在上一篇文章中,我们知道了,当在集群环境下,synchronized关键字实现的JVM级别锁会失效的。那么怎么解决这个问题呢?我们可以使用分布式锁来解决。本文咱们就来介绍分布式锁基本原理以及不同实现方式对比。
分布式是现在的比较主流的技术,常常和微服务一起出现。那么对于多个实例之间,如何证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源呢?我们其实一想到的就是锁,我们在java里边有 synchronized, 在python里有lock,但是这个只能到证在单机的时候不会出现线程安全问题,但是在分布式的环境下,这种方式就没有任何的作用了。shigen在实习的时候就遇到了这样的问题,最开始还不知道分布式锁。但是今天,这篇文章将会带你读懂分布式锁和它的实现方式。
从最初的单机部署,到我们现在的分布式,微服务,随着开发场景越来越复杂,也随之产生了很多很多以前没有遇到过的问题,比如今天我们今天的话题-----分布式锁,而这个话题也可以说是面试中必问的一个问题了,当然,实现分布式锁的方式有很多种,比如mysql,zookeeper等,读完这篇文章你将学到:
随着并发量的不断增加,单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化,这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用,我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案,今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全。
对于锁大家肯定不会陌生,在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问,但是随着分布式的快速发展,本地的加锁往往不能满足我们的需要,在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。于是人们为了在分布式环境中也能实现本地锁的效果,也是纷纷各出其招,今天让我们来聊一聊一般分布式锁实现的套路。
对于锁大家肯定不会陌生,在 Java 中 synchronized 关键字和 ReentrantLock 可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。
现在的系统都是集群部署,每个服务都不是单节点的了。比如库存服务,可能部署到3台机器上分别命名为节点1,节点2,节点3。库存服务需要扣减库存,扣减库存肯定需要锁吧,如果使用Lock或者synchronized,只能锁住自己的节点。而从前台访问是随机路由到这3台节点的。如果线程一进来使节点1上了锁,当线程二进来可能访问到的是节点2,这时节点2还没有上锁,那么库存就会扣减错误。而库存扣减还是一个核心操作,现在居然有Bug,想想就可怕。
我们在学习MySQL的存储殷勤时知道,MySQL中innodb支持事务而myisam不支持事务。而事务具有四个特性:
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
2000年Eric Brewer教授提出CAP猜想,2年后CAP猜想被Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明。CAP是Consitency(强一致性)、Availability(可用性)、Partition tolerance(网络分区容忍性)三个不同维度的组合体,如图1所示。
我: 没有,我平时都是开发后台管理系统、OA办公系统、内部管理系统,从来没有开发过秒杀系统。
“锁”是我们实际工作和面试中无法避开的话题之一,正确使用锁可以保证高并发环境下程序的正确执行,也就是说只有使用锁才能保证多人同时访问时程序不会出现问题。
分布式锁就是在分布式系统中,为解决共享资源排他性式访问而设定的锁。用于解决分布式系统中操作共享资源数据一致性问题。
今天这篇文章我们来聊聊在分布式环境下的一个神兵利器——分布式锁!在看这篇文章的时候,默认大家对锁已经了解了,如果不了解的朋友可以去翻翻公号前面的文章,有很多篇详细介绍了锁的一些知识。
看到标题,有人可能会满心疑惑?张小帅是谁?咳咳,老猫在此先卖个关子,关于张小帅,老猫后续会向大家正式介绍的,标题算是彩蛋了。
高并发业务场景下,部署在不同机器上的业务进程,如果需要同时操作共享资源,为了避免「时序性」问题,通常会借助 Redis 的分布式锁来做互斥,以保证业务的正确性。
最简单的理由就是作为一个社招程序员,面试的时候一定被面啦,你看怎么多公众号都翻来覆去的发分布式锁的主题,可见它很重要啦,在高考里这就是送分题,不要怪可惜的。
因为我发现网上 99% 的文章,并没有把这个问题真正讲清楚。导致很多读者看了很多文章,依旧云里雾里。例如下面这些问题,你能清晰地回答上来吗?
