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面试被问Redis和zk两种分布式锁的对比

一、基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题。 2. 乐观锁 所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不会产生锁等待而消耗资源,操作过程中认为不存在并发冲突,只有update version失败后才能觉察到。 我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。 通过增加递增的版本号字段实现乐观锁 二、基于缓存(Redis等)实现分布式锁 1、官方叫做 RedLock 算法,是 redis 官方支持的分布式锁算法。 这个分布式锁有 3 个重要的考量点: 1.互斥(只能有一个客户端获取锁) 2.不能死锁 3.容错(只要大部分 redis 节点创建了这把锁就可以) 2、下面是redis分布式锁的各种实现方式和缺点,按照时间的发展排序 1、直接setnx 直接利用setnx,执行完业务逻辑后调用del释放锁,简单粗暴 缺点...

对SQL中存在内外(或父子)关联条件子查询的技巧理解

数据库类型:MySQL 新理解 在SQL脚本中如果存在内外(或父子)关联条件的子查询时,可以将子查询理解为“使用父查询的一条数据中的字段值作为条件,过滤子查询的结果“。 举例 SELECT d.`name` Department, e1.`name` Employee, e1.salary salary FROM Employee e1,Department d where e1.departmentId = d.id and (select count(DISTINCT e2.salary) from Employee e2 where e1.salary <= e2.salary AND e1.departmentId = e2.departmentId) <= 3 order by 1,3 desc 子查询“select count(DISTINCT e2.salary) from Employee e2 where e1.salary <= e2.salary AND e1.departmentId = e2.departmentId”中含有父查询的条件字段“...

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