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C#关于科学计数法E的问题,求解!!!(c反应蛋白高说明什么)

发布时间:3 个 月 前 栏目:课程问答 浏览:

1、C#关于科学计数法E的问题,求解!!!

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最近首度应用"分布式锁",现在想想,分布式锁不是孤立的技能点,这其实就是跨主机的线程同步。

分布式锁是"线程同步"的延续

最近首度应用"分布式锁",现在想想,分布式锁不是孤立的技能点,这其实就是跨主机的线程同步。

单机服务器可以通过共享某堆内存来标记上锁/解锁,线程同步说到底是建立在单机操作系统的用户态/内核态对共享内存的访问控制。

而分布式服务器不是在同一台机器上:跨主机,因此需要将锁标记存储在所有机器进程都能看到的地方。

在开发很多业务场景会使用到锁,例如库存控制,抽奖等。

例如库存只剩1个商品,有三个用户同时打算购买,谁先购买库存立即清零,不能让其他二人也购买成功。

解读分布式锁

我们常说的线程安全、线程同步方案,包括此次的分布式锁都是基于

“多线程/多进程对特定资源同时有更新操作”。

基本考量

分布式系统,一个锁在同一时间只能被一个服务器获取 (这是分布式锁的基础)具备锁失效机制,防止死锁 (防止某些意外,锁没有得到释放,别人也无法得到锁)

Redis SET resource-name anystring NX EX max-lock-time

是一种最简单的分布式锁实现方案。

SET 命令支持多个参数:

EX seconds-- 设置过期时间(s)NX -- 如果key不存在,则设置 ......

因为SET命令参数可以替代SETNX,SETEX,GETSET,这些命令在未来可能被废弃。

上面的命令返回OK(或经过重试),客户端就获取到这个锁;

使用DEL命令解锁;到达超时时间会自动释放锁。

在解锁时,增加一些设计,让系统更加健壮:

3.不要使用固定的String值作为锁标记值,而是使用一个不易被猜中的随机值, 业内称为token

4.不使用DEL命令释放锁,而是发送script去移除key

第3、4点是为了解决 :“锁提前过期,客户端A还没有执行完,然后客户端B获取了锁,这时客户端A执行完了,会不会在删锁的时候把B的锁给删掉” -- 4是3技术上的推荐实现。

脚本如下:

if redis.call("get",KEYS1] ==ARGV[1]) then return redis.call("DEL",KEYS[1]) else return 0 end

下面使用StackExchange.Redis 写了基于以上考量的代码示例:

/// /// Acquires the lock. /// /// /// 随机值 /// /// 非阻塞锁 static bool Lock(string key, string token,int expireSecond=10, double waitLockSeconds = 0) { var waitIntervalMs = 50; bool isLock; DateTime begin = DateTime.Now; do { isLock = Connection.GetDatabase().StringSet(key, token, TimeSpan.FromSeconds(expireSecond), When.NotExists); if (isLock) return true; //不等待锁则返回 if (waitLockSeconds == 0) break; //超过等待时间,则不再等待 if ((DateTime.Now - begin).TotalSeconds >= waitLockSeconds) break; Thread.Sleep(waitIntervalMs); } while (!isLock); return false; } /// /// Releases the lock. /// /// true, if lock was released, false otherwise. /// Key. /// value static bool UnLock(string key, string value) { string lua_script = @" if (redis.call(\'GET\

C#关于科学计数法E的问题,求解!!!

2、redis分布式锁用在事务里面什么意思

redis分布式锁用在事务里面通常是为了保证同时对多个Redis资源进行原子化操作,从而避免出现数据竞争等问题。

用Redis分布式锁,在事务中对资源加锁后,其他客户端尝试对这个资源进行操作时,如果这个资源被锁定,则会等待一段时间后重试,这样可以保证操作的顺序,并避免了多个客户端同时操作同一个资源而导致的数据异常。

在使用Redis分布式锁时,需要考虑锁的过期时间,以避免因某些异常情况导致锁无法被释放而影响系统正常运行。同时,必须确保任何情况下都要确保释放分布式锁,以便其他客户端能够正常获取锁并进行操作。

C#关于科学计数法E的问题,求解!!!

