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关于分布式锁:在分布式系统中库存超卖怎么办

jiezi

生存中遇到一些的高并发场景，如：618、双 11 光棍节秒杀流动、节假日时 12306 火车票抢票等场景，访问量激增，比平时时多了几千或者上万倍的访问量，这些高并发场景会导致库存超卖，库存超卖例子：一趟火车票只有 1k 张，也就是说这趟火车只能载 1k 人，1w 人在抢该火车的票，大家都抢到票，这样将会有 9k 人上不了火车，这必定不行的，这不仅仅耽搁客户的行程，也导致了平台的信用度。为了解决分布式系统上库存超卖的状况，产生了分布式锁。

分布式锁是什么呢？
分布式锁就是在分布式集群中，实现跨机器共享互斥管制机制，保障操作原子性，保证数据一致性。

上面👇🏻介绍一套很不错的分布式锁！！！

Redislocker 是通过 golang 语言在 redis+ lua 根底上实现的一套高可用、高并发的分布式锁.
Redislocker 目前实现了 mutex 个性, 具备以下特点：

  • 分布式：反对多台独立的机器运行
  • 排它性，个性跟 sync.Mutex 相似
  • 公平性：遵循先入先出准则
  • 性能高：防止羊群效应等，防止羊群效应等，缩小零碎的 I / O 操作，升高大量 cpu、网络等耗费
  • 守护协程：避免工作未完结开释锁，为其锁续命
  • 避免锁超时：避免宕机后，导致长时间未开释锁

Redislocker 应用介绍：

下载

go get -u github.com/nelsonkti/redislocker@latest
    var ctx = context.Background()
    var redisClient *redis.Client
    var session *Session
    
    redisClient = redis.NewClient(
        &redis.Options{
        Addr:     "0.0.0.0:6379",
        Password: "",
        DB:       0,
        },
    )
    
    _, err := redisClient.Ping(ctx).Result()
    if err != nil {panic(err)
    }

    session, err = NewSession(redisClient)
    locker := RedisLocker(session, key)
    defer locker.Unlock()
    locker.Lock()

Benchmark

本次测试后果是通过我的低配 mac pro 压测, 大家能够参考一下，目前 redislocker 曾经投入公司生产应用，成果挺不错

goos: darwin
goarch: amd64
pkg: Redislocker
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-1038NG7 CPU @ 2.00GHz
BenchmarkLock
BenchmarkLock-8          94381         15908 ns/op        5381 B/op          85 allocs/op
PASS
ok      Redislocker    2.089s

https://github.com/nelsonkti/redislocker
最初，欢送大家点亮小星，多多反对一下，感激

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