分布式锁-redission锁的MutiLock原理

5.5 分布式锁-redission锁的MutiLock原理

为了提高redis的可用性,我们会搭建集群或者主从,现在以主从为例

此时我们去写命令,写在主机上, 主机会将数据同步给从机,但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候,此时主机宕机,哨兵会发现主机宕机,并且选举一个slave变成master,而此时新的master中实际上并没有锁信息,此时锁信息就已经丢掉了。

为了解决这个问题,redission提出来了MutiLock锁,使用这把锁咱们就不使用主从了,每个节点的地位都是一样的, 这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上,只有所有的服务器都写入成功,此时才是加锁成功,假设现在某个节点挂了,那么他去获得锁的时候,只要有一个节点拿不到,都不能算是加锁成功,就保证了加锁的可靠性。

那么MutiLock 加锁原理是什么呢?笔者画了一幅图来说明

当我们去设置了多个锁时,redission会将多个锁添加到一个集合中,然后用while循环去不停去尝试拿锁,但是会有一个总共的加锁时间,这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ,假设有3个锁,那么时间就是4500ms,假设在这4500ms内,所有的锁都加锁成功, 那么此时才算是加锁成功,如果在4500ms有线程加锁失败,则会再次去进行重试.

相关推荐
小马爱打代码11 分钟前
SpringBoot原生实现分布式MapReduce计算
spring boot·分布式·mapreduce
悻运37 分钟前
如何配置Spark
大数据·分布式·spark
懒惰的橘猫1 小时前
Spark集群搭建之Yarn模式
大数据·分布式·spark
2401_824256861 小时前
Spark-Streaming
大数据·分布式·spark
爱吃泡芙的小白白6 小时前
爬虫学习——使用HTTP服务代理、redis使用、通过Scrapy实现分布式爬取
redis·分布式·爬虫·http代理·学习记录
躺不平的理查德12 小时前
General Spark Operations(Spark 基础操作)
大数据·分布式·spark
talle202112 小时前
Zeppelin在spark环境导出dataframe
大数据·分布式·spark
渣渣盟12 小时前
大数据开发环境的安装,配置(Hadoop)
大数据·hadoop·分布式
Angindem13 小时前
SpringClound 微服务分布式Nacos学习笔记
分布式·学习·微服务