当前位置: 首页 > news >正文

【6.1.3 漫画分布式锁】

漫画分布式锁

“分布式系统中,锁不再是线程间的约定,而是服务间的契约。”

🎭 人物介绍

  • 分布式大师:精通分布式系统架构的技术专家
  • Java小子:对分布式锁充满好奇的开发者
  • Redis老兄:缓存数据库的化身,擅长高性能存储
  • ZK智者:ZooKeeper的化身,专注一致性保证
  • 数据库老爷:传统数据库的代表,稳重可靠

本节导言

Java小子:(困惑地)在单机环境下,我们可以用synchronized或ReentrantLock来保证线程安全,但在分布式环境下该怎么办呢?

分布式大师:(微笑)这就是分布式锁要解决的问题!在分布式系统中,不同服务器上的进程需要协调访问共享资源,传统的JVM内锁就无能为力了。

Redis老兄:(跳出来)我可以帮忙!用我的原子操作,可以实现高性能的分布式锁!

ZK智者:(沉稳地)稳重起见,我的强一致性保证更适合关键业务场景。

数据库老爷:(慢条斯理)别忘了我,数据库锁虽然性能一般,但胜在简单可靠。

1. 分布式锁基础概念

1.1 什么是分布式锁

分布式大师:分布式锁是在分布式环境下,控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁实现。

1.2 分布式锁的特性要求

分布式大师:一个好的分布式锁应该具备以下特性:

  1. 互斥性:同一时刻只有一个客户端能获取锁
  2. 防死锁:即使持有锁的客户端崩溃,锁最终也能被释放
  3. 容错性:只要大部分节点正常,客户端就能获取和释放锁
  4. 一致性:加锁和解锁必须是同一个客户端

2. Redis分布式锁实现

2.1 基础实现

Redis老兄:我的SET命令支持原子性操作,是实现分布式锁的利器!

@Component
public class RedisDistributedLock {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;private static final String LOCK_PREFIX = "distributed_lock:";private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +"return redis.call('del', KEYS[1]) " +"else return 0 end";public boolean tryLock(String key, String value, long expireTime) {String lockKey = LOCK_PREFIX + key;Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, value, Duration.ofSeconds(expireTime));return Boolean.TRUE.equals(result);}public boolean unlock(String key, String value) {String lockKey = LOCK_PREFIX + key;DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>();script.setScriptText(UNLOCK_SCRIPT);script.setResultType(Long.class);Long result = redisTemplate.execute(script, Collections.singletonList(lockKey), value);return Long.valueOf(1).equals(result);}
}

2.2 Redisson实现

@Service
public class RedissonLockService {@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;public void simpleLock() {RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");try {boolean acquired = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);if (acquired) {System.out.println("获取锁成功,执行业务逻辑");Thread.sleep(5000);}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();} finally {if (lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}}
}

3. ZooKeeper分布式锁实现

3.1 Curator框架实现

ZK智者:Apache Curator提供了更简单的API!

@Service
public class CuratorLockService {private CuratorFramework client;@PostConstructpublic void init() {client = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181",new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));client.start();}public void mutexLock() throws Exception {InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/locks/mutex");try {if (lock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) {System.out.println("获取锁成功");Thread.sleep(5000);}} finally {lock.release();}}
}

4. 数据库分布式锁实现

数据库老爷:虽然性能不如Redis和ZooKeeper,但我的ACID特性保证了绝对的可靠性!

CREATE TABLE distributed_lock (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,lock_name VARCHAR(100) NOT NULL,lock_value VARCHAR(100) NOT NULL,expire_time TIMESTAMP NOT NULL,UNIQUE KEY uk_lock_name (lock_name)
);
@Repository
public class DatabaseDistributedLock {@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;public boolean tryLock(String lockName, String lockValue, long expireSeconds) {String sql = "INSERT INTO distributed_lock (lock_name, lock_value, expire_time) " +"VALUES (?, ?, DATE_ADD(NOW(), INTERVAL ? SECOND))";try {int result = jdbcTemplate.update(sql, lockName, lockValue, expireSeconds);return result > 0;} catch (DuplicateKeyException e) {return false;}}public boolean unlock(String lockName, String lockValue) {String sql = "DELETE FROM distributed_lock WHERE lock_name = ? AND lock_value = ?";int result = jdbcTemplate.update(sql, lockName, lockValue);return result > 0;}
}

