数据库中间件分布式锁的实现

后端

2023-03-23 01:17:44

分布式锁：保证共享资源的互斥访问

在分布式系统中，多个节点并发访问共享资源时，协调节点之间的访问至关重要。分布式锁 是一种机制，它确保只有一个节点能够在给定时间内对共享资源执行操作，从而防止数据不一致性。

分布式锁的实现

有多种技术可以实现分布式锁，包括：

Redis 分布式锁：

使用 SETNX 命令，仅当键不存在时才设置键值。
如果成功设置，则表示已获取锁。
结合超时机制，防止死锁。

MySQL 分布式锁：

使用 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句，如果插入成功，则表示已获取锁。
也可以结合超时机制。

应用场景

分布式锁广泛应用于各种场景，包括：

订单原子性： 确保在分布式系统中只有一个节点可以处理同一订单，防止超卖。
数据并发控制： 控制多个节点对同一数据的并发访问，防止数据不一致性。
分布式选举： 确保只有一个节点被选为领导者。

常见问题

1. 死锁如何处理？

设置锁超时时间，以便在锁持有者意外宕机时释放锁。

2. 性能影响如何？

分布式锁涉及网络通信，可能影响性能。
可使用本地锁和分布式锁相结合的方法。

3. 最佳实践是什么？

根据场景选择合适的实现。
设置合理的锁超时时间。
避免死锁。

4. 代码示例

Redis 分布式锁：

import redis

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 获取锁
lock_key = 'my_lock'
if r.setnx(lock_key, 1):
    # 获取锁成功
    try:
        # 对共享资源进行操作
        ...
    finally:
        # 释放锁
        r.delete(lock_key)
else:
    # 获取锁失败，自旋等待
    while r.get(lock_key):
        time.sleep(0.1)

MySQL 分布式锁：

import pymysql

# 连接 MySQL
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='my_db')
cursor = conn.cursor()

# 获取锁
lock_table = 'my_lock'
lock_column = 'lock_id'
lock_id = '1'
try:
    cursor.execute(f"INSERT INTO {lock_table} ({lock_column}) VALUES ({lock_id}) ON DUPLICATE KEY UPDATE {lock_column}={lock_id}")
    conn.commit()
    # 获取锁成功
    try:
        # 对共享资源进行操作
        ...
    finally:
        # 释放锁
        cursor.execute(f"DELETE FROM {lock_table} WHERE {lock_column}={lock_id}")
        conn.commit()
except pymysql.err.IntegrityError:
    # 获取锁失败，自旋等待
    while True:
        cursor.execute(f"SELECT {lock_column} FROM {lock_table} WHERE {lock_column}={lock_id}")
        if not cursor.fetchone():
            break
        time.sleep(0.1)