文章目录
- 前言
- 一、基础概念
- 1.1 什么是锁
- 1.2 什么是分布式锁
- 1.3 锁和事务的区别
- 二、分布式锁基础理论
- 2.1 为什么要使用分布式锁
- 2.2 分布式锁特性
- 2.3 分布式锁的实现方式
- 总结
前言
由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题。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、可用性和分区容错性,最多只能同时满足两项”,故此很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,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。
在很多场景中,我们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。所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结。希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的。
一、基础概念
1.1 什么是锁
在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量,而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记,这个标记可以理解为锁。
我们都知道,在业务开发中,为了保证在多线程下处理共享数据的安全性,需要保证同一时刻只有一个线程能处理共享数据。Java 给我们提供了线程锁,开放了处理锁机制的 API,比如 Synchronized、Lock 等。当一个锁被某个线程持有的时候,另一个线程尝试去获取这个锁会失败或者阻塞,直到持有锁的线程释放了该锁。在单台服务器内部,可以通过线程加锁的方式来同步,避免并发问题。如下图所示:
在多线程环境下,为了保证数据的线程安全,锁保证同一时刻,只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统中,我们可以使用 synchronized 或者 Lock 保证线程安全。synchronized 是 Java 提供的一种内置锁,在单个 JVM 进程中提供线程之间的锁定机制,控制多线程并发,但只适用于单机环境下的并发控制。
1.2 什么是分布式锁
分布式锁是一种在分布式系统中用于控制并发访问的机制。在分布式系统中,多个客户端同时对同一个资源进行访问时,容易出现数据不一致的问题。分布式锁的作用就是确保同一时刻只有一个客户端能够对某个资源进行访问,以避免数据不一致的问题。
在传统单体应用单机部署的情况下,可以使用并发处理相关的功能(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制来解决。但是,随着业务的发展,系统架构也会逐步优化升级,原本单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在多个不同机器上,这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略无法满足,并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨机器的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁要解决的难题!
分布式场景下解决并发问题,需要应用分布式锁技术。如上图所示,分布式锁的目的是保证在分布式部署的应用集群中,多个服务在请求同一个方法或者同一个业务操作的情况下,对应业务逻辑只能被一台机器上的一个线程执行,避免出现并发问题。如下图所示:
1.3 锁和事务的区别
- 锁
单进程的系统中,存在多线程同时操作一个公共变量,此时需要加锁对变量进行同步操作,保证多线程的操作线性执行消除并发修改。解决的是单进程中的多线程并发问题。 - 分布式锁
只要的应用场景是在集群模式的多个相同服务,可能会部署在不同机器上,解决进程间安全问题,防止多进程同时操作一个变量或者数据库。解决的是多进程的并发问题。 - 事务
解决一个会话过程中,上下文的修改对所有数据库表的操作要么全部成功,要不全部失败。所以应用在service层。解决的是一个会话中的操作的数据一致性。 - 分布式事务
解决一个联动操作,比如一个商品的买卖分为添加商品到购物车、修改商品库存,此时购物车服务和商品库存服务可能部署在两台电脑,这时候需要保证对两个服务的操作都全部成功或者全部回退。
二、分布式锁基础理论
2.1 为什么要使用分布式锁
为什么需要分布式锁呢?在很久以前,用户群体不大的时候,单体应用就可以足够满足用户的所有请求,当用户增加的时候,出现了一定的并发度,可以使用简单的锁机制来协调并发的共享资源的获取。但是,随着业务的增大,用户数量的增加,为了满足业务的高效性、集群的出现,简单的锁机制已经不能够满