分布式技术专题-分布式锁实现原理(3)分布式场景下的分布式锁原理分析(总结篇)

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云原生网关 MSE Higress,422元/月
简介: 分布式技术专题-分布式锁实现原理(3)分布式场景下的分布式锁原理分析(总结篇)

分布式锁的前提介绍


因为分布式系统之间是不同进程的,单机版的锁无法满足要求。所以我们可以借助中间件Redis的setnx()命令实现分布式锁。setnx()命令只会对不存在的key设值,返回1代表获取锁成功。




分布式锁的基础要点


分布式锁的特性是排他、避免死锁、高可用。



分布式锁的实现原理


分布式锁的实现可以通过数据库的乐观锁(通过版本号)或者悲观锁(通过for update)、Redis的setnx()命令、Zookeeper(在某个持久节点添加临时有序节点,判断当前节点是否是序列中最小的节点,如果不是则监听比当前节点还要小的节点。如果是,获取锁成功。当被监听的节点释放了锁(也就是被删除),会通知当前节点。然后当前节点再尝试获取锁,如此反复)。




Zookeeper的分布式锁原理


  • Zookeeper(在某个持久节点添加临时有序节点,判断当前节点是否是序列中最小的节点,如果不是则监听比当前节点还要小的节点。如果是,获取锁成功。


  • 当被监听的节点释放了锁(也就是被删除),会通知当前节点。然后当前节点再尝试获取锁,如此反复)



Redis的分布式锁原理


  • Redis对存在的key设值,会返回0代表获取锁失败。这里的value是System.currentTimeMillis() (获取锁的时间)+锁持有的时间。


  • 这里设置锁持有的时间是200ms,实际业务执行的时间远比这200ms要多的多,持有锁的客户端应该检查锁是否过期,保证锁在释放之前不会过期。因为客户端故障的情况可能是很复杂的。



分布式案例分析


  • 比如现在有A,B俩个客户端。A客户端获取了锁,执行业务中做了骚操作导致阻塞了很久,时间应该远远超过200ms,当A客户端从阻塞状态下恢复继续执行业务代码时,A客户端持有的锁由于过期已经被其他客户端占有。这时候A客户端执行释放锁的操作,那么有可能释放掉其他客户端的锁。


  • 这里设置的客户端等待锁的时间是200ms。这里通过轮询的方式去让客户端获取锁。如果客户端在200ms之内没有锁的话,直接返回false。实际场景要设置合适的客户端等待锁的时间,避免消耗CPU资源。




数据库的分布式锁原理


如果获取锁的逻辑只有这三行代码的话,会造成死循环,明显不符合分布式锁的特性。 我们知道分布式锁的特性是排他、避免死锁、高可用。分布式锁的实现可以通过数据库的乐观锁(通过版本号)或者悲观锁(通过for update),高可用:支持master-master、master-slave模式,master-master模式是一个作为主负责读写,另外一个作为standby提供灾备,maser-slave是一个作为主提供写操作,其他几个节点作为读操作,支持读写分离。


对于节点主备失效检测和切换,可以采用HA软件,当然也可以从更细粒度定制的角度,采用zookeeper作为集群的协调服务。




相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
2月前
|
缓存 NoSQL Java
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】
这篇文章是关于如何在SpringBoot应用中整合Redis并处理分布式场景下的缓存问题,包括缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。文章详细讨论了在分布式情况下如何添加分布式锁来解决缓存击穿问题,提供了加锁和解锁的实现过程,并展示了使用JMeter进行压力测试来验证锁机制有效性的方法。
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】
|
2月前
|
存储 调度
分布式锁设计问题之云存储的最佳实践中保障分布式锁的容错能力如何解决
分布式锁设计问题之云存储的最佳实践中保障分布式锁的容错能力如何解决
|
20天前
|
人工智能 Kubernetes Cloud Native
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
|
2月前
|
缓存 NoSQL Java
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解、如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁
这篇文章介绍了如何在SpringBoot项目中整合Redis,并探讨了缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的问题以及解决方法。文章还提供了解决缓存击穿问题的加锁示例代码,包括存在问题和问题解决后的版本,并指出了本地锁在分布式情况下的局限性,引出了分布式锁的概念。
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解、如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
这篇文章讲述了作者因为一个检索问题而学习了ElasticSearch技术,并分享了排查和解决ElasticSearch检索结果与页面展示不符的过程。
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
|
9天前
|
Java
分布式-Zookeeper-分布式锁
分布式-Zookeeper-分布式锁
|
9天前
|
网络协议 安全 Java
分布式(基础)-RMI的原理
分布式(基础)-RMI的原理
|
2月前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
61 5
|
2月前
|
C# UED 定位技术
WPF控件大全:初学者必读,掌握控件使用技巧,让你的应用程序更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,控件是实现用户界面交互的关键元素。WPF提供了丰富的控件库,包括基础控件(如`Button`、`TextBox`)、布局控件(如`StackPanel`、`Grid`)、数据绑定控件(如`ListBox`、`DataGrid`)等。本文将介绍这些控件的基本分类及使用技巧,并通过示例代码展示如何在项目中应用。合理选择控件并利用布局控件和数据绑定功能,可以提升用户体验和程序性能。
45 0
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
神龙大数据加速引擎MRACC问题之RDMA技术帮助大数据分布式计算优化如何解决
神龙大数据加速引擎MRACC问题之RDMA技术帮助大数据分布式计算优化如何解决
28 0
下一篇
无影云桌面