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并发控制是一切分布式系统设计的基石#xff0c;确保数据一致性、系统稳定性和最终的用户体验。要理解为什么需要并发控制#xff0c;就必须先探讨并发对系统可能造成的问题。
1.1. 理解并发问题
多线程和分布式环境中#xff0c;无数的进程和线程…1.引入并发控制的必要性
并发控制是一切分布式系统设计的基石确保数据一致性、系统稳定性和最终的用户体验。要理解为什么需要并发控制就必须先探讨并发对系统可能造成的问题。
1.1. 理解并发问题
多线程和分布式环境中无数的进程和线程同时对数据执行读写操作很可能会发生数据不一致的情况。为了阐述并发问题我们可以通过电商超卖问题来直观感受并发带来的挑战。
public class InventoryService {private int inventoryCount 100; // 假设有100件库存public void reduceInventory(int quantity) {if (inventoryCount quantity) {inventoryCount - quantity; // 减少库存System.out.println(库存成功减少 quantity 件);} else {System.out.println(库存不足);}}
}假设这个方法被多个线程同时调用那么就可能因为没有适当的同步机制而导致超卖现象。
1.2. 电商超卖问题案例
超卖经常出现在大流量活动中举个例子假如电商平台在“双11”期间进行秒杀活动如果库存为100件而系统接收到了超过100个并发购买请求就可能发生超卖。
public void processOrder() {ExecutorService executor Executors.newFixedThreadPool(200);InventoryService inventoryService new InventoryService();for (int i 0; i 200; i) {executor.submit(() - inventoryService.reduceInventory(1));}executor.shutdown();
}如果reduceInventory方法没有适当的同步可能会导致实际售出的数量超过100件。
1.3. 为何需要锁机制
在并发环境中为了保证数据的一致性和正确性需要引入锁机制。锁可以控制同时只有一个线程能够访问共享资源或者执行某个操作从而避免并发写入带来的问题。
2.JVM锁及其局限性
JVM提供内建的锁机制来处理多线程环境下的并发问题但当我们的应用部署在分布式系统中时内建锁显然不再适用。
2.1. JVM锁的实现机制
JVM内置了多种锁包括但不限于互斥锁synchronized关键字和读写锁ReentrantReadWriteLock。基于监视器模式实现线程同步保证临界区代码的串行执行。
public class SynchronizedCounter {private int count 0;public synchronized void increment() {count;}public synchronized int getCount() {return count;}
}但请注意synchronized关键字默认锁的是当前对象仅在单个JVM进程内有效。
2.2.JVM锁的优缺点
JVM锁简单易用但它们存在一些明显的短板。例如它们不能跨多个JVM进程工作这就意味着当我们的应用分布于不同的服务器时JVM提供的锁将无能为力。
2.3. JVM锁如何处理高并发
JVM锁虽然提供了一定程度的并发控制但在分布式和高并发场景下它的局限性变得尤为明显。管理跨多个服务器的锁状态需要一种全新的机制——分布式锁。
3.分布式锁的概念与挑战
在分布式系统中由于资源可能散布在不同的服务器上传统的JVM锁不能解决跨进程的数据一致性问题。这就需要一种能够在分布式环境中协调不同进程的锁机制——分布式锁。
3.1. 分布式系统中的竞态条件
竞态条件指的是系统输出依赖于事件或者进程的时间序列。在分布式系统中由于网络延迟、系统时钟差异等问题如果没有适当的锁机制处理同一个资源的不同请求可能会导致不一致。
3.2. 分布式锁的角色与意义
分布式锁用于在分布式系统中管理对共享资源的访问防止多个节点同时对同一资源进行修改。这对于维护状态一致性防止数据损坏至关重要。
3.3. 不同于JVM锁的分布式锁特性
分布式锁具备跨多个进程、甚至跨越不同物理服务器的能力。相比于JVM锁它们能够更好地处理复杂的网络分区和节点故障问题。
4.分布式锁的实现技术
在解决多个进程或服务间的资源共享问题时分布式锁提供了一种有效的机制来避免竞争条件。以下是分布式锁在技术层面的实现细节以Redis为核心的实现方式。
4.1. Redis的分布式锁方案
Redis为构建分布式锁提供了多种原子性命令。正确使用这些命令是实现安全、可靠锁的关键。
4.1.1. Redis命令在锁中的应用
Redis提供的SET命令与某些选项结合使用时可以创建一个分布式锁。主要用到的命令及选项包括 SETNX (Set if Not Exists): 如果指定的键不存在则设置键的值。 EX: 设置键的过期时间单位为秒。 PX: 设置键的过期时间单位为毫秒。 GET: 获取键的值。 DEL: 删除键。
4.1.2. 分布式锁的实现流程
实现一个分布式锁通常涉及以下步骤 在Redis中尝试设置一个唯一的锁id。 设置成功客户端获得锁开始执行业务逻辑。 设置一个过期时间以避免死锁。 业务逻辑执行完成后客户端释放锁。
