Tair分布式锁 实践经验(160805更新)

简介: # 前言 在JVM中,怎么样防止因多线程并发造成的数据不一致或逻辑混乱?大家一定都能想到锁,能想到`java.util.concurrent`包下的各种各样的用法。 但在分布式环境下,不同的机器、不同的jvm,那些好用的并发锁工具,并不能满足需要。 所以我们需要有一个`分布式锁`,来解决分布式环境下的并发问题。而本文正是在这条道路上,走出的一些经验的总结。 我们按照待解决问题的

前言

在JVM中,怎么样防止因多线程并发造成的数据不一致或逻辑混乱?大家一定都能想到锁,能想到java.util.concurrent包下的各种各样的用法。
但在分布式环境下,不同的机器、不同的jvm,那些好用的并发锁工具,并不能满足需要。

所以我们需要有一个分布式锁,来解决分布式环境下的并发问题。而本文正是在这条道路上,走出的一些经验的总结。

我们按照待解决问题的场景,一步一步看下去。

问题一:如何实现一个分布式锁;

锁,大多是基于一个只能被1个线程占用、得到的资源来实现的。
JVM的锁,是基于CPU对于寄存器的修改指令cmpxchg,来保证旧值改为新值的操作,只有一个能成功。这里的旧值,就是这个被争夺的资源,大多数情况,并发时第一个线程对旧值修改成功后,其他线程就没有机会了。(当然,ABA是另外一个话题,这里就不说了。。)

所以,在分布式环境下,要实现一个锁,我们就要找个一个只能被1个线程占用的资源。
有经验的开发很快能想到,共享磁盘文件、缓存、mysql数据库,这些分布式环境下,数据表现为单份的,都应当能满足需求。

然而,基于文件、DB会遭遇各式各样的问题,性能,经常也会是瓶颈。
因此,我们这里使用的,是淘系用的最多的缓存中间件产品--Tair。

查看com.taobao.tair.TairManager接口,发现有以下几个接口或许适合使用:

  • TairManager.incr 加法计数器。首次使用时,返回值能等于默认值,而不被+n的机会,只有一个。貌似可以用。
  • TairManager.lock 看起来名字像是这个意思,姑且拿来一试。
  • TairManager.put 传入version版本进行校验,cas原则会保证只有一个能成功。貌似可以用。

(注:mdb有可能丢、且invalid时不保证跨机房一致性,所以这个锁肯定需要用ldb来实现的。)

在线上多机房情况下,做了一下测试,测试程序核心代码大约是:

void test(){           // 2个机房的jvm实例,每个实例n个线程同时执行本方法;
    while(true){
        if(tryLock()){     // tryLock\unLock 的实现对应有3套;
            try{
                logger.info("Got lock! Hostname:{} ThreadName:{}",getHostname(),Thread.currentThread().getName());
                Thread.sleep(1000);
            }finally {
                unLock();
                logger.info("Release lock! Hostname:{} ThreadName:{}",getHostname(),Thread.currentThread().getName());
            }
        }
    }
}

测试的结论如下:

  • TairManager.incr 初始几次锁的获取和释放没有问题,但是后来返回值很大,就谁也拿不到锁;怀疑和接口超时、或invalid机制有关;

    • 补充: 后面发现incr做锁的一种可靠方案是,使用值限定参数:int lowBound, int upperBound

      比如:lowBound=0, upperBound=1,则value一直在0与1之间切换,用过多次,还是很靠谱的。
  • TairManager.lock 完全不行,lock接口看来根本不是做这个用的;真正的使用场景是锁住一个key不容许更新,不是锁机制。

0

  • TairManager.put 非常稳定、靠谱;有个现象值得关注:A机房invalid之后,B机房会先拿到锁;因为invalid先从远程机房开始;

最后,给出ldb put实现的分布式锁的核心代码(__后面都基于ldb put来实现__):

public boolean trylock(String key) {
    ResultCode code = ldbTairManager.put(NAMESPACE, key, "This is a Lock.", 2, 0);
    if (ResultCode.SUCCESS.equals(code))
        return true;
    else
        return false;
}
public boolean unlock(String key) {
    ldbTairManager.invalid(NAMESPACE, key);
}

问题二:lock之后,程序发布或者进程crash,trylock就永远false了;

每次发布,总发现有些异常数据,拿不到锁,不能继续向前走;
仔细分析,原来tair的lock,一直没能释放;

要解决这个问题,可以先不管原因,无脑的给tair put加上超时时间就行,这样业务至少可以自行恢复。
但是,这个超时时间需要仔细考虑把握,需要在业务承受范围之内。

注: 像程序发布、进程crash,这种情况,是无可避免的让锁没机会释放。还有其他可能性,大多是bug了。。

public boolean trylock(String key, int timeout) {
    ResultCode code = ldbTairManager.put(NAMESPACE, key, "This is a Lock.", 2, timeout);
    if (ResultCode.SUCCESS.equals(code))
        return true;
    else
        return false;
}

问题二:tair存在让人苦恼的超时问题,即使千分之1,本业务有时也不能容忍

tair的大神给的回复很简单:超时请重试

仔细想一下,put超时分两种情况:

  1. 上一次put其实已经成功了;那么重试肯定会失败;
  2. 上一次put其实失败了;那么若这一次顺利,就会成功;

那如何解决上面的第1点呢?

