分布式场景下的并发安全问题

2. 使用分布式锁解决

通过上面的案例使用JDK的锁解决不了分布式场景下的并发安全问题,接下来就考虑使用分布式锁来解决了。

2.1. 解决方案概述

分布式锁有很多种方案

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

这些方案可以使用一个设计模式来统一

2.2. 模板方法模式

2.2.1. 模板方法介绍

在父类中编排主流程,将步骤实现延迟到子类去实现。

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上图网上购物的时候总体4个流程

  1. 清点商品

  2. 计算价格

  3. 支付(未知扩展)

  4. 送货上门

2.2.2. 代码实现

package cn.enjoy.template;

import java.util.ArrayList;

import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map;

public abstract class AbstractTemplate {

public void shopping() {

Map<String,Float> cars = new HashMap();

cars.put(“电池”,10f);

cars.put(“娃娃”,20f);

cars.put(“打气筒”,30f);

//1.清点商品

checkGoods(cars);

//2计算价格

float mony = calculation(cars);

//3.支付

if(pay(mony)) {

//4.如果支付成功送货

delivery();

}

}

public void checkGoods(Map<String,Float> cars) {

if(cars!=null) {

System.out.print(“你购买的了:”);

for(String key:cars.keySet()) {

System.out.print(key+" ");

}

System.out.println();

}

}

public float calculation(Map<String,Float> cars) {

float result = 0;

if(cars!=null) {

for(String key:cars.keySet()) {

result += cars.get(key);

}

}

System.out.println(“你总共应该支付:”+result);

//钱

return result;

}

public abstract boolean pay(Float money) ;

public void delivery() {

System.out.println(“请稍等,小哥哥正在送货!”);

}

}

对于支付来说是【未知的扩展】因此它是个抽象的方法,如果想使用微信支付可以重现pay方法

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2.3. 分布式锁的模板方法

2.3.1. 概览

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1、定义锁的接口Lock

2、在AbstractLock模板锁里面实现getLock方法,实现通用的逻辑。

3、不能确实的步骤,作为虚拟方法,甩锅给子类实现。

4、子类只需要聚焦自己的小步骤逻辑,实现tryLock,waitLock,unLock方法

2.3.2. 代码实现

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实现tryLock,waitLock,与Lock接口的unLock方法

2.4. MySql实现方式

2.4.1. 实现思路

利用数据库自身提供的锁机制实现,要求数据库支持行级锁;

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2.4.2. 实现流程

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2.4.3. 代码

2.4.3.1. Mysql分布式锁的实现

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2.4.3.2. 修改Controller

增加分布式锁

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2.4.4. 测试

搞定分布式安全问题

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2.5. ZK实现方式

2.5.1. 实现思路

基于zk的节点特性以及watch机制实现;

2.5.2. 实现流程

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2.5.3. 代码

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2.5.3.1. tryLock

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尝试创建 /lock 节点,如果创建成功获得锁

尾声

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### 回答1: 在高并发场景下,分布式事务是必须的。在选择分布式事务时,需要考虑以下几个方面: 1. 数据一致性:分布式事务需要保证不同节点之间的数据一致性,因此需要选择一种能够保证数据一致性的分布式事务方案,如 2PC(两阶段提交协议)或 3PC(三阶段提交协议)、TCC(补偿事务)等。 2. 性能:分布式事务需要涉及到多个节点之间的通信和协调,因此需要选择一种性能较好的分布式事务方案,如基于消息队列的分布式事务、异步事务等。 3. 可扩展性:在分布式系统中,需要考虑系统的可扩展性,因此需要选择一种能够支持水平扩展的分布式事务方案,如基于分库分表的分布式事务。 4. 容错性:在分布式系统中,需要考虑节点故障的情况,因此需要选择一种能够保证容错性的分布式事务方案,如基于 Paxos 或 Raft 算法的分布式事务。 综上所述,分布式事务的选择需要综合考虑以上几个方面,选择一种适合自己业务场景分布式事务方案,以保证系统的稳定性和可靠性。 ### 回答2: 在高并发场景下,分布式事务的选择是非常重要的。高并发场景通常由大量的用户请求和复杂的业务逻辑组成,需要保证系统的稳定性和数据的一致性。以下是几种常见的分布式事务选择: 1. 两阶段提交(2PC):这是一种经典的分布式事务协议,它通过协调者和参与者之间的消息进行事务的提交,保证分布式系统中所有节点的一致性。然而,2PC存在单点故障和阻塞问题,同时在网络不稳定的情况下可能导致长时间的等待,不适合高并发场景的使用。 2. TCC(Try-Confirm-Cancel):TCC是一种基于补偿的分布式事务解决方案,它将事务拆分为三个阶段(试验、确认、取消)。在高并发场景下,TCC通过使用乐观锁或幂等性操作来解决并发冲突的问题,提供较好的性能和可伸缩性。 3. 本地消息表:在高并发场景下,将分布式事务转变为本地事务,使用本地消息表来实现事务的异步化和解耦。通过将事务操作记录插入本地消息表,并使用消息队列来异步处理事务,可以提高系统的吞吐量和并发处理能力。 4. Saga模式:Saga模式是一种面向分布式事务的异步解决方案,它将复杂的分布式事务拆分为一系列的局部事务。每个局部事务通过记录其提交和补偿操作,以保证系统的一致性。在高并发场景下,Saga模式具有较好的性能和可伸缩性,但需要更多的系统设计和开发工作。 综上所述,在高并发场景下,选择适合的分布式事务解决方案是非常重要的。根据具体的业务需求和系统特点,我们可以选择2PC、TCC、本地消息表或Saga模式等解决方案,来保证系统的稳定性和数据的一致性。最终的选择应该综合考虑系统性能、可伸缩性和开发成本等因素。 ### 回答3: 高并发场景下的分布式事务选择是一个比较复杂的问题,需要综合考虑系统的性能、一致性和可靠性等多个因素。 在高并发场景下,传统的单机事务往往无法满足要求,因此需要采用分布式事务来处理大量并发请求。目前主流的分布式事务解决方案有两种:基于两阶段提交(2PC)协议和基于消息队列的异步处理。 基于2PC协议的分布式事务是传统的解决方案,通过事务协调者协调各个参与者的事务操作,实现分布式事务的一致性。但是2PC存在的问题是性能低下和可靠性不高。2PC协议需要进行同步的预提交、提交和回滚等操作,整个流程需要等待所有参与者的响应,这会导致事务的响应时间长,并发能力受到限制。同时,2PC的串行执行也对系统的可靠性提出了较高要求,一旦协调者宕机,整个事务将无法进行。 基于消息队列的异步处理是一种新的解决方案,它将事务操作封装为消息,通过消息队列来进行异步处理。参与者将事务消息发送至消息队列,由消息队列异步处理消息,保证事务的可靠性和一致性。通过将事务操作异步化,可以大大提高系统的并发能力和性能。而且,基于消息队列的解决方案对系统的可靠性要求较低,即使消息队列宕机,事务消息也可以通过存储进行恢复。 综上所述,在高并发场景下,基于消息队列的异步处理是更好的分布式事务选择。它能够提供较好的性能和可靠性,适应大规模并发的需求。但需要注意的是,选择分布式事务方案时需要根据实际需求综合考量各种因素,目前还有其他的解决方案,如基于补偿事务和Saga模式等,可以根据具体情况进行选择。
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