Redis常见分布锁的原理和实现方法是什么
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基于数据库
悲观锁
悲观锁(Pessimistic Lock)顾名思义为很悲观的锁,每次在拿数据的时候都会上锁。这样别人想拿数据就被挡住,直到悲观锁被释放,悲观锁中的共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程,但是在效率方面,处理加锁的机制会产生额外的开销,且容易产生死锁。
实现原理
悲观并发控制实际上是"先取锁再访问"的保守策略,为数据处理的安全提供了保证.
具体实现
例如通过悲观锁来实现库存扣减的伪代码如下:
// 对于库存记录进行行锁
SELECT *FROM sys_goods s WHERE s.Id='1' FOR UPDATE;
//执行库存扣减
update sys_stock s set s.stockQty=s.stockQty-#{number} where s.goodId=1 and s.stockQty>0;
//提交事务,自动释放悲观锁。
乐观锁
简介
乐观锁是基于数据版本号(version)的机制来实现的。数据库表添加"version"字段, 读取出数据时,将此版本号读出,在更新过程中,会对版本号进行比较,如果是一致的,则会成功执行本次操作,且版本号加1,如果版本号不一致,则会更新失败。
实现原理
相对悲观锁,乐观锁的实现不会使用到数据库的锁机制,乐观锁的原理使用的CAS的机制来实现的,CAS(Compare-and-Swap)即比较并替换.
1、比较:读取到了一个值A,在将其更新为B之前,检查原值是否仍为A(未被其他线程改动).
2、设置:如果是未发送变化,则将A更新为B结束。如果发生变化,则什么都不做。
具体实现
例如乐观锁来实现库存扣减的伪代码如下:
// 查询库存记录,获取版本号
SELECT stockQty,version FROM sys_goods s WHERE s.Id='1'
//执行库存扣减,防止出现超卖
update sys_stock s set
s.stockQty=s.stockQty-#{number},
s.version=version+1
where s.goodId=1 and s.stockQty>0 and version=#{version};
Redis实现分布式锁
关于Redis分布式锁的实现,已经在前期的文章中进行了讲解,大家可以参考如下文章
Spring Boot 实现Redis分布式锁原理
Spring Boot 集成Redisson实现分布式锁详细案例
Zooker实现分布式锁
Zookper实现分布式锁,主要是应用zookeeper节点的临时和有序性来实现。
加锁过程
当客户端1请求时,Zookeeper客户端会创建一个持久节点Locks节点,如果客户端1想获取锁,会在locks节点下创建临时节点/node_000000,如果查找Locks下面所有临时有序子节点,当自己为最小的节点是则获取锁成功。
当客户端2尝试获取锁时,也会查看locks下面的临时节点,判断自己的节点/node_000001是不是最小,如果不是最小则获取锁失败,客户端2会向它排序靠前的节点node_000000注册watch事件,用来监听node_000000是否存在,虽然抢锁失败,但是node_000001进入等待状态。
释放锁的过程
Zookeeper的客户端业务完成或者客户端发生故障,都会删除临时节点并且释放锁。如果是任务完成,客户端1还会显式调用删除node_000000的指令。
例如上述图,客户端1断开,临时节点node_000000已被删除,而此时node_000001通过watcher监听发现自己为为最小的临时节点,所以获取锁成功。
异常场景分析
客户端1创建临时节点后,会与Zookeeper服务器维护一个Session,这个Session会依赖客户端 定时心跳来维持连接。由于网路异常原因,Zookeeper长时间收不到客户端1的心跳,就认为这个Session过期了,也会把这个临时节点删除,此时客户端2创建临时节点能够获取锁成功。当客户端网络恢复正常后,它仍然认为持有锁,此时就会造成锁冲突。
具体实现
Zookeeper实现分布式锁,可以采用Curator实现分布式锁,关于SpringBoot如何集成Curator,大家可以参考如下文章:
Java Spring Boot 集成Zookeeper
Zookpeer实现分布式锁实现库存扣减
@RequestMapping("/lockStock")
public void lockStock()
{
zooKeeperUtil.lock("/Locks", 1000, TimeUnit.SECONDS, ()->{
//业务逻辑
});
}
小结:
关于分布式锁的实现的对比,详情请查看下图:
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