场景一:创建订单后处理逻辑 在分布式电商系统中,当用户提交订单后,系统会执行一系列后续处理逻辑,如库存扣减、支付处理等。这些处理逻辑需要保证在同一时间只有一个线程或进程能够执行,以避免数据不一致的问题。使用Redis可重入锁可以确保在订单创建后,即使后续处理逻辑中出现异常,也能够在同一线程中重新获取锁并继续处理...
场景3:如果发现该操作已经加锁,则等待一个一个加锁(同步执行,类似synchronized) 这种比较常见大家也都在用,主要是防止资源使用冲突,保证同一时间内只有一个操作可以使用该资源。 但与synchronized的明显区别是性能优势(伴随jvm的优化这个差距在减小)。同时Lock有更灵活的锁定方式,公平锁与不公平锁,而synchronized永远是...
在Synchronized优化以前,synchronized的性能是比ReenTrantLock差很多的,但是自从Synchronized引入了偏向锁,轻量级锁(自旋锁)后,两者的性能就差不多了,在两种方法都可用的情况下,官方甚至建议使用synchronized,其实synchronized的优化我感觉就借鉴了ReenTrantLock中的CAS技术。都是试图在用户态就把加锁问题解决,避免进入内核态的...
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可重入锁是指同一个线程可以多次获得同一把锁,在释放锁之前需要释放相同次数的锁。可重入锁的使用场景包括:1. 递归函数:当一个递归函数需要获取锁来保护共享资源时,可重入锁可以允许递归函数多次获取同一把锁...
Sync是一款分布式场景下基于Redis的安全高效的线程同步组件,提供分布式可重入互斥锁、分布式可重入读写锁、分布式信号量。提供相应注解,使用简单,可与spring-boot无缝集成。 本组件已经上传到Maven中央库 环境要求 JDK1.8及以上 技术支持 欢迎加我微信(zhong_xun_)入群交流。
redis使用场景与可重入分布式锁介绍(干货) 1、互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。 2、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。 3、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。 4、解铃还须系铃人。加锁和解锁必须...
场景2:如果发现该操作已经在执行,等待一个一个执行(同步执行,类似synchronized) 这种比较常见大家也都在用,主要是防止资源使用冲突,保证同一时间内只有一个操作可以使用该资源。 但与synchronized的明显区别是性能优势(伴随jvm的优化这个差距在减小)。同时Lock有更灵活的锁定方式,公平锁与不公平锁,而synchronized永远是公...
场景2:如果发现该操作已经在执行,等待一个一个执行(同步执行,类似synchronized) 这种比较常见大家也都在用,主要是防止资源使用冲突,保证同一时间内只有一个操作可以使用该资源。 但与synchronized的明显区别是性能优势(伴随jvm的优化这个差距在减小)。同时Lock有更灵活的锁定方式,公平锁与不公平锁,而synchronized永远是公...