一般来说并作情景，一个为了将，且勉强检视1次，例如：服务器只有一次抽奖机才会，连续点2次才会不才会抽2次； 可以依靠JVM的并作函数CountDownLatch，CyclicBarrier等，CountDownLatch相片示例：

public void invokeAllTask(ConcurrencyRequest request, Runnable task) {

final CountDownLatch startCountDownLatch = new CountDownLatch(1);

final CountDownLatch endCountDownLatch = new CountDownLatch(request.getConcurrency());

for (int i = 0; i

Thread t = new Thread(() -> {

try {

startCountDownLatch.await();

try {

task.run();

} finally {

endCountDownLatch.countDown();

}

} catch (Exception ex) {

log.error("用到异常", ex);

}

});

t.start();

}

startCountDownLatch.countDown();

try {

endCountDownLatch.await();

} catch (InterruptedException ex) {

log.error("内存用到异常里面断", ex);

}

}

依靠jmeter的定时器 Synchronizing Timer也可以应对问题此机制

3 随即保证

原始数据对账

原始数据对账(原始数据一致特质校验)是我们在的系统上线后对并作难题的最后一道阵地，通过对账来辨别我们的原始数据的不一致特质难题；压测有成本，且受技巧熟练度和压测设计的严重影响，这不能暴露难题；如果被测情景审计并作难题的牵涉到机率极较低，即使牵涉到了严重影响也比较小，此时review+对账新方法也平庸一种好的选择；

如何透过对账，不同的经营范围情景有不同的对账新方法，例如：

协作分数政治体制每个服务器的另延以及缩减分数都才会中流沙石备注；每个服务器现阶段有多少分数都才会摆在分数备注；勉强够把沙石备注的分数延总和分数备注的分数透过对账； 协作护航政治体制，一笔交货勉强前进一个护航，对账勉强够安全检查护航记录里面一笔交货究竟普遍存在多条记录；

select count(*) as task_count,

scene_code,

order_id

from task_record

where unique_id is not null

group by scene_code,

order_id

hing count(*)> 1

四 阐释

作为准确特质保证同学一定要时刻绷着一根弦，也就是说情景下究竟才会普遍存在并作难题；并作难题的辨别最简单而言就是究竟普遍存在同时预览同一个原始数据，如果是就一定要提醒主导开发同学究竟检视了并作，并作的应对问题主要是侧面阐释的几种，然后按照情景透过分析无无需；关于并作情景的准确特质保证，大体原则可以总括为如下：

1、分门别类并作情景

2、跟着提醒点CR 示例

3、并作飞行测试(非银弹，不是所有情景都具备可测特质)

4、对账透过兜底辨别并作难题

本文为穆萨云原创内容，未经意味着不得转载。

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