其实,锁应该是能够经得起复查的(类似偏向锁):A拿到的锁,没有unlock之前,无论A重试检查多少次,都是A的!

怎么实现?

既然用的是ldb缓存,它是key-value结构的,前面version控制等,都只用到了key。
这里,我们可以从tair value里做文章:让value包含机器ip+线程name,trylock内先get value做检查

于是,实现变为:

public boolean trylock(String key, int timeout) {
    Result<DataEntry> result = locker.ldbTairManager.get(NAMESPACE, lockKey);
    if (result == null) return null;
    if (ResultCode.DATANOTEXSITS.equals(result.getRc())) { // means lock is free
        ResultCode code = ldbTairManager.put(NAMESPACE, key, getLockValue(), 2, timeout);
        if (ResultCode.SUCCESS.equals(code))
            return true;
    }else if(result.getValue() != null && getLockValue().equals(result.getValue().getValue())){
        return true;
    }
    return false;
}

private String getLockValue(){  
    return Utils.getHostname() + ":" + Thread.currentThread().getName();
}

注意: 其实这里线程复用时,ThreadName有相同风险,可以改为uuid逻辑,需复用锁时传入uuid。

public boolean trylock(String key, int timeout, String uuid){ ... }

问题三:新方案其实多了一次get操作,若是get也超时怎么办?

超时无法避免,还是要靠重试!(前提是逻辑可以重试)

public boolean trylock(String key, int timeout) {
    Result<DataEntry> result = locker.ldbTairManager.get(NAMESPACE, key);
    if (result == null || ResultCode.CONNERROR.equals(result.getRc()) || ResultCode.TIMEOUT.equals(result.getRc()) || ResultCode.UNKNOW.equals(result.getRc())) // get timeout retry case
        result = locker.ldbTairManager.get(NAMESPACE, key);
    if (result == null || ResultCode.CONNERROR.equals(result.getRc()) || ResultCode.TIMEOUT.equals(result.getRc()) || ResultCode.UNKNOW.equals(result.getRc())){ // 还是超时,则留下日志痕迹
        logger.error("ldb tair get timeout. key:{}.",key);
        return false;
    }
    if (ResultCode.DATANOTEXSITS.equals(result.getRc())) { // means lock is free
        ResultCode code = ldbTairManager.put(NAMESPACE, key, getLockValue(), 2, timeout);
        if (ResultCode.SUCCESS.equals(code))
            return true;
        else if(code==null || ResultCode.CONNERROR.equals(result.getRc()) || ResultCode.TIMEOUT.equals(result.getRc()) || ResultCode.UNKNOW.equals(result.getRc())){  // put timeout retry case
            return trylock(key, timeout); // 递归尝试
        }
    }else if(result.getValue() != null && getLockValue().equals(result.getValue().getValue())){
        return true;
    }
    return false;
}

// 【注意】其实这里线程复用时,ThreadName有相同风险,可以改为uuid逻辑,复用锁传入uuid。
private String getLockValue(){
    return Utils.getHostname() + ":" + Thread.currentThread().getName();
}

进一步的,我们还可以对get/put的retry做次数控制;
真实线上的情况,一般一次retry就能解决问题,次数多了,反而可能导致雪崩,需要慎重;

多一次Get的性能影响

有代码洁癖、性能洁癖的人可能会想:普通tair锁,一次put就能搞定,这里却要先get再put,浪费啊。。。

这里梳理一下:

  • 若是锁已经被持有,那么get之后,麻烦发现被持有,直接返回失败;这时,并不会再次put,开销是一样的;(甚至get的开销,比put要小,至少不会占用put的限流阈值)
  • 若是没人持有锁,确实这时get有些浪费的,但是为了锁可以复查这个特性(可重试)、为了能解决超时这个问题,我认为还是值得的。在实际场景中,开发者自己可以评估是否需要。比如:拿前面的uuid的样例API讲,若不需要这个特性时,就不传入uuid,那么实现代码里,可以自动降级为只有一个put的锁实现;

问题四:批量锁

批量锁,主要注意拿锁的顺序和释放锁相反,伪代码如下:

if(trylock("A") && trylock("B") && trylock("C")){
    try{
        // do something
    }finally{  // 注意这里的顺序要反过来
        unlock("C");
        unlock("B");
        unlock("A");
    }
}

