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分布式系统业务id生成方案
超级简单的分布式锁demo没有激情了，不想写太复杂
文章来源：https://c1n.cn/OZvGN目录背景问题分析解决方案总结背景企微报警群里连续发出生产环境报错警告，报错核心信息如下：redissetNXerrorjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"null"atjava.lang.NumberFormatException.forIn...
本章，我介绍了redis cluster的部署方式，读者可以自己在本地尝试搭建一个redis cluster集群，以便加深理解。
【代码】分布式限流Lua。
先说问题：
加锁后，程序还没有执行释放锁，程序挂了。：加锁，没有释放锁。需要加释放锁的操作。
Redis分布式锁演进：从基础SETNX到Redisson看门狗机制，解决死锁、误删、续期问题。核心在于原子性操作（SET NX EX + Lua脚本）和唯一标识（UUID）。Redisson通过守护线程自动续期（默认30秒，每10秒检查），在数据安全（Safety）和可用性（Liveness）间权衡，适合金融等核心业务。提供死磕、优雅等待、快速失败三种API模式，根据业务场景选择是否启用看门狗。
如果一个任务正在一个节点上执行，则它将获得一个锁，该锁将阻止从另一个节点（或线程）执行同一任务。锁获取：当某个服务器尝试执行定时任务时，ShedLock会尝试在Redis中为该任务设置一个锁（通过设置一个具有过期时间的键）通过以上配置，你可以轻松地在Spring Boot应用中实现基于Redis的分布式调度锁，确保定时任务在分布式环境中的正确执行。锁释放：任务执行完成后，获取到锁的服务器会释放锁（
本文探讨了Redis分布式锁在生产环境中的实现方案。首先分析了原生Redis锁的痛点，包括死锁风险、主从切换不一致等问题。随后重点介绍了基于Redisson框架的高可用分布式锁实现，详细阐述了可重入锁、公平锁和红锁三种核心锁类型的应用场景及实现方法。文章还提供了生产级优化建议，如锁超时续约策略、故障降级方案和集群部署规范。最后针对常见问题给出解决方案，强调在一致性、高可用和稳定性方面的平衡。通过R
分布式锁是在分布式系统中用于控制多个进程/服务对共享资源进行互斥访问的一种机制。在单机系统中，我们可以使用语言提供的锁机制(如Java的synchronized或ReentrantLock)，但在分布式环境下，这些本地锁无法跨进程/机器工作，因此需要分布式锁。
Redisson是一个基于Redis的Java客户端，它不仅提供了对Redis的基础操作支持，还封装了许多高级功能，如分布式锁、分布式集合、分布式队列等。Redisson的设计目标是简化分布式系统的开发，提高开发效率和系统的可维护性。在本文中，我们简要介绍了Redisson及其优势，介绍了如何在Spring Boot项目中集成Redisson。通过代码示例展示了基本的分布式锁用法，以及高级用法如公
Redisson 是 Redis Java 客户端和实时数据平台。它为使用 Redis 提供了更方便、更简单的方法。Redisson 对象提供了关注点分离功能，可让你专注于数据建模和应用逻辑。在Java中，为我们提供了丰富的集合类，如List、Set、Map等，这些集合类在单机应用或单个JVM进程中是非常强大和有效的工具。然而，在分布式系统下，数据需要在多个JVM进程或节点之间共享和同步。
【微信支付】【java】解决问题重复下单问题，使用redis分布式锁解决问题。
使用 Redis 实现分布式锁注解（Redission）写在前面本文使用 Redission 实现的分布式锁，通过注解的方式应用，避免了对业务代码的侵入。重要文件解释AnnotationResolver.java : 注解解析器,参考了注解实现aop、aop动态传参、使用注解aop优化代码的文章实现，可以在注解上取得参数变量DistributedLock.java : 声明注解Distribute
本文总结了缓存穿透、雪崩等问题的解决方案。通过真实案例剖析缓存穿透的危害，提出三层防御体系：1）Redis布隆过滤器拦截无效请求；2）Caffeine本地缓存减少网络开销；3）Redisson分布式锁防止雪崩。详细讲解了布隆过滤器的实现原理、误判处理策略，以及SpringBoot整合Redisson和Caffeine的具体代码实现，形成完整的缓存保护方案。文章强调监控预警的重要性，并提供了生产环境
redission实现分布式锁，根据底层源码，分析重入锁原理，锁重试机制和锁续约（WatchDog机制）
分布式锁
在我们业务开发过程中，经常会有需求做一些定时任务，但是由于定时任务的特殊性，以及一些方法的幂等性要求，在分布式多节点部署的情况下，某个定时任务只需要执行一次。1. 背景介绍ShedLock...
