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。
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。
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:
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。
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。
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:
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
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。
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。
即所谓的配置中心,就是发布者经数据发布到ZooKeeper的一个或一系列节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态的获取数据的目的,实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新
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?
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。
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。
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。
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。
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!
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。
今天给大家分享下我整理的Java架构面试专题及答案,其中大部分都是大企业面试常问的面试题,可以对照这查漏补缺,当然了,这里所列的肯定不可能覆盖全部方式,不过也希望能对即将找工作的朋友起到一些帮助!
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:
今天给大家分享下我整理的Java架构面试专题及答案,其中大部分都是大企业面试常问的面试题,可以对照这查漏补缺,当然了,这里所列的肯定不可能覆盖全部方式,不过也希望能对即将找工作的朋友起到一些帮助!在这由于文字很多,我总结了java面试所涉及到的常问范围及架构面试专题和答案和架构视频资料免费分享给大家,文末有领取!
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。
“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。
Tomcat是这个系统的核心组成部分, 每当有用户请求过来,Tomcat就会从线程池里找个线程来处理,有的执行登录,有的查看购物车,有的下订单,看着属下们尽心尽职地工作,完成人类的请求,Tomcat就很有成就感。
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。
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。
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,。。。
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。
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。
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。
众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文,个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
2019年快结束了,给大家整理了今年来最经典的面试真题100道,每个题目都有详细的解答,收集了java基础、RabbitMQ,微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM,Redis、设计模式,Spring / Spring MVC,等专题的经典面试真题,和详细分析。
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
这些面试题来自于我的老乡读者分享,很厉害,2年经验,面试几个月拿下了N个Offer,包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
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
在现代应用中,数据库扮演着至关重要的角色,而MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统,面对大量并发查询时的性能问题成为了一个挑战。除了使用临时表外,还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。
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。
从字面意思理解,所谓秒杀,就是在极短时间内,大量的请求涌入,处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
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。
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
在单机环境下,有个秒杀商品的活动,在短时间内,服务器压力和流量会陡然上升。这个就会存在并发的问题。想要解决并发需要解决一下问题
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。
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