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冷饭新炒:理解Redisson中分布式锁的实现

前提 在很早很早之前,写过一篇文章介绍过Redis中的red lock的实现,但是在生产环境中,笔者所负责的项目使用的分布式锁组件一直是Redisson。Redisson是具备多种内存数据网格特性的基于Java编写的Redis客户端框架(Redis Java Client with features of In-Memory Data Grid),基于Redis的基本数据类型扩展出很多种实现的高级数据结构,具体见其官方的简介图: 本文要分析的R(ed)Lock实现,只是其中一个很小的模块,其他高级特性可以按需选用。下面会从基本原理、源码分析和基于Jedis仿实现等内容进行展开。本文分析的Redisson源码是2020-01左右Redisson项目的main分支源码,对应版本是3.14.1。 基本原理 red lock的基本原理其实就"光明正大地"展示在Redis官网的首页文档中(具体链接是https://redis.io/topics/distlock): 摘录一下简介进行翻译:在许多环境中不同进程必须以互斥方式使用共享资源进行操作时,分布式锁是一个非常有用的原语。此试图提供一种更规范...

三万字,Spark学习笔记

Spark 基础 Spark特性 Spark使用简练优雅的Scala语言编写,基于Scala提供了交互式编程体验,同时提供多种方便易用的API。Spark遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的设计理念,逐渐形成了一套完整的生态系统(包括 Spark提供内存计算框架、SQL即席查询(Spark SQL)、流式计算(Spark Streaming)、机器学习(MLlib)、图计算(Graph X)等),Spark可以部署在yarn资源管理器上,提供一站式大数据解决方案,可以同时支持批处理、流处理、交互式查询。 MapReduce计算模型延迟高,无法胜任实时、快速计算的需求,因而只适用于离线场景,Spark借鉴MapReduce计算模式,但与之相比有以下几个优势(快、易用、全面): Spark提供更多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更加灵活; Spark提供内存计算,将计算结果直接放在内存中,减少了迭代计算的IO开销,有更高效的运算效率。 Spark基于DAG的任务调度执行机制,迭代效率更高;在实际开发中MapReduce需要编写很多底层代码,不够高效,Spark提供了多种高层次...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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