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單體架構(gòu)下鎖的實現(xiàn)方案
1. ReentrantLock 全局鎖
ReentrantLock（可重入鎖），指的是一個線程再次對已持有的鎖保護(hù)的臨界資源時，重入請求將會成功。
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簡單的與我們常用的 Synchronized 進(jìn)行比較：
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ReentrantLock |
Synchronized |
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鎖實現(xiàn)機(jī)制 |
依賴 AQS |
監(jiān)視器模式 |
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靈活性 |
支持響應(yīng)超時、中斷、嘗試獲取鎖 |
不靈活 |
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釋放形式 |
必須顯示調(diào)用 unlock () 釋放鎖 |
自動釋放監(jiān)視器 |
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鎖類型 |
公平鎖 & 非公平鎖 |
非公平鎖 |
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條件隊列 |
可關(guān)聯(lián)多個條件隊列 |
關(guān)聯(lián)一個條件隊列 |
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可重入性 |
可重入 |
可重入 |
AQS 機(jī)制：如果被請求的共享資源空閑，那么就當(dāng)前請求資源的線程設(shè)置為有效的工作線程，將共享資源通過 CAScompareAndSetState設(shè)置為鎖定狀態(tài)；如果共享資源被占用，就采用一定的阻塞等待喚醒機(jī)制（CLH 變體的 FIFO 雙端隊列）來保證鎖分配。
可重入性：無論是公平鎖還是非公平鎖的情況，加鎖過程會利用一個 state 值
private volatile int state- state 值初始化的時候為 0，表示沒有任何線程持有鎖
- 當(dāng)有線程來請求該鎖時，state 值會自增 1，同一個線程多次獲取鎖，就會多次 + 1，這就是可重入的概念
- 解鎖也是對 state 值自減 1，一直到 0，此線程對鎖釋放。
public class LockExample {
static int count = 0;
static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// 加鎖
lock.lock();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
count++;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
finally {
// 解鎖，放在finally子句中，保證鎖的釋放
lock.unlock();
}
}
};
Thread thread1 = new Thread(runnable);
Thread thread2 = new Thread(runnable);
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join();
thread2.join();
System.out.println("count: " + count);
}
}
/**
* 輸出
* count: 20000
*/2. Mysql 行鎖、樂觀鎖
樂觀鎖即是無鎖思想，一般都是基于 CAS 思想實現(xiàn)的，而在 MySQL 中通過 version 版本號 + CAS 無鎖形式實現(xiàn)樂觀鎖；例如 T1，T2 兩個事務(wù)一起并發(fā)執(zhí)行時，當(dāng) T2 事務(wù)執(zhí)行成功提交后，會對 version+1，所以 T1 事務(wù)執(zhí)行的 version 條件就無法成立了。
對 sql 語句進(jìn)行加鎖以及狀態(tài)機(jī)的操作，也可以避免不同線程同時對 count 值訪問導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題。
// 樂觀鎖 + 狀態(tài)機(jī)
update
table_name
set
version = version + 1,
count = count + 1
where
id = id AND version = version AND count = [修改前的count值];
// 行鎖 + 狀態(tài)機(jī)
update
table_name
set
count = count + 1
where
id = id AND count = [修改前的count值]
for update;3. 細(xì)粒度的 ReetrantLock 鎖
如果我們直接采用 ReentrantLock 全局加鎖，那么這種情況是一條線程獲取到鎖，整個程序全部的線程來到這里都會阻塞；但是我們在項目里面想要針對每個用戶在操作的時候?qū)崿F(xiàn)互斥邏輯，所以我們需要更加細(xì)粒度的鎖。
public class LockExample {
private static Map lockMap = new ConcurrentHashMap<>();
public static void lock(String userId) {
// Map中添加細(xì)粒度的鎖資源
lockMap.putIfAbsent(userId, new ReentrantLock());
// 從容器中拿鎖并實現(xiàn)加鎖
lockMap.get(userId).lock();
}
public static void unlock(String userId) {
// 先從容器中拿鎖，確保鎖的存在
Lock locak = lockMap.get(userId);
// 釋放鎖
lock.unlock();
}
