如何理解分布式锁的场景

本篇内容主要讲解“如何理解分布式锁的场景”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解分布式锁的场景”吧!

秒杀场景案例

对于商品秒杀的场景，我们需要防止库存超卖或者重复扣款等并发问题，我们通常需要使用分布式锁，来解决共享资源竞争导致数据不一致的问题。

以手机秒杀的场景为例子，在抢购的过程中通常我们有三个步骤：

扣掉对应商品的库存;2. 创建商品的订单;3. 用户支付。

对于这样的场景我们就可以采用分布式锁的来解决，比如我们在用户进入秒杀 “下单“  链接的过程中，我们可以对商品库存进行加锁，然后完成扣库存和其他操作，操作完成后。释放锁，让下一个用户继续进入保证库存的安全性;也可以减少因为秒杀失败，导致 DB  回滚的次数。整个流程如下图所示：

注：对于锁的粒度要根据具体的场景和需求来权衡。

三种分布式锁

对于 ZooKeeper 的分布式锁实现，主要是利用 Zookeeper 的两个特征来实现：

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. Zookeeper 的一个节点不能被重复创建

3. Zookeeper 的 Watcher 监听机制

非公平锁

对于非公平锁，我们在加锁的过程如下图所示。

优点和缺点

其实上面的实现有优点也有缺点：

优点：

实现比较简单，有通知机制，能提供较快的响应，有点类似 ReentrantLock 的思想，对于节点删除失败的场景由 Session  超时保证节点能够删除掉。

缺点：

重量级，同时在大量锁的情况下会有 “惊群” 的问题。

“惊群” 就是在一个节点删除的时候，大量对这个节点的删除动作有订阅 Watcher  的线程会进行回调，这对Zk集群是十分不利的。所以需要避免这种现象的发生。

解决“惊群”：

为了解决“惊群“问题，我们需要放弃订阅一个节点的策略，那么怎么做呢?

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. 我们将锁抽象成目录，多个线程在此目录下创建瞬时的顺序节点，因为 Zookeeper 会为我们保证节点的顺序性，所以可以利用节点的顺序进行锁的判断。

3. 首先创建顺序节点，然后获取当前目录下最小的节点，判断最小节点是不是当前节点，如果是那么获取锁成功，如果不是那么获取锁失败。

4. 获取锁失败的节点获取当前节点上一个顺序节点，对此节点注册监听，当节点删除的时候通知当前节点。

5. 当unlock的时候删除节点之后会通知下一个节点。

公平锁

基于非公平锁的缺点，我们可以通过一下的方案来规避。

优点和缺点

优点： 如上借助于临时顺序节点，可以避免同时多个节点的并发竞争锁，缓解了服务端压力。

缺点： 对于读写场景来说，无法解决一致性的问题，如果读的时候也去获取锁的话，这样会导致性能下降，对于这样的问题，我们可以通过读写锁来实现如类似 jdk  中的 ReadWriteLock

读写锁实现

对于读写锁的特点：读写锁在如果多个线程都是在读的时候，是可以并发读的，就是一个无锁的状态，如果有写锁正在操作的时候，那么读锁需要等待写锁。在加写锁的时候，由于前面的读锁都是并发，所以需要监听最后一个读锁完成后执行写锁。步骤如下：

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. read 请求， 如果前面是读锁，可以直接读取，不需要监听。如果前面是一个或者多个写锁那么只需要监听最后一个写锁。

3. write 请求，只需要对前面的节点监听。Watcher 机制和互斥锁一样。

分布式锁实战

本文源码中使用环境：JDK 1.8 、Zookeeper 3.6.x

Curator 组件实现

POM 依赖

<dependency>   <groupId>org.apache.curator</groupId>   <artifactId>curator-framework</artifactId>   <version>2.13.0</version> </dependency> <dependency>   <groupId>org.apache.curator</groupId>   <artifactId>curator-recipes</artifactId>   <version>2.13.0</version> </dependency>