最后总结下,给一个完整代码 :smile:

import com.taobao.tair.DataEntry;
import com.taobao.tair.Result;
import com.taobao.tair.ResultCode;
import com.taobao.tair.TairManager;
import org.apache.commons.lang.NotImplementedException;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.slf4j.helpers.FormattingTuple;
import org.slf4j.helpers.MessageFormatter;

import javax.annotation.Resource;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

public class CommonLocker {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CommonLocker.class);

    @Resource
    private TairManager ldbTairManager;

    private static final short NAMESPACE = 1310;

    private static CommonLocker locker;

    public void init() {
        if (locker != null) return;
        synchronized (CommonLocker.class) {
            if (locker == null)
                locker = this;
        }
    }

    public static Lock newLock(String format, Object... argArray) {
        FormattingTuple ft = MessageFormatter.arrayFormat(format, argArray);
        return newLock(ft.getMessage());
    }

    public static Lock newLock(String strKey) {
        String key = "_tl_" + strKey;
        return new TairLock(key, CommonConfig.lock_default_timeout);
    }

    public static Lock newLock(String strKey, int timeout) {
        String key = "_tl_" + strKey;
        return new TairLock(key, timeout);
    }

    private static class TairLock implements Lock {
        private String lockKey;
        private boolean gotLock = false;
        private int retryGet = 0;
        private int retryPut = 0;
        private int timeout;

        public TairLock(String key, int timeout) {
            this.lockKey = tokey(key);
            this.timeout = timeout;
        }

        public boolean tryLock() {
            return tryLock(timeout);
        }

        /**
         * need finally do unlock
         *
         * @return
         */
        public boolean tryLock(int timeout) {
            Result<DataEntry> result = locker.ldbTairManager.get(NAMESPACE, lockKey);
            while (retryGet++ < CommonConfig.lock_get_max_retry &&
                    (result == null || ResultCode.CONNERROR.equals(result.getRc()) || ResultCode.TIMEOUT.equals(result.getRc()) || ResultCode.UNKNOW.equals(result.getRc()))) // 重试一次
                result = locker.ldbTairManager.get(NAMESPACE, lockKey);
            if (ResultCode.DATANOTEXSITS.equals(result.getRc())) { // lock is free
                // 已验证version 2表示为空,若不是为空,则返回version error
                ResultCode code = locker.ldbTairManager.put(NAMESPACE, lockKey, locker.getValue(), 2, timeout);
                if (ResultCode.SUCCESS.equals(code)) {
                    gotLock = true;
                    return true;
                } else if (retryPut++ < CommonConfig.lock_put_max_retry &&
                        (code == null || ResultCode.CONNERROR.equals(result.getRc()) || ResultCode.TIMEOUT.equals(result.getRc()) || ResultCode.UNKNOW.equals(result.getRc()))) {
                    return tryLock(timeout);
                }
            } else if (result.getValue() != null && locker.getValue().equals(result.getValue().getValue())) {
// 【注意】其实这里线程复用时,ThreadName有相同风险,可以改为uuid逻辑,复用锁传入uuid。
                // 若是自己的锁,自己继续用
                gotLock = true;
                return true;
            }
            // 到这里表示没有拿到锁
            return false;
        }

        public void unlock() {
            if (gotLock) {
                ResultCode invalidCode = locker.ldbTairManager.invalid(NAMESPACE, lockKey);
                gotLock = false;
            }
        }

        public void lock() {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public boolean tryLock(long l, TimeUnit timeUnit) throws InterruptedException {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public Condition newCondition() {
            throw new NotImplementedException();
        }
    }

// 【注意】其实这里线程复用时,ThreadName有相同风险,可以改为uuid逻辑,复用锁传入uuid。
    private String getValue() {
        return getHostname() + ":" + Thread.currentThread().getName();
    }

    /**
     * 获得机器名
     *
     * @return
     */
    public static String getHostname() {
        try {
            return InetAddress.getLocalHost().getHostName();
        } catch (UnknownHostException e) {
            return "[unknown]";
        }
    }

    public void setLdbTairManager(TairManager ldbTairManager) {
        this.ldbTairManager = ldbTairManager;
    }
}

使用样例

Lock lockA = CommonLocker.newLock("hs_room_{}_uid_{}", roomDo.getUuid(), roomDo.getMaster().getUid());
Lock lockB = CommonLocker.newLock("hs_room_{}_uid_{}", roomDo.getUuid(), roomDo.getPartnerList().get(0).getUid());
try {
    if (lockA.tryLock() && lockB.tryLock()) {// 分布式锁定本任务
        // do something....
    }
} finally {
    lockB.unlock();
    lockA.unlock();
}

祝大家用的愉快,Happy Coding!!