5. 分布式锁对比分析

方案性能可靠性复杂度适用场景
Redis⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐高并发场景
ZooKeeper⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐强一致性要求
数据库⭐⭐⭐⭐⭐⭐简单业务场景

6. 实战案例:秒杀系统

@Service
public class SeckillService {@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;public SeckillResult seckill(Long productId, Long userId) {String lockKey = "seckill:lock:" + productId;RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);try {boolean acquired = lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);if (!acquired) {return SeckillResult.fail("系统繁忙,请稍后重试");}// 检查库存if (!hasStock(productId)) {return SeckillResult.fail("商品已售罄");}// 扣减库存decreaseStock(productId);// 创建订单SeckillOrder order = createOrder(productId, userId);return SeckillResult.success("秒杀成功", order);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();return SeckillResult.fail("系统异常");} finally {if (lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}}
}

记忆口诀

分布式锁三大将,Redis、ZK、数据库;
Redis性能最为强,QPS可达十万量;
ZK一致性保障好,强一致性是特长;
数据库锁最简单,ACID特性有保障;
互斥防死要做好,超时机制不能忘。

总结

分布式大师:选择合适的分布式锁方案需要考虑:

  1. 性能要求:高并发选Redis,一致性要求高选ZooKeeper
  2. 业务场景:简单场景可以用数据库锁
  3. 技术栈:结合现有技术栈选择
  4. 维护成本:考虑团队技术水平

记住:没有最好的方案,只有最合适的方案!

分布式锁,让分布式系统更加协调有序! 🔐


📌 行动指南

  1. 点赞 → 让更多Java开发者掌握JVM技术
  2. 评论 → 留言"JVM技术"领取[JVM调优实战手册]
  3. 关注 → 追踪更新《更多Java技术精彩内容》(已写完待发布)
  4. 赞赏 → 解锁完整源码+专属技术咨询

🚀 下期预告
《更多Java技术精彩内容》关注可抢先看

📚 相关推荐

  • 漫画Java基础
  • 漫画Spring全家桶
  • 漫画JVM调优

让我们一起在Java的世界里探索更多精彩内容! 🚀

http://www.lryc.cn/news/585997.html

相关文章:

  • 线程属性设置全攻略
  • 14. 请谈一下浏览器的强缓存和协商缓存
  • 9.2 埃尔米特矩阵和酉矩阵
  • Pandas 模块之数据的读取
  • arcgis投影后数据显示问题记录
  • 非程序员如何用 AI 提升日常工作效率:以产品经理为例的落地实践指南
  • error while loading shared libraries
  • 小架构step系列12:单元测试
  • [爬虫实战] 多进程/多线程/协程-异步爬取豆瓣Top250
  • Pytest 跳过测试技巧:灵活控制哪些测试该跑、哪些该跳过
  • linux系统mysql性能优化
  • H2在springboot的单元测试中的应用
  • 多 Agent 强化学习实践指南(一):CTDE PPO 在合作捕食者-猎物游戏中的应用详解
  • 引入了模块但没有使用”,会不会被打包进去
  • 【C++小白逆袭】内存管理从崩溃到精通的秘籍
  • c++反射实现
  • 张量数值计算
  • 跨系统开发代码换行符如何解决
  • 每日一SQL 【销售分析 III】
  • 试用了10款翻译软件后,我只推荐这一款!完全免费还超好用
  • 大模型KV缓存量化误差补偿机制:提升推理效率的关键技术
  • Qt6中出现 OpenCV(4.10.0) Error: Assertion failed
  • 第10讲——一元函数积分学的几何应用
  • 创建 UIKit 项目教程
  • 在 Java 中,计算两个 Integer 类型表示的合格数量与总数量的合格率,并保留四位小数,推荐使用 BigDecimal 来确保精度
  • springboot+swagger2文档从swagger-bootstrap-ui更换为knife4j及文档接口参数不显示问题
  • 股票的k线
  • 从基础加热到智能生态跨越:艾芬达用创新重构行业价值边界!
  • 人工智能自动化编程:传统软件开发vs AI驱动开发对比分析
  • 【科研绘图系列】R语言绘制小提琴图