浅解.Net分布式锁的实现
2018-06-17 22:41:27来源:未知 阅读 ()
序言
我晚上有在公司多呆会儿的习惯,所以很多晚上我都是最后一个离开公司的。当然也有一些同事,跟我一样喜欢在公司多搞会儿。这篇文章就要从,去年年末一个多搞会的晚上说起,那是一个夜黑风高的晚上,公司应该没有几个人在啦,我司一技术男悠悠的走到我的背后,突然一句:“还没走啊?”!“我日,吓死我啦,你也没走啊”。此同事现在已被裁员,走啦,当晚他问我啦一个问题,至此时也没有机会告知,今天我就在这里就简单描述下他当时的问题,其实实现起来简单的不值一提,不过任何一个简单的问题往往都会有很多中解决方案,探索找到最佳的解决方案,然后把细节做好,那就是技术的精髓与乐趣所在。我这里只抛砖一下,希望能给我老同事一个思路。
回到问题
首先有如下二张表,字段有IsBuyed(0:未使用,1:已使用),ProductNo:产品编号,Count:使用次数。
就是针对这张表做需求扩展的。
1、每次请求过来,都随机拿到一个未使用过的产品编号
public int GetNo() { using (IDbConnection conn = GetConn()) { return conn.ExecuteScalar<int>("select top 1 ProductNo from AStore where isBuyed=0 order by newid()"); } }
2、每次请求过来,即为使用产品一次,使用未使用过的产品一次需产品的IsBuyed=1 , Count=Count+1 。
public bool UsingStore(int no) { using (IDbConnection conn = GetConn()) { return conn.Execute("update AStore set isBuyed=1 where and productNo=" + no) > 0; } } public bool MinusStore(int no) { using (IDbConnection conn = GetConn()) { return conn.Execute("update BStore set [count]=[count]+1 where and productNo=" + no) > 0; } }
3、写一个接口,部署在集群环境中,模拟请求3秒内一万个请求,来消费表中只有10个的产品,最终结果为产品不能被多次使用,如果存在多次使用则产品的count将大于1,即为失败。同学如果你看到啦,问题我给你复原的跟你说的没多少出入吧?
.Net实现分布式锁
解决问题我就一步步来递进,慢慢深入,直至痛楚!!首先我把同事操作数据上面的2个方法先贴出来。
public bool UsingStore(int no) { using (IDbConnection conn = GetConn()) { return conn.Execute("update AStore set isBuyed=1 where productNo=" + no) > 0; } } public bool MinusStore(int no) { using (IDbConnection conn = GetConn()) { return conn.Execute("update BStore set [count]=[count]+1 where productNo=" + no) > 0; } } public int GetNo() { using (IDbConnection conn = GetConn()) { return conn.ExecuteScalar<int>("select top 1 ProductNo from AStore where isBuyed=0 order by newid()"); } }
初涉茅庐的同学可能会这样写接口。
public JsonResult Using1() { //获取未使用的产品编号 var no = data.GetNo(); if (no != 0) { //使用此产品 data.MinusStore(no); data.UsingStore(no); return Json(new { success = true, ip = Request.ServerVariables.Get("Local_Addr").ToString() + " : " + HttpContext.Request.Url.Port }, JsonRequestBehavior.AllowGet); } else { //无产品可使用 return Json(new { success = false, ip = Request.ServerVariables.Get("Local_Addr").ToString() + " : " + HttpContext.Request.Url.Port }, JsonRequestBehavior.AllowGet); } }
单机部署,1万个请求过来下啊。下面我们看看数据库的结果是什么?下面是3次实现结果。每执行一次,执行一下下面的脚本。
select * from [dbo].[AStore] update AStore set isbuyed=0,count=0
表:astore 表:bstore
由结果可以看出,单机部署接口的情况下,还使一些产品被多次消费,这很显然不符合同学的要求。
那么我们进一步改进这个接口,使用单机锁,锁此方法,来实现此接口,如下。
public JsonResult Using() { string key = "%……¥%¥%77123吗,bnjhg%……%……&+orderno"; //锁此操作 lock (key) { //获取未使用的产品编号 var no = data.GetNo(); if (no != 0) { //使用此产品 data.MinusStore(no); data.UsingStore(no); return Json(new { success = true, ip = Request.ServerVariables.Get("Local_Addr").ToString() + " : " + HttpContext.Request.Url.Port }, JsonRequestBehavior.AllowGet); } else { //此产品已使用过 return Json(new { success = false, ip = Request.ServerVariables.Get("Local_Addr").ToString() + " : " + HttpContext.Request.Url.Port }, JsonRequestBehavior.AllowGet); } } }
单机部署此接口,1000个请求来测试此接口
结果如下:
表:astore表:bstore
哇塞,貌似同事的问题解决啦,哈哈,同事不急,这只是单机部署下的结果,如果把这个接口集群部署的话是什么结果呢?
