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分布式锁(1)-分布式锁简介

来源:SegmentFault

时间:2023-01-11 07:54:18 267浏览 收藏

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的,希望这篇《分布式锁(1)-分布式锁简介》对你有很大帮助!欢迎收藏,分享给更多的需要的朋友学习~

分布式锁(1)-分布式锁简介

系列文章链接:

1.什么是分布式锁

为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰,我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁

2.为何需要分布式锁

image.png
  • 成员变量 A 存在 JVM1、JVM2、JVM3 三个 JVM 内存中
  • 成员变量 A 同时都会在 JVM 分配一块内存,三个请求发过来同时对这个变量操作,显然结果是不对的
  • 不是同时发过来,三个请求分别操作三个不同 JVM 内存区域的数据,变量 A 之间不存在共享,也不具有可见性,处理的结果也是不对的
    注:该成员变量 A 是一个有状态的对象

如果我们业务中确实存在这个场景的话,我们就需要一种方法解决这个问题,这就是分布式锁要解决的问题

3.分布式锁应该具备哪些条件

  • 在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
  • 高可用的获取锁与释放锁
  • 高性能的获取锁与释放锁
  • 具备可重入特性(可理解为重新进入,由多于一个任务并发使用,而不必担心数据错误)
  • 具备锁失效机制,防止死锁
  • 具备非阻塞锁特性,即没有获取到锁将直接返回获取锁失败

4.分布式锁的实现方式

目前几乎所有大型网站及应用都是分布式部署,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

一般情况下,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。
在很多时候,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,我们需要保证一信方法在同一时间内只能被同一个线程执行。
而分布式锁的具体实现方案有如下三种:
  • 基于数据库(MySQL)实现:MySQL 本身有自带的悲观锁
    for update
    关键字,也可以自己实现悲观/乐观锁来达到目的;
  • 基于缓存(Redis,Memcached等)实现:

    • 利用 Memcached 的
      add
      命令。此命令是原子性操作,只有在
      key
      不存在的情况下,才能
      add
      成功,也就意味着线程得到了锁。
    • 和 Memcached 的方式类似,利用 Redis 的
      setnx
      命令。此命令同样是原子性操作,只有在
      key
      不存在的情况下,才能
      set
      成功。
  • 基于Zookeeper实现:利用 Zookeeper 的顺序临时节点,来实现分布式锁和等待队列。Zookeeper 设计的初衷,就是为了实现分布式锁服务的。

5.三种方案的比较

从理解的难易程度(从低到高):

数据库 > 缓存 > Zookeeper

从实现的复杂性角度(从低到高):

Zookeeper >= 缓存 > 数据库

从性能角度(从高到低):

缓存 > Zookeeper >= 数据库

从可靠性角度(从高到低):

Zookeeper > 缓存 > 数据库

理论要掌握,实操不能落!以上关于《分布式锁(1)-分布式锁简介》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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