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分布式锁解决并发的三种实现方式

目录

背景

数据库锁

基于数据库表

基于数据库的排它锁-for update

乐观锁

性能对比

总结

基于redis的分布式锁

总结

基于Zookeeper实现分布式锁

三种方案的比较


背景

在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。有的时候,我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中,Java中其实提供了很多并发处理相关的API,但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案:

分布式锁一般有三种实现方式:

1. 数据库锁;2. 基于Redis的分布式锁;3. 基于ZooKeeper的分布式锁

分布式锁特点:

  • 互斥性 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
  • 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁)
  • 不会发生死锁:有一个客户端在持有锁的过程中崩溃而没有解锁,也能保证其他客户端能够加锁
  • 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条)
  • 有高可用的获取锁和释放锁功能
  • 获取锁和释放锁的性能要好

数据库锁

基于数据库表

要实现分布式锁,最简单的方式可能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了。

当我们要锁住某个方法或资源时,我们就在该表中增加一条记录,想要释放锁的时候就删除这条记录。

CREATE TABLE `methodLock` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名',
  `desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '备注信息',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存数据时间,自动生成',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

当我们想要锁住某个方法时,执行以下SQL:

insert into methodLock(method_name,desc) values (‘method_name’,‘desc’)

因为我们对method_name做了唯一性约束,这里如果有多个请求同时提交到数据库的话,数据库会保证只有一个操作可以成功,那么我们就可以认为

操作成功的那个线程获得了该方法的锁,可以执行方法体内容。

当方法执行完毕之后,想要释放锁的话,需要执行以下Sql:

delete from methodLock where method_name ='method_name'

上面这种简单的实现有以下几个问题:

1、这把锁强依赖数据库的可用性,数据库是一个单点,一旦数据库挂掉,会导致业务系统不可用。

2、这把锁没有失效时间,一旦解锁操作失败,就会导致锁记录一直在数据库中,其他线程无法再获得到锁。

3、这把锁只能是非阻塞的,因为数据的insert操作,一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列,要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。

4、这把锁是非重入的,同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数

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