做微站比较好的网站,河北建设局网站首页,百度翻译api wordpress,最好的网站建设价格创建定时任务#xff0c;删除回收站和保存未上传完文件的临时目录。同时引入 Redis 分布式锁解决多实例同时执行定时任务的问题以及扫描延时任务时对桶的获取问题。 一、创建定时任务#xff0c;删除回收站和保存未上传完文件的临时目录
1. 背景
回收站中文件是“软删除”的… 创建定时任务删除回收站和保存未上传完文件的临时目录。同时引入 Redis 分布式锁解决多实例同时执行定时任务的问题以及扫描延时任务时对桶的获取问题。 一、创建定时任务删除回收站和保存未上传完文件的临时目录
1. 背景
回收站中文件是“软删除”的实际仍占据磁盘空间需定期清理。用户上传过程中未完成的文件片段保存在临时目录也会长期占据磁盘资源。
2. 实现方式 使用 定时任务调度器如 Spring Scheduled、xxl-job、Quartz 定期扫描回收站中的“过期文件”并从磁盘删除检查临时目录中超过一定时间未完成上传的文件片并将其清除。 二、引入 Redis 分布式锁解决多实例同时执行定时任务的问题
1. 问题多实例环境下的并发调度问题
假如服务部署了多个节点多实例每个节点都运行定时任务。如果不加限制同一批数据可能会被多个节点重复处理或冲突操作比如多次删除、重复扫描。
2. 解决方案引入 Redis 分布式锁
使用 Redis 提供的 SETNX TTL 机制或 Redisson 分布式锁。例如
if (redis.setnx(cron:clear_trash_lock, 1, 30000)) {// 当前节点获得锁执行清理逻辑clearTrash();redis.del(cron:clear_trash_lock);
}保证任一时刻只有一个实例能执行定时清理任务避免重复操作。 三、解决扫描延时任务时对“桶”的获取问题
1. 背景Zset 分桶分片
延迟任务通过 Redis Zset 存储按时间排序。为提高调度精度与性能Zset 被分成多个桶bucket每个桶维护不同时间段或哈希范围的任务。
2. 问题多实例并发扫描时对桶冲突
多个实例可能同时去扫描同一个桶从而导致重复调度或资源竞争。
3. 解决方案Redis 锁 分布式桶调度
对每个桶加锁如
lockKey delay:bucket:scan: bucketId某个实例拿到锁后才可以扫描这个桶中的任务。可以采用 Redis 锁或使用 Redis SETNX 实现轻量级互斥。 ✍️ 总结归纳 我们通过定时任务定期清理回收站中的过期文件及未完成上传的临时目录避免磁盘空间被长期占用。在多实例部署场景中我们引入 Redis 分布式锁确保同一任务在任一时刻只被一个节点执行。同时为了精确调度 Redis Zset 分桶中的延时任务我们也在桶级别加锁避免多个实例重复获取和调度同一个桶中的任务从而保障系统的调度准确性与性能稳定性。 111 一、Redis 分布式锁解决多实例同时执行定时任务的问题
✅ 背景问题
在分布式部署中应用通常部署多个实例节点每个节点都有自己的定时任务调度线程。如果不做限制就会导致
同一批定时任务被多个节点重复执行扫描回收站、清理临时目录等任务重复操作产生资源浪费甚至并发冲突例如重复删除、重复写数据库。
✅ 技术方案Redis 分布式锁
目标 保证某个定时任务在某一时间点 只能由一个实例执行一次。
✅ 实现细节
使用 Redis 的原子指令 SET key value NX PX 实现锁机制。例如使用 Redisson或者自己用底层 Redis API 实现
Boolean isLock redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(task:clear_trash_lock, 1, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (Boolean.TRUE.equals(isLock)) {try {// 执行定时任务cleanTrashDir();} finally {redisTemplate.delete(task:clear_trash_lock);}
}关键点
点说明SETNX保证只有一个线程能设置成功抢到锁PX 设置过期时间避免宕机后锁永久阻塞最终释放锁避免死锁唯一标识 Lua 脚本防止释放别人加的锁可用 UUIDLua实现原子检查删除 二、扫描延时任务时对桶的获取问题
✅ 背景问题 延时任务被存储在多个 Redis Zset 桶中bucket_0 ~ bucket_n每个桶存放一批按照时间排序的任务。 多实例并发扫描时可能出现多个实例同时扫描同一个桶导致 延时任务重复调度、重复消费系统资源浪费消费幂等性难保障 ✅ 技术方案桶级分布式锁Redis 分片 Zset 锁
