Java分布式环境下并发编程实践-阿里云开发者社区

在Java中，我们可以使用线程来实现并发编程，但是在多线程编程中，我们需要考虑线程安全、锁、死锁等问题。本文将介绍Java中的并发编程，包括线程安全、锁、死锁等内容，同时提供实际的代码案例，让读者更容易理解和掌握。

随着分布式系统越来越普及，分布式系统中的并发编程成为了一个重要的话题。Java作为一种高级编程语言，其并发编程能力得到了广泛的认可。但在分布式系统中，Java并发编程面临着一些新的挑战。本文将介绍在分布式系统下Java并发编程的一些技术和实际案例。

一、线程安全

在多线程编程中，线程安全是一个重要的问题。如果多个线程同时访问同一个共享资源，就会出现线程安全问题。例如，在银行账户转账时，如果多个线程同时对同一个账户进行操作，就会出现线程安全问题。

解决线程安全问题的方法之一是使用synchronized关键字。synchronized关键字可以将代码块或方法锁定，保证同一时间只有一个线程可以执行该代码块或方法。

下面是一个使用synchronized关键字的示例：

public class Counter {
    private int count;
    public synchronized void increment() {
        count++;
    }
    public synchronized void decrement() {
        count--;
    }
    public int getCount() {
        return count;
    }
}

在这个示例中，Counter类有两个方法increment()和decrement()，它们都是使用synchronized关键字来保证线程安全。这样，同一时间只有一个线程可以执行increment()和decrement()方法。

二、锁

在Java中，锁是一种同步机制，可以用于控制多个线程对共享资源的访问。Java中的锁有两种类型：内置锁和显式锁。

内置锁是Java中的一个特殊对象，每个对象都有一个内置锁。可以使用synchronized关键字来获取内置锁。例如：

public synchronized void increment() {
    count++;
}

在这个示例中，synchronized关键字获取了Counter对象的内置锁。这样，在同一时间只有一个线程可以访问increment()方法。

显式锁是Java中的另一种锁类型，可以使用java.util.concurrent.locks包中的Lock接口来实现。与内置锁不同，显式锁提供了更多的灵活性和控制。例如：

public class Counter {
    private int count;
    private Lock lock = new ReentrantLock();
    public void increment() {
        lock.lock();
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    public void decrement() {
        lock.lock();
        try {
            count--;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    public int getCount() {
        return count;
    }
}

在这个示例中，Counter类使用ReentrantLock类来创建一个显式锁。increment()和decrement()方法获取锁并释放锁。这样，在同一时间只有一个线程可以访问increment()和decrement()方法。

三、死锁

死锁是多线程编程中的一种问题，它发生在两个或多个线程互相等待对方释放锁的情况下。例如：

public class DeadlockExample {
    private final Object lock1 = new Object();
    private final Object lock2 = new Object();
    public void method1() {
        synchronized (lock1) {
            // do something
            synchronized (lock2) {
                // do something
            }
        }
    }
    public void method2() {
        synchronized (lock2) {
            // do something
            synchronized (lock1) {
                // do something
            }
        }
    }
}

在这个示例中，DeadlockExample类有两个方法method1()和method2()，它们都使用两个锁lock1和lock2。如果一个线程调用method1()方法并获取了lock1锁，另一个线程调用method2()方法并获取了lock2锁，那么两个线程都无法继续执行，因为它们都在等待对方释放锁。这就是死锁。

避免死锁的方法之一是使用定时锁。定时锁可以在一定时间内自动释放锁，避免死锁。例如：

public class DeadlockExample {
    private final Object lock1 = new Object();
    private final Object lock2 = new Object();
    private final Lock timedLock1 = new ReentrantLock();
    private final Lock timedLock2 = new ReentrantLock();
    public void method1() {
        timedLock1.lock();
        try {
            // do something
            if (timedLock2.tryLock(500, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                try {
                    // do something
                } finally {
                    timedLock2.unlock();
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            timedLock1.unlock();
        }
    }
    public void method2() {
        timedLock2.lock();
        try {
            // do something
            if (timedLock1.tryLock(500, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                try {
                    // do something
                } finally {
                    timedLock1.unlock();
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            timedLock2.unlock();
        }
    }
}

在这个示例中，DeadlockExample类使用定时锁timedLock1和timedLock2来避免死锁。如果一个线程调用method1()方法并获取了timedLock1锁，另一个线程调用method2()方法并获取了timedLock2锁，那么它们会等待一段时间，如果在这段时间内无法获取到对方的锁，就会自动释放自己的锁，避免死锁。

四、分布式系统下的并发编程挑战

在分布式系统中，由于不同的节点之间通过网络进行通信，因此会带来以下一些挑战：

1.网络延迟

在分布式系统中，由于节点之间通过网络进行通信，因此会存在网络延迟。这会导致节点之间的通信变慢，从而影响并发编程的效率。为了解决这个问题，可以采用异步编程模型，即通过回调函数的方式来处理网络通信。