互斥锁运用

由于 Zookeeper 非公平锁的 “惊群” 效应，非公平锁在 Zookeeper 中其实并不是最好的选择。下面是一个模拟秒杀的例子来使用  Zookeeper 分布式锁。

public class MutexTest {     static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);     static AtomicInteger stock = new AtomicInteger(3);     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {         CuratorFramework client = getZkClient();         String key = "/lock/lockId_111/111";         final InterProceSSMutex mutex = new InterProcessMutex(client, key);         for (int i = 0; i < 99; i++) {             executor.submit(() -> {                 if (stock.get() < 0) {                     System.err.println("库存不足, 直接返回");                     return;                 }                 try {                     boolean acquire = mutex.acquire(200, TimeUnit.MILLISECONDS);                     if (acquire) {                         int s = stock.decrementAndGet();                         if (s < 0) {                             System.err.println("进入秒杀，库存不足");                         } else {                             System.out.println("购买成功, 剩余库存: " + s);                         }                     }                 } catch (Exception e) {                     e.printStackTrace();                 } finally {                     try {                         if (mutex.isAcquiredInThisProcess())                             mutex.release();                     } catch (Exception e) {                         e.printStackTrace();                     }                 }             });         }         while (true) {             if (executor.isTerminated()) {                 executor.shutdown();                 System.out.println("秒杀完毕剩余库存为:" + stock.get());             }             TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);         }     }     private static CuratorFramework getZkClient() {         String zkServerAddress = "127.0.0.1:2181";         ExponentialBackoffRetry retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3, 5000);         CuratorFramework zkClient = CuratorFrameworkFactory.builder()                 .connectString(zkServerAddress)                 .sessionTimeoutMs(5000)                 .connectionTimeoutMs(5000)                 .retryPolicy(retryPolicy)                 .build();         zkClient.start();         return zkClient;     } }

读写锁运用

读写锁可以用来保证缓存双写的强一致性的，因为读写锁在多线程读的时候是无锁的， 只有在前面有写锁的时候才会等待写锁完成后访问数据。

public class ReadWriteLockTest {     static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);     static AtomicInteger stock = new AtomicInteger(3);     static InterProcessMutex readLock;     static InterProcessMutex writeLock;     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {         CuratorFramework client = getZkClient();         String key = "/lock/lockId_111/1111";         InterProcessReadWriteLock readWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(client, key);         readLock = readWriteLock.readLock();         writeLock = readWriteLock.writeLock();         for (int i = 0; i < 16; i++) {             executor.submit(() -> {                 try {                     boolean read = readLock.acquire(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);                     if (read) {                         int num = stock.get();                         System.out.println("读取库存，当前库存为: " + num);                         if (num < 0) {                             System.err.println("库存不足, 直接返回");                             return;                         }                     }                 } catch (Exception e) {                     e.printStackTrace();                 }finally {                     if (readLock.isAcquiredInThisProcess()) {                         try {                             readLock.release();                         } catch (Exception e) {                             e.printStackTrace();                         }                     }                 }                 try {                     boolean acquire = writeLock.acquire(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);                     if (acquire) {                         int s = stock.get();                         if (s <= 0) {                             System.err.println("进入秒杀，库存不足");                         } else {                             s = stock.decrementAndGet();                             System.out.println("购买成功, 剩余库存: " + s);                         }                     }                 } catch (Exception e) {                     e.printStackTrace();                 } finally {                     try {                         if (writeLock.isAcquiredInThisProcess())                             writeLock.release();                     } catch (Exception e) {                         e.printStackTrace();                     }                 }             });         }         while (true) {             if (executor.isTerminated()) {                 executor.shutdown();                 System.out.println("秒杀完毕剩余库存为:" + stock.get());             }             TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);         }     }     private static CuratorFramework getZkClient() {         String zkServerAddress = "127.0.0.1:2181";         ExponentialBackoffRetry retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3, 5000);         CuratorFramework zkClient = CuratorFrameworkFactory.builder()                 .connectString(zkServerAddress)                 .sessionTimeoutMs(5000)                 .connectionTimeoutMs(5000)                 .retryPolicy(retryPolicy)                 .build();         zkClient.start();         return zkClient;     } }

打印结果如下，一开始会有 8 个输出结果为 读取库存，当前库存为: 3 然后在写锁中回去顺序的扣减少库存。

读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 读取库存，当前库存为: 3 购买成功, 剩余库存: 2 购买成功, 剩余库存: 1 购买成功, 剩余库存: 0 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 读取库存，当前库存为: 0 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足 进入秒杀，库存不足

分布式锁的选择

咱们最常用的就是 Redis 的分布式锁和 Zookeeper 的分布式锁，在性能方面 Redis 的每秒钟 TPS  可以上轻松上万。在大规模的高并发场景我推荐使用 Redis 分布式锁来作为推荐的技术方案。如果对并发要求不是特别高的场景可以使用 Zookeeper  分布式来处理。

到此，相信大家对“如何理解分布式锁的场景”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！