目标 在同一时间点每个桶只由一个实例进行扫描和任务派发。
✅ 实现细节
每个实例轮询一部分桶如 hash 分区 轮询在扫描桶前尝试加锁例如
String lockKey delay:bucket:lock: bucketId;
Boolean acquired redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, instanceId, 5, TimeUnit.SECONDS);if (Boolean.TRUE.equals(acquired)) {try {// 安全地扫描该桶中的任务scanAndPushDelayedTasks(bucketId);} finally {redisTemplate.delete(lockKey); // 释放锁}
}关键点
点说明桶级锁bucket:lock:{id}限定某个 Zset 桶只被一个实例扫描锁有效时间避免故障节点卡死建议设置 3~5 秒实例分桶策略例如 mod 分桶bucketId % instanceCount instanceIndex或按哈希分配锁释放安全和上面一样可以用 UUID Lua 脚本确保释放的是自己加的锁 ✅ 实战效果
提高调度精度保证 Zset 桶中任务只被单点准确调度。提升系统性能与稳定性避免多个实例争抢同一个任务或重复调度。增强系统容错性即使某个实例宕机其他实例会因锁过期自动接管任务处理。 补充建议
推荐使用 Redisson 框架它支持可靠的分布式锁、WatchDog 自动续租等功能简化开发。桶调度最好加监控如扫描频率、任务分布、扫描耗时等提升可观察性。Zset 中任务执行后应及时清除避免任务堆积影响调度性能。 高可用延时任务调度如何用 Redis 分布式锁与分桶机制精准调度任务
在一个分布式系统中尤其是处理上传任务、清理临时文件、调度延时操作时如何保障定时任务只被执行一次并确保任务调度的准确性与高性能是一个常见却又容易踩坑的技术挑战。
本文结合实际案例分享我们在文件上传场景下如何通过 Redis 分布式锁 分片分桶机制实现高可用的延时任务调度。 背景场景
我们设计了一个网盘系统用户上传文件时采用分片方式为了防止恶意攻击或长时间未完成上传而占用磁盘我们为每个上传任务设置了一个“延时清理机制”。
这个机制的执行核心依赖两个定时任务
定期清理过期的文件临时目录定期扫描 Redis Zset 中的延时任务并发送到 Kafka
⚠️ 由于是分布式部署这些定时任务若无控制就会在多个服务实例中重复执行引发多种问题
重复清理、重复调度、磁盘 I/O 浪费Kafka 消息重复发送甚至导致数据不一致 技术挑战
多个实例同时触发定时任务如何只执行一次延时任务存储在 Redis Zset 中多个实例并发扫描如何避免重复调度如何提升任务调度精度避免任务延迟或“扎堆” 解决方案Redis 分布式锁 分桶调度机制 一、使用 Redis 分布式锁保障定时任务单实例执行
为了保证清理任务如清理回收站、临时文件夹在同一时间点只由一个实例执行我们引入 Redis 分布式锁。
✅ 实现方式
Boolean isLock redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock:clear_trash, instance1, 30, TimeUnit.SECONDS
);
if (Boolean.TRUE.equals(isLock)) {try {// 执行清理任务} finally {redisTemplate.delete(lock:clear_trash);}
}setIfAbsent 保证只有一个实例能拿到锁设置过期时间避免宕机后锁悬空也可用 UUID Lua 脚本实现「安全释放锁」 二、Redis Zset 分片分桶调度机制
我们将所有延时任务分布在多个 Redis Zset 中形成逻辑桶
delay:bucket:0delay:bucket:1…delay:bucket:n
每个桶按任务到期时间排序存储任务定时任务扫描每个桶并将到期任务投递到 Kafka。 ✅ 分桶锁调度机制
为了避免多个实例同时扫描同一个桶导致任务重复调度我们引入桶级分布式锁
String lockKey lock:bucket: bucketId;
Boolean locked redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, instanceId, 5, TimeUnit.SECONDS);
if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {try {scanAndPush(bucketId);} finally {redisTemplate.delete(lockKey);}
