集群环境下的并发问题
在单机模式下,可以通过加锁来解决一人一单的并发安全问题,但是在集群模式下就不行了
- 我们将服务复制一份,端口分别为8081或者8082
2.然后修改nginx目录下的conf目录下的nginx.conf文件,配置反向代理和负载均衡
此处略去具体操作
可以看到,在轮询的情况下,又出现了一人多单的问题。
原因
因为我们部署了多个Tomcat,每个Tomcat都有一个属于自己的jvm,那么假设在服务器A的Tomcat内部有2个线程。由于这两个线程都是用的同一个jvm,所以他们的锁的对象都是同一个,是可以实现互斥的。
但是由于这里有两个Tomcat,又有2个线程,但是他们的jvm跟服务器a不同,他们的锁对象不是同一个,所以B服务器里面的线程没办法和A服务器的线程产生互斥。这就是集群环境下单机锁失效的原因。
在这种情况下,就需要分布式锁来解决这个问题。
分布式锁
满足分布式系统或者集群模式下多线程可见并且互斥的锁。
分布式锁的核心思想就是让大家用同一把锁,让不同环境下的线程串行执行,这就是分布式锁的核心思路。
分布式锁的条件
那么分布式锁他应该满足一些什么样的条件呢?
可见性:多个线程都能看到相同的结果,注意:这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性,只是说多个进程之间都能感知到变化的意思
互斥:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行
高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性
高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能
安全性:安全也是程序中必不可少的一环
常见的分布式锁
Mysql:mysql本身就带有锁机制,但是由于mysql性能本身一般,所以采用分布式锁的情况下,其实使用mysql作为分布式锁比较少见
Redis:redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁,利用setnx这个方法,如果插入key成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁
Zookeeper:zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案,由于本套视频并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现,所以不过多阐述
Redis分布式锁的实现核心思路
实现分布式锁需要实现的两个基本方法:
- 获取锁
- 互斥:确保只有一个线程获取锁,利用setNx的互斥特性
- 非阻塞:尝试一次,成功则返回true,失败返回false
- 释放锁
- 手动释放
- 超时释放,添加一个超时时间
核心思路
setNx方法
当有多个线程进入时,就利用该方法。第一个线程进入时,redis就会设置setNx,如果成功则返回1,说明锁已经被该线程获得。该线程执行完业务后删除锁,退出锁的逻辑。没有抢到锁的线程,等待一段时间后重试即可。
实现分布式锁(版本一)
加锁逻辑
锁的基本接口
SimpleRedisLock
利用setnx方法进行加锁,同时增加过期时间,防止死锁,此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性
private static final String KEY_PREFIX="lock:"
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
// 获取线程标示
String threadId = Thread.currentThread().getId()
// 获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
释放锁逻辑
SimpleRedisLock
释放锁,防止删除别人的锁
public void unlock() {
//通过del删除锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}
修改业务代码
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查询优惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀尚未开始!");
}
// 3.判断秒杀是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀已经结束!");
}
// 4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 库存不足
return Result.fail("库存不足!");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//创建锁对象(新增代码)
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
//获取锁对象
boolean isLock = lock.tryLock(1200);
//加锁失败
if (!isLock) {
return Result.fail("不允许重复下单");
}
try {
//获取代理对象(事务)
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
//释放锁
lock.unlock();
}
}
分布式锁误删情况下的改造
逻辑说明:
持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞,导致他的锁自动释放,这时其他线程,线程2来尝试获得锁,就拿到了这把锁,然后线程2在持有锁执行过程中,线程1反应过来,继续执行,而线程1执行过程中,走到了删除锁逻辑,此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除,这就是误删别人锁的情况。
解决方案:解决方案就是在每个线程释放锁的时候,去判断一下当前这把锁是否属于自己,如果属于自己,则不进行锁的删除,假设还是上边的情况,线程1卡顿,锁自动释放,线程2进入到锁的内部执行逻辑,此时线程1反应过来,然后删除锁,但是线程1,一看当前这把锁不是属于自己,于是不进行删除锁逻辑,当线程2走到删除锁逻辑时,如果没有卡过自动释放锁的时间点,则判断当前这把锁是属于自己的,于是删除这把锁。
代码修改
需求:修改之前的分布式锁实现,满足:在获取锁时存入线程标示(可以用UUID表示)
在释放锁时先获取锁中的线程标示,判断是否与当前线程标示一致
- 如果一致则释放锁
- 如果不一致则不释放锁
核心逻辑:在存入锁时,放入自己线程的标识,在删除锁时,判断当前这把锁的标识是不是自己存入的,如果是,则进行删除,如果不是,则不进行删除。
具体代码如下:加锁
private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
// 获取线程标示
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
// 获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
释放锁
public void unlock() {
// 获取线程标示
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
// 获取锁中的标示
String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
// 判断标示是否一致
if(threadId.equals(id)) {
// 释放锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}
}
在我们修改完此处代码后,我们重启工程,然后启动两个线程,第一个线程持有锁后,手动释放锁,第二个线程 此时进入到锁内部,再放行第一个线程,此时第一个线程由于锁的value值并非是自己,所以不能释放锁,也就无法删除别人的锁,此时第二个线程能够正确释放锁,通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。
原作者:黑日之潮 本文复制自:juejin.cn/post/726106…