2.数据一致性

在分布式系统中，由于数据分布在不同的节点上，因此会存在数据一致性的问题。如果不同节点上的数据不一致，就会导致系统出现异常。为了解决这个问题，可以采用分布式锁或者分布式事务来保证数据一致性。

3.容错性

在分布式系统中，由于节点之间存在网络通信，因此会存在节点宕机的情况。为了保证系统的容错性，需要采用一些容错机制，例如备份节点、自动故障转移等。

五、分布式锁的实现

在分布式系统中，为了保证数据一致性，需要采用分布式锁来控制对共享资源的访问。下面介绍一种基于Redis实现的分布式锁。

笑小枫友情链接，感兴趣的进

更详细的分布式锁可以参考文章：分布式锁的 3 种实现方案

1. Redis实现分布式锁的原理

Redis是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构，例如字符串、哈希表、列表等。Redis提供了一种原子性的操作，可以实现分布式锁。

实现分布式锁的原理如下：

1）客户端向Redis发送一个SETNX命令，尝试去设置一个key的值为1，如果这个key不存在，则设置成功，否则设置失败。

2）客户端设置了这个key的值为1之后，就拥有了这个锁。

3）其他客户端也可以向Redis发送SETNX命令，尝试去设置这个key的值为1，但是由于这个key已经存在了，因此设置失败。

4）当客户端完成了对共享资源的访问之后，需要将这个key删除，以便其他客户端可以获得这个锁。

2. Redis实现分布式锁的代码实现

下面是基于Redis实现分布式锁的代码实现：

public class RedisDistributedLock {
    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
    private static final String LOCK_PREFIX = "lock:";
    private JedisPool jedisPool;
    public RedisDistributedLock(JedisPool jedisPool) {
        this.jedisPool = jedisPool;
    }
    public boolean tryLock(String key, String requestId, int expireTime) {
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            String lockKey = LOCK_PREFIX + key;
            String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
            if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
                return true;
            }
        } finally {
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
        }
        return false;
    }
    public boolean releaseLock(String key, String requestId) {
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            String lockKey = LOCK_PREFIX + key;
            String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
            Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
            if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
                return true;
            }
        } finally {
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
        }
        return false;
    }
}

3. Redisson实现分布式锁的代码实现

当然，这里介绍的是比较原生的方式，我们也可以直接使用Redisson框架封装的分布式锁。

Redisson是一个基于Redis的Java客户端，提供了丰富的分布式数据结构和服务。其中就包括分布式锁的实现，下面介绍一下如何使用Redisson实现分布式锁。

引入Redisson依赖

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.15.5</version>
</dependency>

使用分布式锁

好的，下面提供一个更详细的代码示例：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class DistributedLockDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        // 获取分布式锁
        RLock lock = redisson.getLock("mylock");
        try {
            // 尝试获取锁，等待时间为10秒，锁的有效期为5秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(10, 5, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 获取锁成功，执行业务逻辑
                System.out.println("获取锁成功，执行业务逻辑...");
                Thread.sleep(3000); // 模拟业务逻辑耗时
            } else {
                // 获取锁失败，处理异常情况
                System.out.println("获取锁失败，处理异常情况...");
            }
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常情况
            System.out.println("处理异常情况...");
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
            System.out.println("释放锁...");
        }
        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个RedissonClient对象，然后通过该对象获取一个RLock对象。在try...catch...finally代码块中，我们调用tryLock方法尝试获取锁，如果获取成功就执行业务逻辑；否则就处理异常情况。最后，在finally代码块中释放锁，并关闭RedissonClient对象。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要将上面的代码封装成一个可重入的分布式锁工具类，方便各个业务模块使用。