}每个桶在每次扫描前必须加锁防止并发调度每个任务有唯一 ID确保下游 Kafka 消费时幂等如文件片 userIdmd5index 技术优势
技术组件作用优势Redis 分布式锁控制任务唯一执行简洁、轻量、高性能分片 Zset 桶存储延时任务提高并发调度精度桶级锁控制每个桶的调度权限避免重复投递Kafka解耦任务派发和执行可异步扩展、持久消费唯一任务 ID保证幂等防止重复调度执行 示例文件片延时清理 用户上传某个大文件20个分片 每上传一个分片向 delay:bucket:{n} 加入一条延时任务5秒后过期 定时任务每秒扫描所有桶发现到期任务就发送到 Kafka Kafka 消费后执行 更新 user_unfinished_space清理无效文件片 上传完成时再反向扣除 unfinished 空间值并更新到数据库 总结
在这个延时任务场景中
Redis 分布式锁桶锁机制让定时任务更安全、稳定Zset 分桶机制实现了任务的分布式、高精度调度Kafka 作为下游异步处理组件为系统解耦和扩展性提供保障
这一方案不仅适用于网盘系统上传任务的清理场景也可以广泛应用于订单超时处理、自动取消支付、延迟消息等领域。 多实例同时执行定时任务的问题 在单体应用中会不会遇到还是说必须要在微服务情境下
这个问题在单体应用中一般不会遇到而在微服务或多实例部署场景下则是必须解决的问题。 ✅ 一、单体应用中为什么不会遇到这个问题
单体应用的特征
只有一个应用实例在运行所有定时任务由当前进程调度执行
意味着
所有定时任务只有一个“调度者”不存在任务被多个实例同时触发的并发冲突不需要加锁控制并发执行 所以在单体应用中无需担心定时任务重复执行的问题 二、微服务 / 多实例部署中为什么会出现这个问题
微服务 or 集群部署的特征
同一个服务有多个实例水平扩展每个实例都有定时任务调度器比如 Spring 的 Scheduled
问题就出现了
如果你在多个实例中都开启了定时任务就会出现“每个实例都在执行一遍同样的任务”的情况
后果包括
重复清理、重复发消息、重复写库等副作用引发数据不一致、任务重复执行、资源浪费甚至服务崩溃 ✅ 三、典型解决方案仅在分布式架构中用
为了避免这种情况必须做“任务抢占”或者“主节点执行”机制
方案核心思想使用场景Redis 分布式锁哪个实例抢到锁就执行任务抢不到就跳过简单、轻量数据库乐观锁用 DB 的版本号或行锁控制执行唯一性数据量不大时可用专门的调度中心如 xxl-job由调度平台控制任务分发大型调度系统Leader 选举如 Zookeeper、etcd选一个主节点执行所有任务状态机一致性场景 总结
应用模式是否会遇到多实例定时任务冲突是否需要分布式锁单体应用❌ 不会只有一个调度器❌ 不需要微服务 / 多实例✅ 会每个实例都有调度器✅ 需要使用锁或主控机制
所以 “多实例定时任务并发执行冲突”是微服务架构下的天然问题单体应用则天生规避这个问题。 单体应用可以进行实例部署吗
✅ 一、什么是单体应用
单体应用Monolithic Application 是指
整个系统打包成一个整体通常是一个大 jar 包或 war 包所有模块用户、订单、商品、支付等都在一个进程中运行通常部署为 一个实例 ✅ 二、什么是实例部署
实例部署 指的是
将同一个应用部署成多个运行实例多个进程例如部署到多个服务器或容器中多个实例对外提供相同的服务通过负载均衡器分发请求 ❓那么问题来了单体应用可以进行实例部署吗
✅ 答案是可以的
虽然“单体应用”本质上是一个整体但它仍然可以部署多份即 单体应用 × 多实例部署 是完全成立的。 你可以将同一个单体应用复制 2 个或多个实例部署在不同的机器或容器中让它们同时运行实现 横向扩展提升系统吞吐能力。 例子
假设你有一个基于 Spring Boot 构建的单体系统 MyApp.jar你可以这样做
部署在两台服务器 A、B 上启动两个进程java -jar MyApp.jar on A 和 on B通过 Nginx 或其他负载均衡器将请求路由到两个实例 ⚠️ 三、需要注意的点
1. 多实例部署后的问题
数据一致性多个实例访问同一个数据库定时任务重复执行每个实例都执行一次参考你前面问的“Redis 分布式锁”问题状态保持问题如果你把会话存在内存中用户登录信息无法共享
2. 解决方案
使用 分布式缓存如 Redis共享状态使用 分布式锁 控制任务唯一执行使用 负载均衡会话粘性 或 token 登录机制 解决登录态问题 总结
问题答案单体应用可以多实例部署吗✅ 可以尤其是为了提高并发处理能力是否等同于微服务❌ 不等同微服务是逻辑拆分单体是逻辑集中部署多个单体实例时要注意什么状态共享、定时任务重复、分布式锁、负载均衡等问题 Redisson 分布式锁的使用