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisDistributedLock {private static final String LOCK_SUCCESS OK;private static final String SET_IF_NOT_EXIST NX;private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME PX;private Jedis jedis;public RedisDistributedLock(Jedis jedis) {this.jedis jedis;}/*** 尝试获取分布式锁* param lockKey 锁的键值* param requestId 请求标识用于标识谁拥有了锁并避免解锁操作被其他客户端执行* param expireTime 超期时间确保锁最终被释放防止死锁* return 是否获取成功*/public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {String result this.jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);return LOCK_SUCCESS.equals(result);}/*** 释放分布式锁* param lockKey 锁的键值* param requestId 请求标识* return 是否释放成功*/public boolean releaseLock(String lockKey, String requestId) {String luaScript if redis.call(get,KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del,KEYS[1]) else return 0 end;Object result this.jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));return Long.valueOf(1L).equals(result);}
}这段代码演示了如何使用Redis来创建和释放分布式锁。首先构造函数接受一个Jedis实例用于执行与Redis服务器的所有交互。接着tryLock方法通过发送一个SET命令来尝试获取锁该命令会以原子方式执行以下操作 如果lockKey不存在那么就设置它的值为requestId并且设置超时时间expireTime操作成功返回OK。 如果lockKey已经存在不做任何操作。 releaseLock方法使用一段小的Lua脚本来保证检查键值和删除键两个操作的原子性。这个Lua脚本首先检查给定的lockKey是否与请求标识requestId相匹配如果匹配它会删除这个键从而释放锁。这样做可以确保锁只能由持有它的客户端释放。 其中requestId的设置非常关键它是一个独一无二的标识通常可以使用UUID确保了锁的安全性只有设置锁的客户端才能够释放它避免了错误的客户端释放了不属于它的锁。 通过使用SETNX和设置超时的方式保证了在分布式环境中锁既能被正确地获取又不会因为某些异常情况如进程崩溃而永久占据资源。这段代码是分布式锁实现中的经典模式并被广泛应用于实际场景。
4.1.3. 使用try-finally确保锁释放
使用锁时务必要在finally块中释放锁这个操作方式会确保即便在执行业务逻辑时出现异常锁也能被安全释放避免死锁的发生。
public void doWithLock(Jedis jedis, String lockKey) {RedisDistributedLock lock new RedisDistributedLock(jedis);String requestId UUID.randomUUID().toString();try {// 尝试获取锁设置超时时间为10秒if (lock.tryLock(lockKey, requestId, 10000)) {// 执行业务逻辑...}} finally {// 在finally中释放锁lock.releaseLock(lockKey, requestId);}
}这段代码说明了如何安全地使用分布式锁。在业务逻辑执行前尝试获取锁执行完成后无论是否出现异常都在finally块中释放锁。
4.2. 加锁与解锁的规范化
在分布式环境中正确实现和使用分布式锁至关重要任何不规范的操作都可能带来灾难性的后果。因此加锁与解锁的规范化是提高系统稳定性和安全性的基石。
4.2.1. 锁的设计原则
锁的可靠性建立在设计原则的基础上这些设计原则确保锁在正确的时间被正确的进程持有与释放。 安全性确保在任何时间点只有一个客户端持有锁。 活性防止死锁或者僵死现象锁应该始终是可以获取的状态即锁能够被释放。 性能尽量减少锁的请求时间和持有时间减小系统开销。
4.2.2. 可重入性的问题与解决
可重入锁Reentrant Lock指的是同一个线程可以多次获取同一把锁。在分布式环境中实现一个可重入的分布式锁相对复杂但是它提供了方便的编程模型。