要实现分布式锁,最简单的方式就是直接创建一张锁表,然后通过操作该表中的数据来实现锁。
在传统的基于数据库的架构中,对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务(ACID)来保证的。在分布式环境中,出于对性能以及一致性敏感度的要求,使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。
基于分布式锁的实现,首先肯定是想单独分离出一台mysql数据库,所有服务要想操作文件(共享资源),那么必须先在mysql数据库中插入一个标志,插入标志的服务就持有了锁,并对文件进行操作,操作完成后,主动删除标志进行锁释放,其与服务会一直查询数据库,看是否标志有被占用,直到没有标志占用时自己才能写入标志获取锁。
所谓分布式锁,即在多个相同服务水平扩展时,对于同一资源,能稳定保证有且只有一个服务获得该资源 — by LinkinStar
采用 redis 实现分布式锁,主要是利用其单线程命令执行的特性,一般是 setnx, 只会有一个线程会执行成功,也就是只有一个线程能成功获取锁; 看着很完美。然而,。。。
锁是开发过程中十分常见的工具,你一定不陌生,悲观锁,乐观锁,排它锁,公平锁,非公平锁等等,很多概念,如果你对java里的锁还不了解,可以参考这一篇:不可不说的Java“锁”事,这一篇写的很全面了,但是对于初学者,知道这些锁的概念,由于缺乏实际工作经验,可能并不了解锁的实际使用场景,Java中可以通过Volatile、Synchronized、ReentrantLock 三个关键字来实现线程的安全,这部分知识在第一轮基础面试里一定会问(要熟练掌握哦)。
相信对于朋友们来说,锁这个东西已经非常熟悉了,在说分布式锁之前,我们来聊聊单体应用时候的本地锁,这个锁很多小伙伴都会用
对于锁,大家应该都不陌生,手机上可以加锁,想用时候解锁,不用的时候上锁,那自行车、房门同样可以加把锁,道理属于类似的情况。
Java开发五年多.投递阿里、腾讯、头条、美团、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团高级Java岗的offer。美团Java岗四面,前三面都是技术面,第四面是HR面,下面是面试题!
大家好,我是黄啊码,今天我们来讲讲,如何解决php并发问题,小白和入门的朋友可以看看:
在多线程环境下,由于上下文的切换,数据可能出现不一致的情况或者数据被污染,我们需要保证数据安全,所以想到了加锁。
作为一个后台开发,不管是工作还是面试中,分布式一直是一个让人又爱又恨的话题。它如同一座神秘的迷宫,时而让你迷失方向,时而又为你揭示出令人惊叹的宝藏。
在博客“zookeeper实现分布式锁的两种方式”中介绍了分布式锁的使用场景,以及如何用zookeeper分别实现简单和高性能的分布式锁,这里就不再重复介绍分布式锁的场景,今天主要给大家带来另外两种实现分布式锁的方式–数据库、redis
墨墨导读:通过一个很常见的业务场景,引出一个分布式锁的具体方案,如何使用分布式锁呢?通过本文了解下。
与分布式锁相对应的是「单机锁」,我们在写多线程程序时,避免同时操作一个共享变量产生数据问题,通常会使用一把锁来「互斥」,以保证共享变量的正确性,其使用范围是在「同一个进程」中。
1.MySQL悲观锁 悲观锁:顾名思义,对待过来的请求持比较悲观的态度,在处理请求的整个过程中,将数据锁定,不允许其他进程/线程 修改
分布式锁,主要考察使用者对原子性的理解,原子性可以保证程序从异常中恢复后,redis中的数据是正确的,程序依然正常运行。分布式锁是实现线程同步手段之一。
首先来说 Redis 作为一个独立的三方系统,其天生的优势就是可以作为一个分布式系统来使用,因此使用 Redis 实现的锁都是分布式锁,理解了这个概念才能看懂本文所说的内容。
Hello读者朋友们,今天分享一篇实践测评类的文章,用充分的代码与真实的数据来讲述在分布式场景下,不同方式实现的分布式锁,分别探究每一种方式的性能与最终的优劣分析。
无论是单机锁还是分布式锁,原理都是基于共享的数据,判断当前操作的行为。对于单机则是共享RAM内存,对于集群则可以借助Redis,ZK,DB等第三方组件来实现。Redis,ZK对分布式锁提供了很好的支持,基本上开箱即用,然而这些组件本身要高可用,系统也需要强依赖这些组件,额外增加了不少成本。DB对于系统来说本身就默认为高可用组件,针对一些低频的业务使用DB实现分布式锁也是一个不错的解决方案,比如控制多机器下定时任务的起调,针对审批回调处理等,本文将给出DB实现分布式锁的一些场景以及解决方案,希望对你启发。
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构,用 Traefik 做总网关。
面试过程是一个由浅入深的过程,面试官先给求职者抛出一个相对简单的问题,然后通过一环套一环的追问深入考察求职者对知识点的理解掌握程度。
数据库锁 数据库本身提供了锁机制,比如乐观锁、悲观锁等等。下面给出我之前写的一篇博客,介绍一下mysql数据库的锁机制 Mysql的锁机制
实现方式 功能要求 实现难度 学习成本 运维成本 MySQL 的方案借助表锁/行锁实现 满足基本要求 不难 熟悉 小量OK、大量影响现有业务、1主多从架构,不方便扩容 通过 ZK 创建数据节点的方式实现 满足要求 熟悉 ZK API 即可 需要学习 重,需要堆机器,有跨机房请求 Redis 使用 setnxex 基本要求 不难 熟悉 扩容方便、现有服务
分布式锁的解决方式: 基于数据库: 基于数据库表做乐观锁,用于分布式锁。(version) 基于数据库表做悲观锁(InnoDB,for update) 基于数据库表数据记录做唯一约束(表中记录方法名称) 基于缓存: 常用方案:使用redis的setnx()用于分布式锁。(setNx,直接设置值为当前时间+超时时间,保持操作原子性) 使用memcached的add()方法,用于分布式锁。 使用Tair的put()方法,用于分布式锁。 基于Zookeeper: 每个客户
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