✅ 一、Redisson 分布式锁的原理
Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 客户端提供了丰富的分布式数据结构和分布式锁实现。
核心机制
利用 Redis 的 SET key value NX PX timeout 命令实现加锁原子性默认锁过期时间防止死锁自动续期机制Watchdog防止任务时间过长导致锁被误释放支持公平锁、可重入锁、读写锁等模式 ✅ 二、项目中引入 RedissonMaven
dependencygroupIdorg.redisson/groupIdartifactIdredisson-spring-boot-starter/artifactIdversion3.23.2/version !-- 可替换为最新版本 --
/dependency✅ 三、配置 Redisson 客户端
示例单节点 Redis 配置application.yml
spring:redis:host: 127.0.0.1port: 6379redisson:config: classpath:redisson-single.yamlredisson-single.yaml 配置内容
singleServerConfig:address: redis://127.0.0.1:6379database: 0✅ 注意支持集群、哨兵、云托管等模式这里以单节点为例。 ✅ 四、代码示例定时任务使用 Redisson 分布式锁
1. 配置 Redisson 客户端 Bean如未使用 starter 自动配置
Configuration
public class RedissonConfig {Beanpublic RedissonClient redissonClient() {Config config new Config();config.useSingleServer().setAddress(redis://127.0.0.1:6379);return Redisson.create(config);}
}2. 使用分布式锁保护定时任务
Component
public class CleanupScheduler {Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;private static final String LOCK_KEY task:cleanup:lock;Scheduled(cron 0 0 * * * ?) // 每小时执行一次public void cleanTempFiles() {RLock lock redissonClient.getLock(LOCK_KEY);boolean isLocked false;try {// 尝试获取锁最多等待5秒锁的自动释放时间为30秒isLocked lock.tryLock(5, 30, TimeUnit.SECONDS);if (isLocked) {System.out.println(成功获得分布式锁开始清理任务...);// 执行定时任务核心逻辑doCleanup();} else {System.out.println(未获得分布式锁本实例跳过执行。);}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();e.printStackTrace();} finally {if (isLocked) {lock.unlock(); // 手动释放锁System.out.println(释放分布式锁);}}}private void doCleanup() {// 删除未上传完的临时文件夹// 清理过期的 Zset 延时任务// 记录日志等操作}
}✅ 五、补充细节
技术细节说明tryLock(timeout, leaseTime)timeout 是最大等待时间leaseTime 是锁的自动过期时间Watchdog 自动续期如果你只调用 lock() 而非 tryLockRedisson 会自动每隔 10 秒续期默认锁自动续期时间为 30 秒unlock 必须放 finally 中保证任务执行异常时也能释放锁锁粒度控制key 中可加入具体业务维度如任务名、机器名提升可扩展性 ✅ 六、总结
Redisson 是一个高可用、高性能的分布式锁实现方案尤其适用于微服务多实例部署场景。它封装了复杂的 Redis 锁逻辑使用简单、安全能有效防止定时任务重复执行的问题。
如果你需要进一步讲解 集群 Redis Redisson 的高可用锁机制 或 公平锁 / 读写锁 使用方式也可以继续告诉我。