3、什么是redis分布式锁


分布式锁其实可以理解为:控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作,通过互斥来保持一致性。

举个不太恰当的例子:(推荐学习:Redis视频教程)

假设共享的资源就是一个房子,里面有各种书,分布式系统就是要进屋看书的人,分布式锁就是保证这个房子只有一个门并且一次只有一个人可以进,而且门只有一把钥匙。然后许多人要去看书,可以,排队,第一个人拿着钥匙把门打开进屋看书并且把门锁上,然后第二个人没有钥匙,那就等着,等第一个出来,然后你在拿着钥匙进去,然后就是以此类推

实现原理

互斥性

保证同一时间只有一个客户端可以拿到锁,也就是可以对共享资源进行操作

安全性

只有加锁的服务才能有解锁权限,也就是不能让a加的锁,bcd都可以解锁,如果都能解锁那分布式锁就没啥意义了

可能出现的情况就是a去查询发现持有锁,就在准备解锁,这时候忽然a持有的锁过期了,然后b去获得锁,因为a锁过期,b拿到锁,这时候a继续执行第二步进行解锁如果不加校验,就将b持有的锁就给删除了

避免死锁

出现死锁就会导致后续的任何服务都拿不到锁,不能再对共享资源进行任何操作了

保证加锁与解锁操作是原子性操作

这个其实属于是实现分布式锁的问题,假设a用redis实现分布式锁

假设加锁操作,操作步骤分为两步:

1,设置key set(key,value)2,给key设置过期时间

假设现在a刚实现set后,程序崩了就导致了没给key设置过期时间就导致key一直存在就发生了死锁

如何实现分布式锁

实现分布式锁的方式有很多,只要满足上述条件的都可以实现分布式锁,比如数据库,redis,zookeeper,在这里就先讲一下如何使用redis实现分布式锁

分布式锁实现的关键是在分布式的应用服务器外,搭建一个存储服务器,存储锁信息,这时候我们很容易就想到了Redis。首先我们要搭建一个Redis服务器,用Redis服务器来存储锁信息。

使用redis实现分布式锁

使用redis命令 set key value NX EX max-lock-time 实现加锁

使用redis命令 EVAL 实现解锁

在实现的时候要注意的几个关键点:

1、锁信息必须是会过期超时的,不能让一个线程长期占有一个锁而导致死锁;

2、同一时刻只能有一个线程获取到锁。

几个要用到的redis命令:

setnx(key, value):“set if not exits”,若该key-value不存在,则成功加入缓存并且返回1,否则返回0。

get(key):获得key对应的value值,若不存在则返回nil。

getset(key, value):先获取key对应的value值,若不存在则返回nil,然后将旧的value更新为新的value。

expire(key, seconds):设置key-value的有效期为seconds秒。

更多Redis相关技术文章,请访问Redis数据库使用入门教程栏目进行学习!

4、如何用redis实现分布式锁

Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists。这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁。

用SETNX实现分布式锁

利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如:某客户端要获得一个名字foo的锁,客户端使用下面的命令进行获取:

如返回1,则该客户端获得锁,把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定,该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。

如返回0,表明该锁已被其他客户端取得,这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。

解决死锁

上面的锁定逻辑有一个问题:如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁,该怎么解决?我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了,如果当前的时间已经大于lock.foo的值,说明该锁已失效,可以被重新使用。

发生这种情况时,可不能简单的通过DEL来删除锁,然后再SETNX一次,当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它,这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景:

C0操作超时了,但它还持有着锁,C1和C2读取lock.foo检查时间戳,先后发现超时了。

C1 发送DEL lock.foo

C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。

C2 发送DEL lock.foo

C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。

这样一来,C1,C2都拿到了锁!问题大了!

幸好这种问题是可以避免D,让我们来看看C3这个客户端是怎样做的:

C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁,由于C0还持有锁,所以Redis返回给C3一个0

C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了,如果没超时,则等待或重试。

反之,如果已超时,C3通过下面的操作来尝试获得锁:

通过GETSET,C3拿到的时间戳如果仍然是超时的,那就说明,C3如愿以偿拿到锁了。

如果在C3之前,有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作,那么C3拿到的时间戳是个未超时的值,这时,C3没有如期获得锁,需要再次等待或重试。留意一下,尽管C3没拿到锁,但它改写了C4设置的锁的超时值,不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。

注意:为了让分布式锁的算法更稳键些,持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时,再去做DEL操作,因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起,操作完的时候锁因为超时已经被别人获得,这时就不必解锁了。

示例伪代码

根据上面的代码,我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程:

是的,要想这段逻辑可以重用,使用python的你马上就想到了Decorator,而用Java的你是不是也想到了那谁?AOP + annotation?行,怎样舒服怎样用吧,别重复代码就行。

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