同步锁的三种实现与案例解析

喜欢ヅ旅行 2022-06-03 03:43 212阅读 0赞

1、同步和异步的区别和联系  
所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到返回的值或消息后才往下执行其它的命令。  
异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。  
同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。  
同步就是一件事，一件事情一件事的做。  
异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。

例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。

对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。

在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念):  
脏数据  
　　脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这  
个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据(DirtyData)，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。  
不可重复读  
　　不可重复读是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。

2、如何处理并发和同步  
今天讲的如何处理并发和同同步问题主要是通过锁机制。  
我们需要明白，锁机制有两个层面。  
一种是代码层次上的，如java中的同步锁，典型的就是同步关键字synchronized，这里我不在做过多的讲解，  
感兴趣的可以参考:http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4151408.html  
另外一种是数据库层次上的，比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁（传统的物理锁）和乐观锁。

悲观锁(Pessimistic Locking):  
悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此， 在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统 中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。 一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用：  
select \* from account where name=”Erica” for update  
这条 sql 语句锁定了 account 表中所有符合检索条件（ name=”Erica” ）的记录。 本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。

乐观锁(Optimistic Locking):  
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之 而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数 据的基础上进行修改时（如更改用户帐户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过程中（从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全 过程，甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对几百上千个并发，这样的情况将导致怎样的后果。乐 观锁机制在一定程度上解决了这个问题。 乐观锁，大多是基于数据版本 Version）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通 过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据 库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。

3、常见并发同步案例分析  
案例一:订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有 1w 个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题)问题，1w 个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的“运气”（网络快慢等）其次考虑的问题，并发，1w 个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。首先我们容易想到和并发相关的几个方案：锁同步同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java 中指的是 syncrinized 关键字。锁也有2个层面，一个是 java 中谈到的对象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证 1w 个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。hibernate中如何实现乐观锁：前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号,long类型。  
原理：  
1）只有当前版本号 =数据库表版本号，才能提交  
2）提交成功后，版本号version ++

案例二、股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的  
首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个）股票数量×20×60\*6条记录，一月下来这个表记录数量多大？oracle中一张表的记录数超过100w后查询性能就很差了，如何保证系统性能？再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？把所有用于存在于一个表么？所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）1）按业务分，比如手机号的表，我们可以考虑130开头的作为一个表，131开头的另外一张表以此类推2）利用oracle的表拆分机制做分表3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等此外，我们还得考虑缓存这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架比如memcached等，可独立部署成一个缓存服务器。