六、分布式事务的实现

在分布式系统中，为了保证数据一致性，需要采用分布式事务来控制对共享资源的访问。下面介绍一种基于XA协议实现的分布式事务。

笑小枫友情链接，感兴趣的进

1. XA协议的原理

XA协议是一种分布式事务协议，可以用于协调多个数据库的事务。XA协议的原理如下：

1）事务管理器向数据库发送XA START命令，开始一个分布式事务。

2）事务管理器向数据库发送XA END命令，结束一个分布式事务。

3）事务管理器向数据库发送XA PREPARE命令，准备提交一个分布式事务。

4）如果所有数据库都准备好提交事务，则事务管理器向数据库发送XA COMMIT命令，提交分布式事务。

5）如果有任何一个数据库无法提交事务，则事务管理器向所有数据库发送XA ROLLBACK命令，回滚分布式事务。

2. XA协议的代码实现

下面是基于XA协议实现分布式事务的代码实现：

public class XADistributedTransaction {
    private static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
    private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
    private static final String USER = "root";
    private static final String PASSWORD = "root";
    private static final String XA_DATASOURCE_CLASSNAME = "com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlXADataSource";
    private static final String XA_DATASOURCE_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
    private static final String XA_DATASOURCE_USER = "root";
    private static final String XA_DATASOURCE_PASSWORD = "root";
    private static final String XID_PREFIX = "xa_";
    private static final String TABLE_NAME = "account";
    private static final String TABLE_SCHEMA = "CREATE TABLE account (id INT PRIMARY KEY, balance INT)";
    private static final String INSERT_SQL = "INSERT INTO account (id, balance) VALUES (?, ?)";
    private static final String UPDATE_SQL = "UPDATE account SET balance = ? WHERE id = ?";
    public void transferMoney(int fromId, int toId, int amount) throws SQLException {
        XADataSource xaDataSource = getXADataSource();
        Connection connection = xaDataSource.getXAConnection().getConnection();
        Xid xid = createXid();
        try {
            connection.setAutoCommit(false);
            XAResource xaResource = getXAResource(connection);
            xaResource.start(xid, XAResource.TMNOFLAGS);
            try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(UPDATE_SQL)) {
                preparedStatement.setInt(1, getBalance(connection, fromId) - amount);
                preparedStatement.setInt(2, fromId);
                preparedStatement.executeUpdate();
            }
            xaResource.end(xid, XAResource.TMSUCCESS);
            xaResource.start(xid, XAResource.TMNOFLAGS);
            try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(UPDATE_SQL)) {
                preparedStatement.setInt(1, getBalance(connection, toId) + amount);
                preparedStatement.setInt(2, toId);
                preparedStatement.executeUpdate();
            }
            xaResource.end(xid, XAResource.TMSUCCESS);
            int prepare = xaResource.prepare(xid);
            if (prepare == XAResource.XA_OK) {
                xaResource.commit(xid, false);
            } else {
                xaResource.rollback(xid);
            }
            connection.commit();
        } catch (SQLException | XAException e) {
            connection.rollback();
            throw e;
        } finally {
            connection.close();
        }
    }
    private XADataSource getXADataSource() throws SQLException {
        MysqlXADataSource xaDataSource = new MysqlXADataSource();
        xaDataSource.setUrl(XA_DATASOURCE_URL);
        xaDataSource.setUser(XA_DATASOURCE_USER);
        xaDataSource.setPassword(XA_DATASOURCE_PASSWORD);
        return xaDataSource;
    }
    private Xid createXid() throws XAException {
        byte[] gtrid = new byte[10];
        byte[] bqual = new byte[10];
        Arrays.fill(gtrid, (byte) 9);
        Arrays.fill(bqual, (byte) 9);
        return new XidImpl(0x1234, gtrid, bqual);
    }
    private XAResource getXAResource(Connection connection) throws SQLException {
        return connection.unwrap(XAResource.class);
    }
    private int getBalance(Connection connection, int id) throws SQLException {
        try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("SELECT balance FROM account WHERE id = ?")) {
            preparedStatement.setInt(1, id);
            try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) {
                if (resultSet.next()) {
                    return resultSet.getInt("balance");
                }
            }
        }
        throw new RuntimeException("Account not found: " + id);
    }
    public void init() throws SQLException {
        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASSWORD)) {
            try (Statement statement = connection.createStatement()) {
                statement.executeUpdate("DROP TABLE IF EXISTS account");
                statement.executeUpdate(TABLE_SCHEMA);
                try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(INSERT_SQL)) {
                    preparedStatement.setInt(1, 1);
                    preparedStatement.setInt(2, 1000);
                    preparedStatement.executeUpdate();
                }
                try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(INSERT_SQL)) {
                    preparedStatement.setInt(1, 2);
                    preparedStatement.setInt(2, 1000);
                    preparedStatement.executeUpdate();
                }
            }
        }
    }
}

七、总结

本文介绍了Java中的并发编程，包括线程安全、锁、死锁等内容。在多线程编程中，线程安全是一个重要的问题，可以使用synchronized关键字或显式锁来实现。死锁是一个常见的问题，可以使用定时锁来避免。多线程编程需要仔细考虑线程安全和锁的问题，才能保证程序的正确性和性能。

并且讲解了在分布式系统下Java并发编程的一些技术和实际案例。在分布式系统中，Java并发编程需要面对网络延迟、数据一致性和容错性等挑战，需要采用一些技术和机制来解决这些问题。例如，可以采用基于Redis实现的分布式锁来控制对共享资源的访问，也可以采用基于XA协议实现的分布式事务来保证数据一致性。

Java分布式环境下并发编程实践

一、线程安全

二、锁

三、死锁

四、分布式系统下的并发编程挑战

五、分布式锁的实现

1. Redis实现分布式锁的原理

2. Redis实现分布式锁的代码实现

3. Redisson实现分布式锁的代码实现

六、分布式事务的实现

1. XA协议的原理

2. XA协议的代码实现

七、总结

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一、线程安全

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三、死锁

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五、分布式锁的实现

1. Redis实现分布式锁的原理

2. Redis实现分布式锁的代码实现

3. Redisson实现分布式锁的代码实现

六、分布式事务的实现

1. XA协议的原理

2. XA协议的代码实现

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