吉林省做网站公司,有那种做订单的网站吗,wordpress 商城站下载地址,前端素材网目录 一、分布式锁的重要性与挑战1.1 分布式系统中的并发问题竞态条件数据不一致死锁 二、分布式锁的基本原理与实现方式2.1 分布式锁的基本概念2.2 基于数据库的分布式锁原理与实现方式优缺点 2.3 基于缓存的分布式锁原理与实现方式优缺点 三、Redis分布式锁的实现与使用3.1 使… 目录 一、分布式锁的重要性与挑战1.1 分布式系统中的并发问题竞态条件数据不一致死锁 二、分布式锁的基本原理与实现方式2.1 分布式锁的基本概念2.2 基于数据库的分布式锁原理与实现方式优缺点 2.3 基于缓存的分布式锁原理与实现方式优缺点 三、Redis分布式锁的实现与使用3.1 使用SETNX命令实现分布式锁3.2 设置超时与防止死锁3.3 锁的可重入性与线程安全性 四、分布式锁的高级应用与性能考虑4.1 锁粒度的选择4.2 基于RedLock的多Redis实例锁4.3 分布式锁的性能考虑 五、常见并发问题与分布式锁的解决方案对比5.1 高并发场景下的数据一致性问题5.2 唯一性约束与分布式锁 六、最佳实践与注意事项6.1 分布式锁的最佳实践选择合适的场景锁粒度的选择设置合理的超时时间 6.2 避免常见陷阱与错误重复释放锁锁的可重入性不应滥用锁 Redis一网打尽 大家好我是哪吒。
公司想招聘一个5年开发经验的后端程序员看了很多简历发现一个共性问题普遍都没用过分布式锁这正常吗
下面是已经入职的一位小伙伴的个人技能包乍一看还行也没用过分布式锁。 午休的时候和她聊了聊她之前在一家对日的公司。
需求是产品谈好的系统设计、详细设计是PM做的接口文档、数据库设计书是日本公司提供的最夸张的是就连按钮的颜色文档中都有标注…她需要做的就只是照着接口文档去编码、测试就ok了。
有的面试者工作了5年做的都是自家产品项目只有两个翻来覆去的改BUG加需求做运维。 技术栈很老还是SSM那一套最近在改造终于用上了SpringBoot… 微服务、消息中间件、分布式锁根本没用过…
还有的面试者在XX大厂工作中间做了一年C#一年Go一看简历很华丽精通三国语言其实不然都处于入门阶段毫无竞争力可言。
一时兴起说多了言归正传总结一篇分布式锁的文章丰富个人简历提高面试level给自己增加一点谈资秒变面试小达人BAT不是梦。
一、分布式锁的重要性与挑战
1.1 分布式系统中的并发问题
在现代分布式系统中由于多个节点同时操作共享资源常常会引发各种并发问题。这些问题包括竞态条件、数据不一致、死锁等给系统的稳定性和可靠性带来了挑战。让我们深入探讨在分布式系统中出现的一些并发问题
竞态条件 竞态条件指的是多个进程或线程在执行顺序上产生了不确定性从而导致程序的行为变得不可预测。在分布式系统中多个节点同时访问共享资源如果没有合适的同步机制就可能引发竞态条件。例如在一个电商平台中多个用户同时尝试购买一个限量商品如果没有良好的同步机制就可能导致超卖问题。
数据不一致 在分布式系统中由于数据的拆分和复制数据的一致性可能受到影响。多个节点同时对同一个数据进行修改如果没有适当的同步措施就可能导致数据不一致。例如在一个社交网络应用中用户在不同的节点上修改了自己的个人资料如果没有同步机制就可能导致数据不一致影响用户体验。
死锁 死锁是指多个进程或线程因相互等待对方释放资源而陷入无限等待的状态。在分布式系统中多个节点可能同时竞争资源如果没有良好的协调机制就可能出现死锁情况。例如多个节点同时尝试获取一组分布式锁但由于顺序不当可能导致死锁问题。。
二、分布式锁的基本原理与实现方式
2.1 分布式锁的基本概念
分布式锁是分布式系统中的关键概念用于解决多个节点同时访问共享资源可能引发的并发问题。以下是分布式锁的一些基本概念 锁Lock锁是一种同步机制用于确保在任意时刻只有一个节点进程或线程可以访问共享资源。锁可以防止竞态条件和数据不一致问题。 共享资源Shared Resource共享资源是多个节点需要访问或修改的数据、文件、服务等。在分布式系统中多个节点可能同时尝试访问这些共享资源从而引发问题。 锁的状态锁通常有两种状态即锁定状态和解锁状态。在锁定状态下只有持有锁的节点可以访问共享资源其他节点被阻塞。在解锁状态下任何节点都可以尝试获取锁。 竞态条件Race Condition竞态条件指的是多个节点在执行顺序上产生了不确定性导致程序的行为变得不可预测。在分布式系统中竞态条件可能导致多个节点同时访问共享资源破坏了系统的一致性。 数据不一致Data Inconsistency数据不一致是指多个节点对同一个数据进行修改但由于缺乏同步机制数据可能处于不一致的状态。这可能导致应用程序出现错误或异常行为。 死锁Deadlock死锁是多个节点因相互等待对方释放资源而陷入无限等待的状态。在分布式系统中多个节点可能同时竞争资源如果没有良好的协调机制就可能出现死锁情况。
