web项目实际应用中分布式锁有什么用
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一、表锁
fromupdate;
4、排他锁
排他锁又称为写锁,和共享锁的区别在于,其他线程既不能读也不能修改。
7、乐观锁
乐观锁其实不会上锁。顾名思义,很乐观,它默认别的线程不会修改数据,所以不会上锁。只是在更新前去判断别的线程在此期间有没有修改数据,如果修改了,会交给业务层去处理。
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。
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:
基于数据库实现分布式锁
基于缓存(redis,memcached)实现分布式锁
基于Zookeeper实现分布式锁
在分析这几种实现方案之前我们先来想一下,我们需要的分布式锁应该是怎么样的?(这里以方法锁为例,资源锁同理)
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)
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
如下主要是针对悲观锁来介绍。
二、来实现boolean lock(){
update;
null){
true;
catch(Exception e){
sleep(1000);
return 缓存锁
相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说,基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。而且很多缓存是可以集群部署的,可以解决单点问题。
redis2.6之后,SET命令支持超时和key存在检查,这是一个原子操作
获取锁并设置超时时间:
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
删除锁:
DEL key
EX:单位是秒
PX:单位是毫秒
NX:如果key存在,返回nil(失败),不存在返回ok
XX:如果key存在,返回ok,不存在返回nil(失败)
缓存锁优势是性能出色,劣势就是由于数据在内存中,一旦缓存服务宕机,锁数据就丢失了。像redis自带复制功能,可以对数据可靠性有一定的保证,但是由于复制也是异步完成的,因此依然可能出现master节点写入锁数据而未同步到slave节点的时候宕机,锁数据丢失问题。
四、分布式锁—zookeeper
基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想即为:每个客户端对某个方法加锁时,在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下,生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单,只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候,只需将这个瞬时节点删除即可。同时,其可以避免服务宕机导致的锁无法释放,而产生的死锁问题。
来看下Zookeeper能不能解决前面提到的问题。
锁无法释放:使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题,因为在创建锁的时候,客户端会在ZK中创建一个临时节点,一旦客户端获取到锁之后突然挂掉(Session连接断开),那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。
非阻塞锁:使用Zookeeper可以实现阻塞的锁,客户端可以通过在ZK中创建顺序节点,并且在节点上绑定监听器,一旦节点有变化,Zookeeper会通知客户端,客户
端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的,如果是,那么自己就获取到锁,便可以执行业务逻辑了。
不可重入:使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题,客户端在创建节点的时候,把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中,下次想要获取锁的
时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样,那么自己直接获取到锁,如果不一样就再创建一个临时的顺序节点,参与排队。
单点问题:使用Zookeeper可以有效的解决单点问题,ZK是集群部署的,只要集群中有半数以上的机器存活,就可以对外提供服务。
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