Redis 启动或大量 key 失效后，提前将热点数据写入缓存，避免缓存空窗期导致数据库压力骤增。
通常为了防止突然过多请求或系统处理能力有限时，为了保护下游接口，通常会对下游接口限流，下面说一下使用redis实现简单限流。可以使用zset对象实现：key：为对象的行为，即限流器的名字标识score：用时间戳来实现滑动窗口，当前时间-滑动窗口时间段 即为滑动窗口开始时间，结束时间就为当前时间value：能体现一次唯一请求即可，但是要注意节省内存
集成Redis首先在pom.xml中加入需要的redis依赖和缓存依赖<!-- 引入redis依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!-- 缓存的
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致
1. 引入相关jar包，核心jar包有两个，配置如下<!--redis--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency&
比如一下一个场景，需要对订单号为的订单进行扣款处理，因为后端是多节点的，防止出现用户重复点击导致扣款请求到不用的集群节点，所以需要同时只有一个节点处理该订单。上述代码是在请求时将订单号作为redis key的一部分存储到redis中，并且生成了一个随机的lockValue作为值。只有当redis中不存在该key的时候才能够成功设置，即为获取到该订单的分布式锁了。//获取锁，并且设置超时时间为30秒
为了满足大规模应用和高可用性的需求，Redis提供了两种解决方案：Redis Cluster和Redis Sentinel。例如，可以将Redis Cluster作为主要的数据存储层，通过Sentinel来监控和管理Cluster节点的状态，确保集群的高可用性。配置Redis Sentinel需要指定监控的主节点和从节点信息，并设置哨兵的端口和配置文件。当主节点故障时，集群中的其他节点会自动选举一
Redis 作为一个高性能的键值存储数据库，广泛应用于各种缓存、消息队列和实时分析场景。为了确保 Redis 的稳定运行和高效性能，对其进行性能监控是至关重要的。性能监控不仅可以帮助我们了解 Redis 的实时运行状态，还能在出现问题时迅速定位并解决。本文将详细介绍 Redis 的最全性能监控指标，帮助读者全面了解 Redis 的性能状况，从而进行更好的优化和管理。监控指标性能指标：Perform
redis分布式锁优化工具类，一行注释解决冗余代码
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
在我的《Redis 为啥那么快》这篇文章中，详细总结了Redis 为啥那么快。今天当我要详细阐述Redis 的缓冲区时，意识到应该加上Redis 的缓冲区。我们假设没有Redis 的缓冲区，客户端向服务端发送数据，必须等待Redis 的服务端去处理，大家都知道Redis 是单线程的，虽然这么说不是很准确，为了描述，也只好这么说了。如果没有及时处理，那客户端不就阻塞了吗，有多个客户端，redis 阻
黑马点评Redis项目学习完整笔记，包含【Redis持久化RDB、AOF】【Redis主从集群、哨兵、分片集群、插槽】 【多级缓存】【JVM进程缓存：Caffeine】【OpenResty】，超详细注释版!
不存在的数据热点 key 突然过期缓存层整体不可用（如 Redis 集群宕机）或大量 key 集中过期，导致所有请求直达数据库，数据库因压力过大级联宕机，引发系统雪崩。读多写少 + 非核心数据：优先用「缓存过期时间」（简单高效）。读多写少 + 核心数据：用「分布式读写锁」（强一致性）。写多读多 + 高一致性：不建议用缓存，直接操作数据库；若数据库压力大，可将缓存作为主存储，异步同步数据库（如 Re
看门狗仅在未指定锁过期时间时启动，核心作用是自动续期，防止锁提前释放。续期周期为锁过期时间的 1/3（默认 10 秒），通过定时任务 + Lua 脚本实现原子续期。核心实现依赖的和方法，以及 Netty 的定时任务框架保证高效调度。总结下：redission的看门狗是当前线程持有锁的时候，利用netty的时间轮开启一个定时任务10s一次，利用redis的lua脚本不停的查看锁是否锁当前线程持有。如
利用缓存做性能优化的案例非常多，从基础的操作系统到数据库、分布式缓存、本地缓存等。它们表现形式各异，却有着共同的朴素的本质：弥补CPU的高算力和IO的慢读写之间巨大的鸿沟。和架构选型类似，每引入一个组件，都会导致复杂度的上升。以缓存为例，它带来性能提升的同时，也带来一些问题，需要开发者设计和权衡。本文的思维脉络如下：一 缓存和多级缓存1 缓存的引入在初期业务量小的时候，数据库能承担读写压力，应用可
AI产品经理区别于普通产品经理的地方，不止在懂得AI算法，更重要的是具有AI思维。人工智能产品设计要以操作极度简单为标准，但是前端的简单代表后端的复杂，系统越复杂，才能越智能。同样，人工智能的发展依赖于产业生态的共同推进，上游芯片提供算力保障，中游人工智能厂商着力研发算法模型，下游应用领域提供落地场景。
原文：towardsdatascience.com/microservices-vs-monolithic-approaches-in-data-8d9d9a064d06比这些令人惊叹的雕像更加单一的是 Airflow。照片由在拍摄。
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