分布式锁的基本目标是解决这些问题确保多个节点在访问共享资源时能够安全、有序地进行操作从而保持数据的一致性和系统的稳定性。
2.2 基于数据库的分布式锁
原理与实现方式
一种常见的分布式锁实现方式是基于数据库。在这种方式下每个节点在访问共享资源之前首先尝试在数据库中插入一条带有唯一约束的记录。如果插入成功说明节点成功获取了锁否则说明锁已经被其他节点占用。
数据库分布式锁的原理比较简单但实现起来需要考虑一些问题。以下是一些关键点 唯一约束Unique Constraint数据库中的唯一约束确保了只有一个节点可以成功插入锁记录。这可以通过数据库的表结构来实现确保锁记录的键是唯一的。 超时时间Timeout为了避免节点在获取锁后崩溃导致锁无法释放通常需要设置锁的超时时间。如果节点在超时时间内没有完成操作锁将自动释放其他节点可以获取锁。 事务Transaction数据库事务机制可以确保数据的一致性。在获取锁和释放锁的过程中可以使用事务来包装操作确保操作是原子的。 在图中节点A尝试在数据库中插入锁记录如果插入成功表示节点A获取了锁可以执行操作。操作完成后节点A释放了锁。如果插入失败表示锁已经被其他节点占用节点A需要处理锁争用的情况。
优缺点
优点缺点实现相对简单不需要引入额外的组件。性能相对较差数据库的IO开销较大。可以使用数据库的事务机制确保数据的一致性。容易产生死锁需要谨慎设计。不适用于高并发场景可能成为系统的瓶颈。
这个表格对基于数据库的分布式锁的优缺点进行了简明的总结。
2.3 基于缓存的分布式锁
原理与实现方式
另一种常见且更为高效的分布式锁实现方式是基于缓存系统如Redis。在这种方式下每个节点尝试在缓存中设置一个带有过期时间的键如果设置成功则表示获取了锁否则表示锁已经被其他节点占用。
基于缓存的分布式锁通常使用原子操作来实现确保在并发环境下锁的获取是安全的。Redis提供了类似SETNXSET if Not
eXists的命令来实现这种原子性操作。此外我们还可以为锁设置一个过期时间避免节点在获取锁后崩溃导致锁一直无法释放。 上图中节点A尝试在缓存系统中设置一个带有过期时间的锁键如果设置成功表示节点A获取了锁可以执行操作。操作完成后节点A释放了锁键。如果设置失败表示锁已经被其他节点占用节点A需要处理锁争用的情况。
优缺点
优点缺点性能较高缓存系统通常在内存中操作IO开销较小。可能存在缓存失效和节点崩溃等问题需要额外处理。可以使用缓存的原子操作确保获取锁的安全性。需要依赖外部缓存系统引入了系统的复杂性。适用于高并发场景不易成为系统的瓶颈。
通过基于数据库和基于缓存的分布式锁实现方式我们可以更好地理解分布式锁的基本原理以及各自的优缺点。根据实际应用场景和性能要求选择合适的分布式锁实现方式非常重要。 三、Redis分布式锁的实现与使用
3.1 使用SETNX命令实现分布式锁
在Redis中可以使用SETNXSET if Not eXists命令来实现基本的分布式锁。SETNX命令会尝试在缓存中设置一个键值对如果键不存在则设置成功并返回1如果键已存在则设置失败并返回0。通过这一机制我们可以利用SETNX来创建分布式锁。
以下是一个使用SETNX命令实现分布式锁的Java代码示例
import redis.clients.jedis.Jedis;public class DistributedLockExample {private Jedis jedis;public DistributedLockExample() {jedis new Jedis(localhost, 6379);}public boolean acquireLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {Long result jedis.setnx(lockKey, requestId);if (result 1) {jedis.expire(lockKey, expireTime);return true;}return false;}public void releaseLock(String lockKey, String requestId) {String storedRequestId jedis.get(lockKey);if (storedRequestId ! null