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class ReentrantRedisLock {private ThreadLocalMapString, Integer lockers new ThreadLocal();private Jedis jedis;public ReentrantRedisLock(Jedis jedis) {this.jedis jedis;}private boolean _lock(String key) {return jedis.setnx(key, ) 1;}private void _unlock(String key) {jedis.del(key);}public boolean lock(String key) {MapString, Integer refs lockers.get();Integer refCnt refs.get(key);if (refCnt ! null) {refs.put(key, refCnt 1);return true;}boolean ok this._lock(key);if (!ok) {return false;}refs.put(key, 1);lockers.set(refs);return true;}public void unlock(String key) {MapString, Integer refs lockers.get();Integer refCnt refs.get(key);if (refCnt null) {return;}refCnt--;if (refCnt 0) {refs.put(key, refCnt);} else {refs.remove(key);this._unlock(key);}}
}这个类使用了ThreadLocal来跟踪每个锁和当前线程的重入次数。通过这种方式我们可以允许同一个线程重入多次完成其任务后再统一释放锁。
4.2.3. 阻塞与非阻塞锁的选择
在分布式环境中很少使用阻塞锁因为它们容易造成资源浪费和死锁。相反非阻塞的锁如租约Lease机制通过超时来防止死锁的产生。
4.2.4. 处理锁失效与异常情况
为了防止一个服务实例因崩溃而无法释放锁, 导致其他服务实例无法获取锁的情况发生Redis锁通常会设置一个过期时间。此外还需要实现锁的监控一旦检测到锁被异常持有过长时间应将其释放。
public boolean releaseLockWithWatchdog(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {while (true) {// 监控加锁状态jedis.watch(lockKey);if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {Transaction transaction jedis.multi(); // 开启事务transaction.del(lockKey);ListObject result transaction.exec(); // 执行事务if (result null) {continue; // 如果事务执行失败可能因为key被修改重试}return true; // 释放成功}jedis.unwatch(); // 取消监控break;}return false; // 释放失败锁已经被其他进程获取
}这段代码演示了一个搭配事务使用监控机制的锁释放函数。在执行锁释放前我们使用jedis.watch(lockKey)来监控锁的键值如果事务执行过程中这个键被外部修改了那么事务将失败这时exec()会返回null我们捕获这个结果并重新尝试释放锁。这确保了即使在锁因异常情况而失效的时候我们仍然有机会正确地释放锁资源。
5.分布式锁的要求与设计原则
在设计和实现分布式锁时有几项核心要求和设计原则需要遵守。这些要求确保了分布式锁可靠且安全能够在分布式系统中正确地同步状态。
5.1. 分布式锁需要满足的基本条件
为了确保分布式锁的有效性以下几个条件是必须满足的 互斥性任何时刻只有一个客户端可以持有锁。 不会死锁即使持有锁的节点崩溃或者宕机锁也能够被释放以供其他节点使用。 容错性分布式锁的实现机制应能够容忍部分节点故障。 解锁机制只有锁的持有者才能释放锁保证了释放过程的安全性。
5.2. 关于死锁的讨论和解决策略
在分布式系统中死锁问题尤为复杂。一个节点可能由于各种原因如崩溃、网络分区无法释放其持有的锁进而导致其他节点无法继续进行下去。 解决死锁的策略通常包括 锁租期引入锁的租期TTL即使锁的持有者无法主动释放锁锁也会在租期过后自动失效其他节点可以重新争抢。 心跳检测持有锁的节点定期发送心跳来续约如果系统检测到心跳丢失则认为节点已失效之后将锁释放。 主动监控引入监控系统对锁持有情况进行监控一旦发现异常情况可以干预处理。
/*** 尝试获取具有过期时间的锁* param lockKey 锁定的键值* param requestId 标识持有锁的请求ID* param expireTime 锁的租期时间单位毫秒*/
public boolean tryLockWithExpireTime(String lockKey, String requestId, long expireTime) {Jedis jedis new Jedis();String result jedis.set(lockKey, requestId, NX, PX, expireTime);return OK.equals(result);
}
/*** 锁维持心跳续租* param lockKey 锁定的键值* param requestId 标识持有锁的请求ID* param expireTime 续租期时间单位毫秒*/