} 弊端：如果每一個用戶請求共享資源，就會加鎖一次，后續(xù)該用戶就沒有在登錄過平臺，但是鎖對象會一直存在于內(nèi)存中，這等價于發(fā)生了內(nèi)存泄漏，所以鎖的超時和淘汰機(jī)制機(jī)制需要實現(xiàn)。
4. 細(xì)粒度的 Synchronized 全局鎖
上面的加鎖機(jī)制使用到了鎖容器ConcurrentHashMap，該容易為了線程安全的情況，多以底層還是會用到Synchronized機(jī)制，所以有些情況，使用 lockMap 需要加上兩層鎖。
那么我們是不是可以直接使用Synchronized來實現(xiàn)細(xì)粒度的鎖機(jī)制
public class LockExample {
public static void syncFunc1(Long accountId) {
String lock = new String(accountId + "").intern();
synchronized (lock) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿到鎖了");
// 模擬業(yè)務(wù)耗時
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "釋放鎖了");
}
}
public static void syncFunc2(Long accountId) {
String lock = new String(accountId + "").intern();
synchronized (lock) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿到鎖了");
// 模擬業(yè)務(wù)耗時
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "釋放鎖了");
}
}
// 使用 Synchronized 來實現(xiàn)更加細(xì)粒度的鎖
public static void main(String[] args) {
new Thread(()-> syncFunc1(123456L), "Thread-1").start();
new Thread(()-> syncFunc2(123456L), "Thread-2").start();
}
}
/**
* 打印
* Thread-1拿到鎖了
* Thread-1釋放鎖了
* Thread-2拿到鎖了
* Thread-2釋放鎖了
*/- 從代碼中我們發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)加鎖的對象其實就是一個與用戶 ID 相關(guān)的一個字符串對象，這里可能會有疑問，我每一個新的線程進(jìn)來，new 的都是一個新的字符串對象，只不過字符串內(nèi)容一樣，怎么能夠保證可以安全的鎖住共享資源呢；
- 這其實需要歸功于后面的intern()函數(shù)的功能；
- intern()函數(shù)用于在運行時將字符串添加到堆空間中的字符串常量池中，如果字符串已經(jīng)存在，返回字符串常量池中的引用。
分布式架構(gòu)下鎖的實現(xiàn)方案
核心問題：我們需要找到一個多個進(jìn)程之間所有線程可見的區(qū)域來定義這個互斥量。
一個優(yōu)秀的分布式鎖的實現(xiàn)方案應(yīng)該滿足如下幾個特性：
- 分布式環(huán)境下，可以保證不同進(jìn)程之間的線程互斥
- 同一時刻，同時只允許一條線程成功獲取到鎖資源
- 保證互斥量的地方需要保證高可用性
- 要保證可以高性能的獲取鎖和釋放鎖
- 可以支持同一線程的鎖重入性
- 具備合理的阻塞機(jī)制，競爭鎖失敗的線程要有相應(yīng)的處理方案
- 支持非阻塞式的獲取鎖。獲取鎖失敗的線程可以直接返回
- 具備合理的鎖失效機(jī)制，如超時失效等，可以確保避免死鎖情況出現(xiàn)
Redis 實現(xiàn)分布式鎖
- redis 屬于中間件，可獨立部署；
- 對于不同的 Java 進(jìn)程來說都是可見的，同時性能也非?？捎^
- 依賴與 redis 本身提供的指令setnx key value來實現(xiàn)分布式鎖；區(qū)別于普通set指令的是只有當(dāng) key 不存在時才會設(shè)置成功，key 存在時會返回設(shè)置失敗
代碼實例：
// 扣庫存接口
@RequestMapping("/minusInventory")
public String minusInventory(Inventory inventory) {
// 獲取鎖
String lockKey = "lock-" + inventory.getInventoryId();
int timeOut = 100;
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(lockKey, "竹子-熊貓",timeOut,TimeUnit.SECONDS);
// 加上過期時間，可以保證死鎖也會在一定時間內(nèi)釋放鎖
stringRedisTemplate.expire(lockKey,timeOut,TimeUnit.SECONDS);
if(!flag){
// 非阻塞式實現(xiàn)
return "服務(wù)器繁忙...請稍后重試！！！";
}
// ----只有獲取鎖成功才能執(zhí)行下述的減庫存業(yè)務(wù)----
try{
// 查詢庫存信息
Inventory inventoryResult =
inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
return "庫存不足，請聯(lián)系賣家....";
}
// 扣減庫存
inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
int n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
} catch (Exception e) { // 確保業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常也可以釋放鎖，避免死鎖
// 釋放鎖
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
if (n > 0)
return "端口-" + port + ",庫存扣減成功?。?！";
return "端口-" + port + ",庫存扣減失?。。?！";