storedRequestId.equals(requestId)) {jedis.del(lockKey);}}public static void main(String[] args) {DistributedLockExample lockExample new DistributedLockExample();String lockKey resource:lock;String requestId request123;int expireTime 60; // 锁的过期时间if (lockExample.acquireLock(lockKey, requestId, expireTime)) {try {// 执行需要加锁的操作System.out.println(Lock acquired. Performing critical section.);Thread.sleep(1000); // 模拟操作耗时} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lockExample.releaseLock(lockKey, requestId);System.out.println(Lock released.);}} else {System.out.println(Failed to acquire lock.);}}
}3.2 设置超时与防止死锁
在上述代码中我们通过使用expire命令为锁设置了一个过期时间以防止节点在获取锁后崩溃或异常退出导致锁一直无法释放。设置合理的过期时间可以避免锁长时间占用而导致的资源浪费。
3.3 锁的可重入性与线程安全性
分布式锁需要考虑的一个问题是可重入性即同一个线程是否可以多次获取同一把锁而不被阻塞。通常情况下分布式锁是不具备可重入性的因为每次获取锁都会生成一个新的标识如requestId不会与之前的标识相同。
为了解决可重入性的问题我们可以引入一个计数器记录某个线程获取锁的次数。当线程再次尝试获取锁时只有计数器为0时才会真正获取锁否则只会增加计数器。释放锁时计数器减少直到为0才真正释放锁。
需要注意的是为了保证分布式锁的线程安全性我们应该使用线程本地变量来存储requestId以防止不同线程之间的干扰。 四、分布式锁的高级应用与性能考虑
4.1 锁粒度的选择
在分布式锁的应用中选择合适的锁粒度是非常重要的。锁粒度的选择会直接影响系统的性能和并发能力。 一般而言锁粒度可以分为粗粒度锁和细粒度锁。
粗粒度锁将较大范围的代码块加锁可能导致并发性降低但减少了锁的开销。适用于对数据一致性要求不高但对并发性能要求较低的场景。细粒度锁将较小范围的代码块加锁提高了并发性能但可能增加了锁的开销。适用于对数据一致性要求高但对并发性能要求较高的场景。
在选择锁粒度时需要根据具体业务场景和性能需求进行权衡避免过度加锁或锁不足的情况。
4.2 基于RedLock的多Redis实例锁
RedLock算法是一种在多个Redis实例上实现分布式锁的算法用于提高锁的可靠性。由于单个Redis实例可能由于故障或网络问题而导致分布式锁的失效通过使用多个Redis实例我们可以降低锁失效的概率。
RedLock算法的基本思想是在多个Redis实例上创建相同的锁并使用SETNX命令来尝试获取锁。在获取锁时还需要检查大部分Redis实例的时间戳确保锁在多个实例上的时间戳是一致的。只有当大部分实例的时间戳一致时才认为锁获取成功。
以下是基于RedLock的分布式锁的Java代码示例
import redis.clients.jedis.Jedis;public class RedLockExample {private static final int QUORUM 3;private static final int LOCK_TIMEOUT 500;private Jedis[] jedisInstances;public RedLockExample() {jedisInstances new Jedis[]{new Jedis(localhost, 6379),new Jedis(localhost, 6380),new Jedis(localhost, 6381)};}public boolean acquireLock(String lockKey, String requestId) {int votes 0;long start System.currentTimeMillis();while ((System.currentTimeMillis() - start) LOCK_TIMEOUT) {for (Jedis jedis : jedisInstances) {if (jedis.setnx(lockKey, requestId) 1) {jedis.expire(lockKey, LOCK_TIMEOUT / 1000); // 设置锁的超时时间votes;}}if (votes QUORUM) {return true;} else {// 未获取到足够的票数释放已获得的锁for (Jedis jedis : jedisInstances) {if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {jedis.del(lockKey);}}}try {Thread.sleep(50); // 等待一段时间后重试} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}return false;}public void releaseLock(String lockKey, String requestId) {for (Jedis jedis : jedisInstances) {if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {jedis.del(lockKey);}}}public static void main(String[] args) {RedLockExample redLockExample new RedLockExample();String lockKey resource:lock;String requestId request123;if (redLockExample.acquireLock(lockKey, requestId)) {try {// 执行需要加锁的操作System.out.println(Lock acquired. Performing critical section.);Thread.sleep(1000); // 模拟操作耗时} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {redLockExample.releaseLock(lockKey, requestId);System.out.println(Lock released.);}} else {System.out.println(Failed to acquire lock.);}}
}4.3 分布式锁的性能考虑
分布式锁的引入会增加系统的复杂性和性能开销因此在使用分布式锁时需要考虑其对系统性能的影响。
一些性能优化的方法包括
减少锁的持有时间尽量缩短代码块中的加锁时间以减少锁的竞争和阻塞。使用细粒度锁避免一次性加锁过多的资源尽量选择合适的锁粒度减小锁的粒度。选择高性能的锁实现比如基于缓存的分布式锁通常比数据库锁性能更高。合理设置锁的超时时间避免长时间的锁占用导致资源浪费。考虑并发量和性能需求根据系统的并发量和性能需求合理设计锁的策略和方案。
分布式锁的高级应用需要根据实际情况来选择适当的策略以保证系统的性能和一致性。在考虑性能优化时需要综合考虑锁的粒度、并发量、可靠性等因素。
五、常见并发问题与分布式锁的解决方案对比
5.1 高并发场景下的数据一致性问题
在高并发场景下数据一致性是一个常见的问题。多个并发请求同时修改相同的数据可能导致数据不一致的情况。分布式锁是解决这一问题的有效方案之一与其他解决方案相比具有以下优势
原子性保证 分布式锁可以保证一组操作的原子性从而确保多个操作在同一时刻只有一个能够执行避免了并发冲突。简单易用 分布式锁的使用相对简单通过加锁和释放锁的操作可以有效地保证数据的一致性。广泛适用 分布式锁适用于不同的数据存储系统如关系型数据库、NoSQL数据库和缓存系统。
相比之下其他解决方案可能需要更复杂的逻辑和额外的处理例如使用乐观锁、悲观锁、分布式事务等。虽然这些方案在一些场景下也是有效的但分布式锁作为一种通用的解决方案在大多数情况下都能够提供简单而可靠的数据一致性保证。
5.2 唯一性约束与分布式锁
唯一性约束是另一个常见的并发问题涉及到确保某些操作只能被执行一次避免重复操作。例如在分布式环境中我们可能需要确保只有一个用户能够创建某个资源或者只能有一个任务被执行。
分布式锁可以很好地解决唯一性约束的问题。当一个请求尝试获取分布式锁时如果获取成功说明该请求获得了执行权可以执行需要唯一性约束的操作。其他请求获取锁失败意味着已经有一个请求在执行相同操作了从而避免了重复操作。