public boolean keepAlive(String lockKey, String requestId, long expireTime) {if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {jedis.pexpire(lockKey, expireTime);return true;}return false;
}这段代码说明了如何在Redis中设置一个有过期时间的锁并展示了如何进行心跳续租以保持锁状态。
6.核心理论与最佳实践
要构建一个健壮的分布式系统理解一些核心理论并结合最佳实践是非常关键的。
6.1. CAP理论在分布式锁设计中的应用
CAP理论是分布式计算中的一个基本原则它指出对于一个分布式系统来说不可能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三个属性。 在设计分布式锁时CAP理论指导我们在不同情况下做出选择。例如在网络分区出现时我们可能需要在一致性与可用性之间做选择。在这种情况下设计锁的机制可能会偏向于一致性来确保系统状态的准确性。
// 此代码段仅为理论示例用于说明CAP理论在设计分布式锁时的应用并不是实际的代码。
// 优先一致性的分布式锁实现
public class ConsistencyPreferredLock {public boolean tryLock(String lockKey) {// 确认网络分区状态...// 如果发生网络分区优先保证一致性即使这会牺牲一部分的可用性}// ... 其他方法的实现
}
// 优先可用性的分布式锁实现
public class AvailabilityPreferredLock {public boolean tryLock(String lockKey) {// 确认网络分区状态...// 如果发生网络分区优先保证可用性即使这可能会牺牲一致性}// ... 其他方法的实现
}6.2. 简评现存的通用分布式锁解决方案
目前市面上存在多种分布式锁的解决方案例如基于Redis的Redlock、基于Zookeeper的分布式锁以及基于数据库的分布式锁等。 每种解决方案都有其优点和适用场景。例如Redis的Redlock算法适合于性能要求较高且可以容忍网络分区带来的风险的场景而Zookeeper提供的分布式锁更加适合于对一致性要求极高的场景。 开发者在选择分布式锁实现时需要根据自身系统的特性和要求选取最适合的方案。
6.3. 红锁Redlock算法的探讨与实现
“红锁”Redlock算法是Redis官方提出的一个分布式锁算法。这个算法的核心思想是使用多个独立的Redis节点来保证锁的安全性。 当客户端需要获取锁时它会同时尝试在多个Redis节点上获取锁只有当大多数节点上都成功获取到锁客户端才被认为持有了锁从而实现了锁的安全性。
// 此代码为简化的伪代码用于展示Redlock算法的基本概念
public class RedLock {private ListJedis redisNodes;public RedLock(ListJedis nodes) {this.redisNodes nodes; // 初始化多个Redis实例}public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long ttl) {int successCount 0;long startTime System.nanoTime();for (Jedis node : redisNodes) {if (node.set(lockKey, requestId, NX, PX, ttl).equals(OK)) {successCount;}if (successCount redisNodes.size() / 2) {return true; // 如果成功获取超过一半的Redis节点上的锁返回true}}// 超时或未获取到足够的锁开始释放已经获取的锁if (System.nanoTime() - startTime NANOSECONDS_LIMIT) {unlock(lockKey, requestId); // 解锁所有已经被当前请求客户端持有的锁return false; // 返回因超时而锁获取失败}// 如果锁请求失败则需要在所有节点上释放锁unlock(lockKey, requestId);return false;}public void unlock(String lockKey, String requestId) {for (Jedis node : redisNodes) {if (requestId.equals(node.get(lockKey))) {node.del(lockKey); // 如果当前节点上锁的requestId与当前客户端相同则释放锁}}}
}这段伪代码中的tryLock方法尝试在集群的Redis节点上创建锁如果成功创建的节点数超过节点总数的一半则视为获取锁成功。如果因为任何原因未能获取到足够多的锁或者过程中发生超时它会自动调用unlock方法来释放那些已经被获取的锁。 Redlock算法是一个在分布式系统中确保操作互斥的算法但这种算法的实现复杂且需要维护多个Redis实例这可能意味着额外的开销和潜在的可靠性问题。 作为技术选型的一部分开发者需要评估这种复杂度是否与系统需求相匹配以及是否有必要在保障一致性的同时引入额外的冗余和复杂性。
