RedLock 是一个使用 Python 和 Redis 实现的分布式锁。实现了来自 @antirez 的 RedLock 算法。
示例代码：
from redlock import RedLock
# By default, if no redis connection details are
# provided, RedLock uses redis://127.0.0.1:6379/0
lock = RedLock("distributed_lock")
lock.acquire()
do_something()
lock.release()
from redlock import RedLock
with RedLock("distributed_lock"):
do_something()
from redlock import RedLock
with RedLock("distributed_lock",
connection_details=[
{host='xxx.xxx.xxx.xxx', port=6379, db=0},
{host='xxx.xxx.xxx.xxx', port=6379, db=0},
{host='xxx.xxx.xxx.xxx', port=6379, db=0},
{host='xxx.xxx.xxx.xxx', port=6379, db=0},
]
):
do_something()-
什么是 RedLock Redis 官方提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫Redlock，在分布式系统里需要锁一些资源的时候就可以用到分布式锁。这种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性： 安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁 避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client crash 了或
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【本篇文章基于redisson-3.17.6版本源码进行分析】 目录 一、主从redis架构中分布式锁存在的问题 二、红锁算法原理 三、红锁算法的使用 四、红锁加锁流程 五、RedLock 算法问题 六、总结 一、主从redis架构中分布式锁存在的问题 1、线程A从主redis中请求一个分布式锁，获取锁成功； 2、从redis准备从主redis同步锁相关信息时，主redis突然发生宕机，锁丢失了；
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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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本文向大家介绍Redlock 算法？相关面试题，主要包含被问及Redlock 算法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 算法很易懂，起 5 个 master 节点，分布在不同的机房尽量保证可用性。为了获得锁，client 会进行如下操作： 得到当前的时间，微秒单位 尝试顺序地在 5 个实例上申请锁，当然需要使用相同的 key 和 random value，这里一个 client 需要合理设
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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