与其他解决方案相比分布式锁的实现相对简单不需要修改数据表结构或增加额外的约束。而其他方案可能涉及数据库的唯一性约束、队列的消费者去重等可能需要更多的处理和调整。
六、最佳实践与注意事项
6.1 分布式锁的最佳实践
分布式锁是一种强大的工具但在使用时需要遵循一些最佳实践以确保系统的可靠性和性能。以下是一些关键的最佳实践
选择合适的场景
分布式锁适用于需要确保数据一致性和控制并发的场景但并不是所有情况都需要使用分布式锁。在设计中应仔细评估业务需求选择合适的场景使用分布式锁避免不必要的复杂性。
例子
适合使用分布式锁的场景包括订单支付、库存扣减等需要强一致性和避免并发问题的操作。
反例
对于只读操作或者数据不敏感的操作可能不需要使用分布式锁以避免引入不必要的复杂性。
锁粒度的选择
在使用分布式锁时选择适当的锁粒度至关重要。锁粒度过大可能导致性能下降而锁粒度过小可能增加锁争用的风险。需要根据业务场景和数据模型选择恰当的锁粒度。
例子
在订单系统中如果需要同时操作多个订单可以将锁粒度设置为每个订单的粒度而不是整个系统的粒度。
反例
如果锁粒度过大比如在整个系统级别上加锁可能会导致并发性能下降。
设置合理的超时时间
为锁设置合理的超时时间是防止死锁和资源浪费的重要步骤。过长的超时时间可能导致锁长时间占用而过短的超时时间可能导致锁被频繁释放增加了锁争用的可能性。
例子
如果某个操作的正常执行时间不超过5秒可以设置锁的超时时间为10秒以确保在正常情况下能够释放锁。
反例
设置过长的超时时间可能导致锁被长时间占用造成资源浪费。
6.2 避免常见陷阱与错误
在使用分布式锁时还需要注意一些常见的陷阱和错误以避免引入更多问题
重复释放锁
在释放锁时确保只有获取锁的请求才能进行释放操作。重复释放锁可能导致其他请求获取到不应该获取的锁。
例子
// 错误的释放锁方式
if (storedRequestId ! null) {jedis.del(lockKey);
}正例
// 正确的释放锁方式
if (storedRequestId ! null storedRequestId.equals(requestId)) {jedis.del(lockKey);
}锁的可重入性
在实现分布式锁时考虑锁的可重入性是必要的。某个请求在获取了锁后可能还会在同一个线程内再次请求获取锁。在实现时需要保证锁是可重入的。
例子
// 错误的可重入性处理
if (lockExample.acquireLock(lockKey, requestId, expireTime)) {// 执行操作lockExample.acquireLock(lockKey, requestId, expireTime); // 错误再次获取锁lockExample.releaseLock(lockKey, requestId);
}正例
// 正确的可重入性处理
if (lockExample.acquireLock(lockKey, requestId, expireTime)) {try {// 执行操作} finally {lockExample.releaseLock(lockKey, requestId);}
}锁的正确释放
确保锁的释放操作在正确的位置进行以免在锁未释放的情况下就进入了下一个阶段导致数据不一致。
例子
// 错误的锁释放位置
if (lockExample.acquireLock(lockKey, requestId, expireTime)) {// 执行操作lockExample.releaseLock(lockKey, requestId); // 错误锁未释放就执行了下一步操作// 执行下一步操作
}正例
// 正确的锁释放位置
if (lockExample.acquireLock(lockKey, requestId, expireTime)) {try {// 执行操作} finally {lockExample.releaseLock(lockKey, requestId);}
}不应滥用锁
分布式锁虽然能够解决并发问题但过度使用锁可能会降低系统性能。在使用分布式锁时需要在性能和一致性之间做出权衡。
例子
不应该在整个系统的每个操作都加上分布式锁以避免锁竞争过于频繁导致性能问题。
正例
只在必要的操作中加入分布式锁以保证一致性的同时最大程度地减少锁竞争。
通过遵循以上最佳实践和避免常见陷阱与错误可以更好地使用分布式锁来实现数据一致性和并发控制确保分布式系统的可靠性和性能。
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