Sherlock 是一个易用的 Python 分布式进程内锁机制库，你可选择锁同步的不同后台。
示例代码：
import sherlock
from sherlock import Lock
# Configure Sherlock's locks to use Redis as the backend,
# never expire locks and retry acquiring an acquired lock after an
# interval of 0.1 second.
sherlock.configure(backend=sherlock.backends.REDIS,
expire=None,
retry_interval=0.1)
# Note: configuring sherlock to use a backend does not limit you
# another backend at the same time. You can import backend specific locks
# like RedisLock, MCLock and EtcdLock and use them just the same way you
# use a generic lock (see below). In fact, the generic Lock provided by
# sherlock is just a proxy that uses these specific locks under the hood.
# acquire a lock called my_lock
lock = Lock('my_lock')
# acquire a blocking lock
lock.acquire()
# check if the lock has been acquired or not
lock.locked() == True
# release the lock
lock.release()-
概述 Sherlock是一个提供易于使用的分布式进程间锁定，能够为事先的锁定选择后端同步。当使用由多个服务或分布式服务，通常需要某种锁定机制使一次访问某些资源成为可能。分布式锁或互斥锁可以帮助您实现这一点。Sherlock提供这种方法，通过提供了一个易于使用的api方便进程间的锁定，类似于标准库的threading.lock语义。除此之外，Sherlock在管理锁的选择时候还提供了使用后端的灵活性
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题目 链接 https://www.luogu.com.cn/problem/CF776B 字面描述 题面翻译 题目描述 Sherlock 有一个新女朋友。现在情人节就要到了，他想送给她一些珠宝。 他买了几件首饰。第 i i i 件的价格等于 i + 1 i+ 1 i+1，也就是说，珠宝的价格分别为 2 , 3 , 4 , n + 1 2,3,4,n + 1 2,3,4,n+1 。 现在需要给这些
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本系统中的分布式锁设计用于Storm多个线程实例抢占Redis缓存资源时出现的事务性问题，这个事务性问题是由客户端本身业务逻辑需求产生的，无法在服务端进行有效处理，需给出一个分布式资源同步的方案，此处我们采用了分布式锁来完成这项设计。 锁是编程中非常常见的概念。在维基百科上对锁有个相当精确的定义：在计算机科学中，锁是一种在多线程环境中用于强行限制资源访问的同步机制。锁被设计用于执行一个互斥的并发控
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一、分布式锁 数据库的唯一索引 Redis 的 SETNX 指令 Redis 的 RedLock 算法 Zookeeper 的有序节点 二、分布式事务 2PC 本地消息表 三、CAP 一致性 可用性 分区容忍性 权衡 四、BASE 基本可用 软状态 最终一致性 五、Paxos 执行过程 约束条件 六、Raft 单个 Candidate 的竞选 多个 Candidate 竞选 数据同步 参考 一、分
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主要内容：Redis分布式锁介绍,Redis分布式锁命令在分布式系统中，当不同进程或线程一起访问共享资源时，会造成资源争抢，如果不加以控制的话，就会引发程序错乱。此时使用分布式锁能够非常有效的解决这个问题，它采用了一种互斥机制来防止线程或进程间相互干扰，从而保证了数据的一致性。 提示：如果对分布式系统这一概念不清楚，可参考百度百科《分布式系统》，简而言之，它是一种架构、一种模式。 Redis分布式锁介绍 分布式锁并非是 Redis 独有，比如 MySQ
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在单机程序并发或并行修改全局变量时，需要对修改行为加锁以创造临界区。为什么需要加锁呢？我们看看在不加锁的情况下并发计数会发生什么情况： package main import ( "sync" ) // 全局变量 var counter int func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 1000; i++
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Consumer Offset Tracking（消费者offset跟踪） 高级别的consumer跟踪每个分区已消费的offset，并定期提交，以便在重启的情况下可以从这些offset中恢复。Kafka提供了一个选项在指定的broker中来存储所有给定的consumer组的offset，称为offset manager。例如，该consumer组的所有consumer实例向offset mana
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《分布式 Java》是一本关于 Java 分布式应用的学习教程，是对市面上基于 Java 的分布式系统最佳实践的技术总结。图文并茂，并通过大量实例让你走近 Java 的世界！
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提示 GatewayWorker提供的所有接口都是支持分布式调用的，所以业务代码不需要任何更改，直接就可以分布式部署。 如何分布式GatewayWorker GatewayWorker通过Register服务来建立划分集群。同一集群使用相同的Register服务ip和端口，即Gateway 和 businessWorker的注册服务地址($gateway->registerAddress $bus
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你现在拥有了一个远程 Git 版本库，能为所有开发者共享代码提供服务，在一个本地工作流程下，你也已经熟悉了基本 Git 命令。你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些分布式工作流程了。 这一章中，你将会学习如何作为贡献者或整合者，在一个分布式协作的环境中使用 Git。 你会学习为一个项目成功地贡献代码，并接触一些最佳实践方式，让你和项目的维护者能轻松地完成这个过程。另外，你也会学到如何管理有很多