这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了redis 高级篇4 分布式锁。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
1.独占性；2.高可用；3.防死锁；4.不乱抢；5.重入性
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-620066.html
描述： 使用lock锁和synchronized，单机版上锁，使用nginx的反向代理和负载均衡实现分布式部署；结果lock锁只对单机jvm的实例起作用。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-620066.html
到了这里，关于redis 高级篇4 分布式锁的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
敏感信息和隐私保护是指在收集、存储和使用个人数据时，需要采取一系列措施来保护这些数据的安全和机密性，防止数据被未经授权的第三方访问、使用或泄露。这些措施包括加密、访问控制、数据脱敏、数据加密、隐私政策等。 在隐私保护的技术手段方面，常用的技术包
在大并发下，同时操作数据库与缓存会存在数据不一致性问题 1、双写不一致情况 2、读写并发不一致 解决方案： 1、对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等)，这种几乎不用考虑这个问题，很少会发生缓存不一致， 可以给缓存数据加上过期时间，每隔一
对于mysql架构，一定会使用到读写分离，在此基础上有五种常见架构设计：一主一从或多从、主主复制、级联复制、主主与级联复制结合。 1.1、主从复制 这种架构设计是使用的最多的。在读写分离的基础上，会存在一台master作为写机，一个或多个slave作为读机。因为在实际的
分析型数据库的另外一个发展方向就是以分布式技术来代替MPP的并行计算，一方面分布式技术比MPP有更好的可扩展性，对底层的异构软硬件支持度更好，可以解决MPP数据库的几个关键架构问题。本文介绍分布式分析型数据库。 — 背景介绍— 目前在分布式分析型数据库领域，
HBase是一个高可靠、高性能、 面向列 、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和把结构化的松散数据。 HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用 廉价计算机集群 处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。
目录 1.概述 1.1.前言 1.2.数据模型 1.3.列式存储的优势 2.实现原理 2.1.region 2.2.LSM树 2.3.完整读写过程 2.4.master的作用 本文式作者大数据系列专栏中的一篇文章，按照专栏来阅读，循序渐进能更好的理解，专栏地址： https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12631789.html?spm=1001.2014.3001.5482 当
version: v-2023060601 author: 路__ 分布式数据库的“强一致性”应该包含两个方面： serializability（串行） and linearizability（线性一致） ，上述图为“Highly Available Transactions: Virtues and Limitations”论文中对于一致性模型的介绍。图中箭头表示一致性模型之间的关系。对于异步网络上的分
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似 json 的
阅读 Doris SQL 原理解析，总结下Doris中SQL解析流程： 词法识别：解析原始SQL文本，拆分token 语法识别：将token转换成AST 单机逻辑查询计划：将AST经过一系列的优化（比如，谓词下推等）成查询计划，提高执行性能与效率。 分布式逻辑查询计划：根据分布式环境（数据分布信息
FE层的架构都能在网上找到说明. 但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑，数据传输逻辑等，我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中，对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问. 还好现在有GPT这类大模型，有了
