<分布式锁>

本文探讨了分布式锁在保证数据一致性中的重要性,介绍了在分布式环境下如何通过数据库和Redis(包括setnx和expire/delete操作)以及ZooKeeper实现分布式锁。对比了各方法的优缺点,强调了分布式锁在高并发场景下的必要性。

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概要

在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁,分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢?

为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行,在传统单体应用单机部署的情况下,可以使用并发处理相关的功能进行互斥控制。但是,随着业务发展的需要,原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效,单纯的应用并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨机器的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁要解决的问题!

分布式锁实现

分布式锁主要有如下三种方式

  1. 基于数据库的实现方式
  2. redis分布式锁
  3. zookeeper分布式锁
1.数据库分布式锁

最简单的方式即是创建一张锁表,当想要获得锁时插入一条记录,当释放锁时删除记录即可。

2.redis分布式锁

redis原因,Redis有很高的性能;
使用命令
setnx(值设置成功返回1 未成功则返回0),expire,delete

3.redis分布式锁

ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件,它内部是一个分层的文件系统目录树结构,规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下:

(1)创建一个目录mylock;
(2)线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点;
(3)获取mylock目录下所有的子节点,然后获取比自己小的兄弟节点,如果不存在,则说明当前线程顺序号最小,获得锁;
(4)线程B获取所有节点,判断自己不是最小节点,设置监听比自己次小的节点;
(5)线程A处理完,删除自己的节点,线程B监听到变更事件,判断自己是不是最小的节点,如果是则获得锁。

优点:具备高可用、可重入、阻塞锁特性,可解决失效死锁问题。
缺点:因为需要频繁的创建和删除节点,性能上不如Redis方式

小结

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