}
作者：竹子愛熊貓
鏈接：https://juejin.cn/post/7038473714970656775過期時間的合理性分析：
因為對于不同的業(yè)務(wù)，我們設(shè)置的過期時間的長短都會不一樣，太長了不合適，太短了也不合適；
所以我們想到的解決方案是設(shè)置一條子線程，給當(dāng)前鎖資源續(xù)命。具體實現(xiàn)是，子線程間隔 2-3s 去查詢一次 key 是否過期，如果還沒有過期則代表業(yè)務(wù)線程還在執(zhí)行業(yè)務(wù)，那么則為該 key 的過期時間加上 5s。
但是為了避免主線程意外死亡后，子線程會一直為其續(xù)命，造成 “長生鎖” 的現(xiàn)象，所以將子線程變?yōu)橹鳎I(yè)務(wù)）線程的守護(hù)線程，這樣子線程就會跟著主線程一起死亡。
// 續(xù)命子線程
public class GuardThread extends Thread {
private static boolean flag = true;
public GuardThread(String lockKey,
int timeOut, StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
……
}
@Override
public void run() {
// 開啟循環(huán)續(xù)命
while (flag){
try {
// 先休眠一半的時間
Thread.sleep(timeOut / 2 * 1000);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
// 時間過了一半之后再去續(xù)命
// 先查看key是否過期
Long expire = stringRedisTemplate.getExpire(
lockKey, TimeUnit.SECONDS);
// 如果過期了，代表主線程釋放了鎖
if (expire <= 0){
// 停止循環(huán)
flag = false;
}
// 如果還未過期
// 再為則續(xù)命一半的時間
stringRedisTemplate.expire(lockKey,expire
+ timeOut/2,TimeUnit.SECONDS);
}
}
}
// 創(chuàng)建子線程為鎖續(xù)命
GuardThread guardThread = new GuardThread(lockKey,timeOut,stringRedisTemplate);
// 設(shè)置為當(dāng)前 業(yè)務(wù)線程 的守護(hù)線程
guardThread.setDaemon(true);
guardThread.start();
作者：竹子愛熊貓
鏈接：https://juejin.cn/post/7038473714970656775Redis 主從架構(gòu)下鎖失效的問題
為了在開發(fā)過程保證 Redis 的高可用，會采用主從復(fù)制架構(gòu)做讀寫分離，從而提升 Redis 的吞吐量以及可用性。但是如果一條線程在 redis 主節(jié)點上獲取鎖成功之后，主節(jié)點還沒有來得及復(fù)制給從節(jié)點就宕機(jī)了，此時另一條線程訪問 redis 就會在從節(jié)點上面訪問，同時也獲取鎖成功，這時候臨界資源的訪問就會出現(xiàn)安全性問題了。
解決辦法：
- 紅鎖算法（官方提出的解決方案）：多臺獨立的 Redis 同時寫入數(shù)據(jù)，在鎖失效時間之內(nèi)，一半以上的機(jī)器寫成功則返回獲取鎖成功，失敗的時候釋放掉那些成功的機(jī)器上的鎖。但這種做法缺點是成本高需要獨立部署多臺 Redis 節(jié)點。
- 額外記錄鎖狀態(tài)：再額外通過其他獨立部署的中間件（比如 DB）來記錄鎖狀態(tài)，在新線程獲取鎖之前需要先查詢 DB 中的鎖持有記錄，只要當(dāng)鎖狀態(tài)為未持有時再嘗試獲取分布式鎖。但是這種情況缺點顯而易見，獲取鎖的過程實現(xiàn)難度復(fù)雜，性能開銷也非常大；另外還需要配合定時器功能更新 DB 中的鎖狀態(tài)，保證鎖的合理失效機(jī)制。
- 使用 Zookepper 實現(xiàn)
Zookeeper 實現(xiàn)分布式鎖
Zookeeper 數(shù)據(jù)區(qū)別于 redis 的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是實時同步的，主節(jié)點寫入后需要一半以上的節(jié)點都寫入才會返回成功。所以如果像電商、教育等類型的項目追求高性能，可以放棄一定的穩(wěn)定性，推薦使用 redis 實現(xiàn)；例如像金融、銀行、政府等類型的項目，追求高穩(wěn)定性，可以犧牲一部分性能，推薦使用 Zookeeper 實現(xiàn)。
分布式鎖性能優(yōu)化
上面加鎖確實解決了并發(fā)情況下線程安全的問題，但是我們面對 100w 個用戶同時去搶購 1000 個商品的場景該如何解決呢？
- 可與將共享資源做一下提前預(yù)熱，分段分散存儲一份。搶購時間為下午 15：00，提前再 14：30 左右將商品數(shù)量分成 10 份，并將每一塊數(shù)據(jù)進(jìn)行分別加鎖，來防止并發(fā)異常。
- 另外也需要在 redis 中寫入 10 個 key，每一個新的線程進(jìn)來先隨機(jī)的分配一把鎖，然后進(jìn)行后面的減庫存邏輯，完成之后釋放鎖，以便之后的線程使用。
- 這種分布式鎖的思想就是，將原先一把鎖就可以實現(xiàn)的多線程同步訪問共享資源的功能，為了提高瞬時情況下多線程的訪問速度，還需要保證并發(fā)安全的情況下一種實現(xiàn)方式。
參考文章：
1. https://juejin.cn/post/7236213437800890423
2. https://juejin.cn/post/7038473714970656775
3. https://tech.meituan.com/2019/12/05/aqs-theory-and-apply.html
作者：京東科技 焦?jié)杀?/p>
來源：京東云開發(fā)者社區(qū) 轉(zhuǎn)載請注明來源
網(wǎng)站標(biāo)題：并發(fā)情況如何實現(xiàn)加鎖來保證數(shù)據(jù)一致性？
文章鏈接：http://www.5511xx.com/article/djodgjj.html
