分布式锁设计问题之节点A向节点C发起对R1的加锁请求如何解决

简介: 分布式锁设计问题之节点A向节点C发起对R1的加锁请求如何解决

问题一:节点A如何向节点C发起对R1的加锁请求?


节点A如何向节点C发起对R1的加锁请求?


参考回答:

节点A在得知资源R1的锁的Master在节点C上后,会向节点C发起对R1的加锁请求。这个请求通常包含节点A的身份信息、要加锁的资源R1的标识符以及加锁的类型和持续时间等信息。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654361


题二:节点C如何处理来自节点A的加锁请求?


节点C如何处理来自节点A的加锁请求?


参考回答:

节点C在收到来自节点A的加锁请求后,会检查资源R1的锁请求队列。如果节点C允许节点A加锁(根据具体的加锁策略,如先到先得、优先级等),则返回成功响应给节点A。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654362


问题三:节点A在加锁成功后,如何更新本地R1锁shadow的相关信息?


节点A在加锁成功后,如何更新本地R1锁shadow的相关信息?


参考回答:

当节点A收到节点C返回的加锁成功响应后,会更新本地R1锁shadow的相关信息,以标记该锁已经被成功获取。这样,节点A就可以对资源R1进行后续的操作了。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654363


问题四:解锁过程中,节点A如何删除本地构造的锁对象?节点A如何请求节点C释放锁?


解锁过程中,节点A如何删除本地构造的锁对象?节点A如何请求节点C释放锁?


参考回答:

在解锁过程中,节点A会首先删除本地构造的该锁对象(即锁的shadow)。这是因为锁已经被释放,不再需要本地管理该锁对象了。

节点A会向资源R1的锁的Master节点C发送释放锁的请求。这个请求通常包含节点A的身份信息、要释放的资源R1的标识符以及解锁的类型和持续时间等信息。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654364


问题五:节点C在收到解锁请求后,如何判断是否需要从目录中摘除R1?


节点C在收到解锁请求后,如何判断是否需要从目录中摘除R1?


参考回答:

节点C在收到解锁请求后,会检查R1的加锁队列。如果A是队列中最后一个请求者,即没有其他节点正在等待获取R1的锁,那么节点C会发送请求给目录管理者节点B,将R1从目录中摘除。这样,其他节点就可以尝试成为R1的锁的Master了。如果还有其他节点在等待获取R1的锁,那么节点C仅仅将A从R1的加锁队列中移除即可。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654365


相关文章
|
20天前
|
算法 调度
【孤岛划分】分布式能源接入弹性配电网模型研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
【孤岛划分】分布式能源接入弹性配电网模型研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
134 10
|
5月前
|
NoSQL 调度 Redis
分布式锁—3.Redisson的公平锁
Redisson公平锁(RedissonFairLock)是一种基于Redis实现的分布式锁,确保多个线程按申请顺序获取锁,从而实现公平性。其核心机制是通过队列和有序集合管理线程的排队顺序。加锁时,线程会进入队列并等待,锁释放后,队列中的第一个线程优先获取锁。RedissonFairLock支持可重入加锁,即同一线程多次加锁不会阻塞。新旧版本在排队机制上有所不同,新版本在5分钟后才会重排队列,而旧版本在5秒后就会重排。释放锁时,Redisson会移除队列中等待超时的线程,并通知下一个排队的线程获取锁。通过这种机制,RedissonFairLock确保了锁的公平性和顺序性。
|
26天前
|
NoSQL Java 调度
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
分布式锁是分布式系统中用于同步多节点访问共享资源的机制,防止并发操作带来的冲突。本文介绍了基于Spring Boot和Redis实现分布式锁的技术方案,涵盖锁的获取与释放、Redis配置、服务调度及多实例运行等内容,通过Docker Compose搭建环境,验证了锁的有效性与互斥特性。
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
|
20天前
|
并行计算 算法 安全
【ADMM、碳排放】基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究【IEEE6节点、IEEE30节点、IEEE118节点】(Matlab代码实现)
【ADMM、碳排放】基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究【IEEE6节点、IEEE30节点、IEEE118节点】(Matlab代码实现)
|
1月前
|
算法 安全 新能源
基于DistFlow的含分布式电源配电网优化模型【IEEE39节点】(Python代码实现)
基于DistFlow的含分布式电源配电网优化模型【IEEE39节点】(Python代码实现)
|
2月前
|
存储 并行计算 算法
【前推回代法】含有分布式电源的三相不平衡配电网潮流计算【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
【前推回代法】含有分布式电源的三相不平衡配电网潮流计算【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
|
2月前
|
NoSQL Redis
分布式锁设计吗,你是如何实现锁类型切换、锁策略切换基于限流的?
本方案基于自定义注解与AOP实现分布式锁,支持锁类型(如可重入锁、公平锁等)与加锁策略(如重试、抛异常等)的灵活切换,并结合Redisson实现可重入、自动续期等功能,通过LUA脚本保障原子性,兼顾扩展性与实用性。
48 0
|
5月前
|
监控 Linux 应用服务中间件
Linux多节点多硬盘部署MinIO:分布式MinIO集群部署指南搭建高可用架构实践
通过以上步骤,已成功基于已有的 MinIO 服务,扩展为一个 MinIO 集群。该集群具有高可用性和容错性,适合生产环境使用。如果有任何问题,请检查日志或参考MinIO 官方文档。作者联系方式vx:2743642415。
1430 57
|
3月前
|
缓存 NoSQL Java
【📕分布式锁通关指南 11】源码剖析redisson之读写锁的实现
Redisson 的 `RedissonReadWriteLock` 提供了高效的分布式读写锁实现,适用于读多写少的场景。通过 Redis 与 Lua 脚本结合,确保读锁并行、写锁互斥,以及读写之间的互斥,保障了分布式环境下的数据一致性。它支持可重入、自动过期和锁释放机制,提升了系统并发性能与资源控制能力。
71 0
|
5月前
|
NoSQL 调度 Redis
分布式锁—5.Redisson的读写锁
Redisson读写锁(RedissonReadWriteLock)是Redisson提供的一种分布式锁机制,支持读锁和写锁的互斥与并发控制。读锁允许多个线程同时获取,适用于读多写少的场景,而写锁则是独占锁,确保写操作的互斥性。Redisson通过Lua脚本实现锁的获取、释放和重入逻辑,并利用WatchDog机制自动续期锁的过期时间,防止锁因超时被误释放。 读锁的获取逻辑通过Lua脚本实现,支持读读不互斥,即多个线程可以同时获取读锁。写锁的获取逻辑则确保写写互斥和读写互斥,即同一时间只能有一个线程获取写锁,
298 17

热门文章

最新文章