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对不起,网上找的Redis分布式锁都有漏洞! 基于 Redis 的分布式锁对大家来说并不陌生,可是你的分布式锁有失败的时候吗?在失败的时候可曾怀疑过你在用的分布式锁真的靠谱吗?以下是网友结合自己的踩坑经验总结的一些经验之谈。 你真的需要分布式锁吗? 用到分布式锁说明遇到了多个进程共同访问同一个资源的问题。 一般是在两个场景下会防止对同一个资源的重复访问: 提高效率。比如多个节点计算同一批任务,如果某个任务已经有节点在计算了,那其他节点就不用重复计算了,以免浪费计算资源。不过重复计算也没事,不会造成其他更大的损失。也就是允许偶尔的失败。 保证正确性。这种情况对锁的要求就很高了,如果重复计算,会对正确性造成影响。这种不允许失败。 引入分布式锁势必要引入一个第三方的基础设施,比如 MySQL,Redis,Zookeeper 等。 这些实现分布式锁的基础设施出问题了,也会影响业务,所以在使用分布式锁前可以考虑下是否可以不用加锁的方式实现? 不过这个不在本文的讨论范围内,本文假设加锁的需求是合理的,并且偏向于上面的第二种情况,为什么是偏向?因为不存在 100% 靠谱的分布式锁,看完下面的内容就明白了。 从一个简单的分布式锁实现说起 分布式锁的 Redis 实现很常见,自己实现和使用第三方库都很简单,至少看上去是这样的,这里就介绍一个最简单靠谱的 Redis 实现。 最简单的实现 实现很经典了,这里只提两个要点: 加锁和解锁的锁必须是同一个,常见的解决方案是给每个锁一个钥匙(唯一 ID),加锁时生成,解锁时判断。 不能让一个资源永久加锁。常见的解决方案是给一个锁的过期时间。当然了还有其他方案,后面再说。 一个可复制粘贴的实现方式如下: 全文请点击:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FDzNiFOcq_mW8qcGC3bG0lQ&urlrefer=796b2cd80fee88e0103288971dd880c6
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Java 程序员必须清楚的 7 个性能指标!让你不迷茫! 搜集了7个最有影响的衡量标注,让你可以不依赖日志文件来了解应用程序。现在,让我们看看这些性能指标,并了解如何查看并收集它们: 1.响应时间和吞吐量 根据应用程序的响应时间可以知道程序完成传输数据所用的时间。 也可以从HTTP请求级别,或者成为数据库级别来看。对那些缓慢的查询你需要做一些优化来缩短时间。 吞吐量是另一个角度衡量传输数据的指标,是指单位时间内系统处理的客户请求的数量。 我们可以使用APMs(例如New Relic或AppDynamics)来衡量这些指标。 使用这些工具,你可以在主报告仪表板中将平均响应时间与昨天的甚至上周的直接进行对比。这有助于我们观察新的部署是否会影响到我们的应用程序。 你可以看到网络传输的百分比,测量HTTP完成请求需要多长时间。 推荐工具: AppDynamics New Relic Ruxit New Relic报告:Web传输百分比和吞吐量
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