使用nginx做集群部署,搞5个站点做测试,对得起吗,同事?
upstream servers{ server 192.168.10.150:9000 weight=1; server 172.18.11.79:1112 weight=1; server 192.168.10.150:1114 weight=1; server 192.168.10.150:1115 weight=1; server 192.168.10.150:1116 weight=1; } server{ keepalive_requests 1200; listen 8080; server_name abc.nginx3.com; location ~*^.+$ { proxy_pass http://servers; } }
再来看此接口运行的结果。结果如下:
表:astore表:bstore
由图可以看出,站点部署的集群对的住你,结果可令我们不满意啊,显然一个产品还是存在多次消费的情况,这种锁对集群部署无用,并且还要排队,性能也跟不上来。我们来进一步改写这个接口。如下:
public JsonResult Using3() { //锁此操作 string key = "%……¥%¥%77123吗,bnjhg%……%……&+orderno"; lock (key) { //获取未使用的产品编号 var no = data.GetNo(); //单号做为key插入memcached,值为true。 var getResult = AMemcached.cache.Add("Miaodan_ProNo:" + no, true); if (getResult) { //使用此产品 data.MinusStore(no); data.UsingStore(no); return Json(new { success = true, ip = Request.ServerVariables.Get("Local_Addr").ToString() + " : " + HttpContext.Request.Url.Port }, JsonRequestBehavior.AllowGet); } else { //此产品已使用过 return Json(new { success = false, ip = Request.ServerVariables.Get("Local_Addr").ToString() + " : " + HttpContext.Request.Url.Port }, JsonRequestBehavior.AllowGet); } } }
在集群下跑此接口看结果,结果如下。
表:astore表:bstore
功能实现,同事可以安息啦。不过这里还有很多优化,和分布式锁带来的弊端,比如一单被分布式锁,锁住业务即便后续算法没有使用该产品,怎么优雅的释放锁,怎么解决遇到已经使用过的产品后再此分配新资源等等,当然也有其他一些实现方案,比如基于redis,zookeeper实现的分布式锁,我这里就不说明啦。同事,你好自珍重,祝多生孩子,多挣钱啊。
总结
接下来是大家最喜欢的总结内容啦,内容有二,如下:
1、希望能关注我其他的文章。
2、博客里面有没有很清楚的说明白,或者你有更好的方式,那么欢迎加入左上方的2个交流群,我们一起学习探讨。
标签:
版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有
- celery 分布式异步任务框架(celery简单使用、celery多任务结 2019-07-24
- 分布式设计 2019-07-24
- django-Celery分布式队列简单使用 2019-07-24
- scrapy-redis 分布式哔哩哔哩网站用户爬虫 2019-05-22
- Python分布式爬虫抓取知乎用户信息并进行数据分析 2019-03-10
IDC资讯: 主机资讯 注册资讯 托管资讯 vps资讯 网站建设
网站运营: 建站经验 策划盈利 搜索优化 网站推广 免费资源
网络编程: Asp.Net编程 Asp编程 Php编程 Xml编程 Access Mssql Mysql 其它
服务器技术: Web服务器 Ftp服务器 Mail服务器 Dns服务器 安全防护
软件技巧: 其它软件 Word Excel Powerpoint Ghost Vista QQ空间 QQ FlashGet 迅雷
网页制作: FrontPages Dreamweaver Javascript css photoshop fireworks Flash