技术文摘
我在 Redis 分布式锁上栽的八个跟头
我在 Redis 分布式锁上栽的八个跟头
在开发过程中,使用 Redis 分布式锁可以有效地解决多线程或分布式环境下的资源竞争问题。然而,这一路走来,我可没少在它上面栽跟头。
第一个跟头,是对锁超时时间设置不合理。设置过短,可能导致业务还未完成就自动释放了锁;设置过长,则会降低系统的并发性能。
第二个跟头,是在获取锁和释放锁的操作中,没有处理好异常情况。一旦出现网络异常或 Redis 服务故障,可能导致锁无法正常获取或释放,从而引发死锁等问题。
第三个跟头是没有考虑锁的可重入性。当一个线程已经持有锁,再次请求时,如果不能正确处理可重入,就会导致锁获取失败,影响业务逻辑。
第四个跟头是在并发环境下,没有对锁的竞争进行有效的优化。导致大量线程频繁地竞争锁,消耗系统资源,降低了整体性能。
第五个跟头是在解锁时,没有验证锁的持有者是否为当前线程。错误地释放了其他线程持有的锁,破坏了锁的正确性。
第六个跟头是没有对 Redis 分布式锁的性能进行充分的测试。在高并发场景下,才发现锁的性能瓶颈,导致系统出现严重的延迟。
第七个跟头是在分布式环境中,没有考虑到节点之间的时钟同步问题。这可能导致锁的超时时间计算不准确,影响锁的可靠性。
第八个跟头是没有为 Redis 分布式锁添加监控和告警机制。当锁出现异常时,不能及时发现和处理,影响系统的稳定性。
通过这一系列的跟头,我深刻认识到在使用 Redis 分布式锁时,要谨慎设置超时时间、处理好异常情况、考虑锁的可重入性、优化锁竞争、正确解锁、进行性能测试、注意时钟同步,并添加监控告警机制。只有这样,才能充分发挥 Redis 分布式锁的优势,避免不必要的麻烦和损失。希望我的这些经验教训能让大家在使用 Redis 分布式锁时少走弯路。
TAGS: 技术难题 解决方案 Redis 分布式锁 失败经历
- Python 学习之难 只因未懂此点
- 别再对面试官说不懂信号量 Semaphore 啦!
- SpringCloud 客户端负载均衡 Ribbo/Feign 详解
- 一夜攻克 66 道并发多线程面试题,你不试试?
- Spring Boot 统一异常处理真能拦截所有异常?
- Kafka 2.8.0 发布,告别 ZooKeeper !
- 加速 DevOps 需考量的关键模型
- 面试官:解析 Webpack 中 Loader 与 Plugin 的差异及编写思路
- 五款 JavaScript 实用上传库
- 带你走进 Go 语言的反射机制
- 高并发架构设计(二):消息队列的应用场景与注意要点
- 软件架构中的包与命名空间发展历程
- 2021 年哪些编程语言薪酬居高位?
- 深入探索 JavaScript Window History:一篇文章全解析
- 报告:JavaScript 开发者达 1380 万,C# 反超 PHP,Rust 增速领先