目录
相关文章
|
2月前
|
运维 Kubernetes 调度
阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
3年前的云栖大会,我们发布分布式云容器平台ACK One,随着3年的发展,很高兴看到ACK One在混合云,分布式云领域帮助到越来越多的客户,今天给大家汇报下ACK One 3年来的发展演进,以及如何帮助客户解决分布式领域多云多集群管理的挑战。
阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【揭秘Hadoop背后的秘密!】HDFS读写流程大曝光:从理论到实践,带你深入了解Hadoop分布式文件系统!
【8月更文挑战第24天】Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop生态系统的关键组件,专为大规模数据集提供高效率存储及访问。本文深入解析HDFS数据读写流程并附带示例代码。HDFS采用NameNode和DataNode架构,前者负责元数据管理,后者承担数据块存储任务。文章通过Java示例演示了如何利用Hadoop API实现数据的写入与读取,有助于理解HDFS的工作原理及其在大数据处理中的应用价值。
87 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 负载均衡
【AI大模型】分布式训练:深入探索与实践优化
在人工智能的浩瀚宇宙中,AI大模型以其惊人的性能和广泛的应用前景,正引领着技术创新的浪潮。然而,随着模型参数的指数级增长,传统的单机训练方式已难以满足需求。分布式训练作为应对这一挑战的关键技术,正逐渐成为AI研发中的标配。
193 5
|
3月前
|
存储 Kubernetes 监控
深入浅出分布式事务:理论与实践
在数字化时代的浪潮中,分布式系统如同星辰大海般浩瀚而深邃。本文将带你航行于这片星辰大海,探索分布式事务的奥秘。我们将从事务的基本概念出发,逐步深入到分布式事务的核心机制,最后通过一个实战案例,让你亲自体验分布式事务的魅力。让我们一起揭开分布式事务的神秘面纱,领略其背后的科学与艺术。
82 1
|
3月前
|
Go API 数据库
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
|
3月前
|
UED 存储 数据管理
深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧:从网络检测到本地存储同步,全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略
【8月更文挑战第31天】处理离线状态下的用户体验是现代应用开发的关键。本文通过在线笔记应用案例,介绍如何使用 Uno Platform 优雅地应对离线状态。首先,利用 `NetworkInformation` 类检测网络状态;其次,使用 SQLite 实现离线存储;然后,在网络恢复时同步数据;最后,通过 UI 反馈提升用户体验。
83 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 数据处理
分布式训练在TensorFlow中的全面应用指南:掌握多机多卡配置与实践技巧,让大规模数据集训练变得轻而易举,大幅提升模型训练效率与性能
【8月更文挑战第31天】本文详细介绍了如何在Tensorflow中实现多机多卡的分布式训练,涵盖环境配置、模型定义、数据处理及训练执行等关键环节。通过具体示例代码,展示了使用`MultiWorkerMirroredStrategy`进行分布式训练的过程,帮助读者更好地应对大规模数据集与复杂模型带来的挑战,提升训练效率。
70 0
|
3月前
|
存储 负载均衡 中间件
构建可扩展的分布式数据库:技术策略与实践
【8月更文挑战第3天】构建可扩展的分布式数据库是一个复杂而具有挑战性的任务。通过采用数据分片、复制与一致性模型、分布式事务管理和负载均衡与自动扩展等关键技术策略,并合理设计节点、架构模式和网络拓扑等关键组件,可以构建出高可用性、高性能和可扩展的分布式数据库系统。然而,在实际应用中还需要注意解决数据一致性、故障恢复与容错性以及分布式事务的复杂性等挑战。随着技术的不断发展和创新,相信分布式数据库系统将在未来发挥更加重要的作用。
|
3月前
|
消息中间件 存储 Kafka
微服务实践之分布式定时任务
微服务实践之分布式定时任务
|
4月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
深度评测:PolarDB-X 开源分布式数据库的优势与实践
本文对阿里云开源分布式数据库 PolarDB-X 进行了详细评测。PolarDB-X 以其高性能、强可用性和出色的扩展能力在云原生数据库市场中脱颖而出。文章首先介绍了 PolarDB-X 的核心产品优势,包括金融级高可靠性、海量数据处理能力和高效的混合负载处理能力。随后,分析了其分布式架构设计,包括计算节点、存储节点、元数据服务和日志节点的功能分工。评测还涵盖了在 Windows 平台通过 WSL 环境部署 PolarDB-X 的过程,强调了环境准备和工具安装的关键步骤。使用体验方面,PolarDB-X 在处理分布式事务和实时分析时表现稳定,但在网络问题和性能瓶颈上仍需优化。最后,提出了改进建
6994 2

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面