缓存实战方案分布式常见问题解决方案

标签：rabbitmq   选择   boot   返回   增量   消息   private   修改   异常情况   

大白话讲解分布式缓存并发冲突问题及其解决方案：zk分布式锁

一、背景介绍

如果您更喜欢看视频教程，可以看本头条号发布的视频教程，绝对大白话，手把手带你体验整个冲突的演示过程及解决方案：两种方式，随机挑选 缓存架构之实战演练基于zk分布式锁解决分布式缓存并发冲突问题

1、源架构：

2、分布式缓存并发冲突问题

二、项目整合

1、广告服务系统

**功能：**为媒体提供广告的源头服务

• 从本地缓存中获取广告
• 从redis缓存中获取广告
• 从db获取广告，并更新到redis缓存

2、 缓存服务系统

• 消息监听，实时增量更新redis缓存
• 定时全量更新redis缓存

3、广告管理系统

• 广告的增删改查
• 发送广告更改的mq消息

三、rabbitmq消息重复解决方案

1、是什么造成了消息的重复呢？

生产者在使用publisher confirm机制的时候，发送完一条消息等待RabbitMQ返回确认通知，此时网络断开，生产者捕获到异常情况，为了确保消息可靠性，选择重新发送，这样RabbitMQ中就有两条同样的消息。这样，在消费者消费的时候，就会重复消费，尤其是在交易系统/充值系统/银行转账系统……中，这问题就大了。

2、解决方案

这里进介绍下思路，简单说下处理方案，后面我们将分布式事务的时候，再详细介绍可靠性这一块

• 生产者对于发的每条消息，都带一个唯一UUID
• 消费者通过这个UUID来校验消息的重复性 唯一UUID：
• • 生产者：两次发送的key必须一致（所以发送前，这个key必须持久化）
• • 唯一key可以存储到分布式缓存中，如：redis，可以设置个缓存时间

public class AdMessage {

    /**
     * 操作类型：1为新增，2是修改
     */
    private int operation;

    /**
     * 主键字段，值为具体的ID值
     */
    private Long id;

    /**
     * 消息的唯一key：用于消息去重
     */
    private String uuidKey;

    /**
     * 广告信息：
     */
    private String content;
}

四、实战演练基于zk分布式锁解决分布式缓存并发冲突问题

代码下载地址：https://gitee.com/jikeh/JiKeHCN-RELEASE.git

项目名： 广告服务系统：spring-boot-ad-service 缓存服务系统：spring-boot-cache 广告管理系统：spring-boot-ad

1、zk分布式锁

• 原生zookeeper实现分布式锁
• 使用curator框架实现zookeeper分布式锁

2、广告服务系统应用zk分布式锁

3、广告缓存系统应用zk分布式锁

4、实战演练

1）模拟并发冲突场景

缓存实战方案分布式常见问题解决方案

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原文地址：https://www.cnblogs.com/java188/p/12123658.html