前言:
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一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、shein 希音、百度、网易的面试资格,遇到很多很重要的面试题:
分布式锁,如何实现高并发?
如何才能回答得很漂亮,才能 让面试官刮目相看、口水直流。
问题场景:热点库存扣减问题
秒杀场景,有一个难度的问题:热点库存扣减问题。
既要保证不发生超卖又要保证高并发
如何解决这个高难度的问题呢? 答案就是使用redis 分段锁。
首先说说什么是分布式锁,普通分布式锁的不足
比如说在一个分布式系统中,存在客户端多个用户,同时通过多个业务微服务,发起一个数据修改。
如果没有分布式锁机制保证,在那多台机器上的多个服务可能进行并发修改操作,导致数据修改的不一致,出现脏读脏写,这就会造成问题。
而分布式锁机制就是为了解决类似这类问题,保证多个服务之间互斥的访问共享资源,如果一个服务抢占了分布式锁,其他服务没获取到锁,就不进行后续操作。
上图中,客户端1的服务抢占了分布式锁,可以去扣减库存。
其他服务没获取到分布式锁,就不进行后续操作。
什么是分布式锁?当在分布式模型下,数据只有一份(或有限制),此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。用一个状态值表示锁,对锁的占用和释放通过状态值来标识。
分布式锁的条件:
互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。具有容错性。只要大部分的 Redis 节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。普通的分布式锁的如何实现?
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分布式锁的实现由很多种,文件锁、数据库、redis等等,比较多;分布式锁常见的多种实现方式:
数据库悲观锁、数据库乐观锁;基于Redis的分布式锁;基于ZooKeeper的分布式锁。
在实践中,还是redis做分布式锁性能会高一些
普通分布式锁的性能问题
分布式锁一旦加了之后,对同一个商品的下单请求,会导致所有下单操作,都必须对同一个商品key加分布式锁。
假设某个场景,一个商品1分钟6000订单,每秒的 600个下单操作,
假设加锁之后,释放锁之前,查库存 -> 创建订单 -> 扣减库存,每个IO操作100ms,大概300毫秒。
具体如下图:
可以再进行一下优化,将 创建订单 + 扣减库存 并发执行,将两个100ms 减少为一个100ms,这既是空间换时间的思想,大概200毫秒。
将 创建订单 + 扣减库存 批量执行,减少一次IO,也是大概200毫秒。也就是单个商品而言,只有 5 QPS.
假设一个商品sku的数量是10000,10秒内秒杀完,也就是单个商品而言,需要 单商品 100 QPS,如何应对一个商品的 100qps秒杀。
甚至,如果单商品需要 1000qps秒杀呢?
答案是,使用 分段加锁。
优化之后:使用Redis分段锁提升秒杀的并发性能
回到前面的场景:
假设一个商品1分钟6000订单,每秒的 600个下单操作,
假设加锁之后,释放锁之前,查库存 -> 创建订单 -> 扣减库存,经过优化,每个IO操作100ms,大概200毫秒,一秒钟5个订单。
如何提高性能呢? 空间换时间
为了达到每秒600个订单,可以将锁分成 600 /5 =120 个段,反过来, 每个段1秒可以操作5次, 120个段,合起来,及时每秒操作600次。
进行抢夺锁的,如果申请到一个具体的段呢?
随机路由法hash取模法
如果是用随机路由算法,可以将请求随机到一个分段, 如果不行,就轮询下一个分段,具体的流程,大致如下:
这个是一个理论的时间预估,没有扣除 尝试下一个分段的 时间, 另外,实际上的性能, 会比理论上差,从咱们实操案例的测试结果,也可以证明这点。
随机路由法的问题:
不同分端之间,可能库存消耗不均,导致部分用户无法扣减库存,反复进行重试,拖慢系统性能。
如何进一步优化: hash取模法。
第二次优化之后:使用hash取模法,减少库存消耗不均和无效重试
由于秒杀场景的分布式锁,实际上是为了防止超卖, 和库存是强相关的。
所以,可以结合库存,把秒杀的分布式锁进行改进。
第一步: 把redis 的分段方式进行演进,额外增加一个总库存分段锁,用于分配存储剩余的总库存。采用多批次少量分配的思路,通过定时任务,从总库存向分段库存中迁移库存。
第二步:使用hash取模法,把用户路由到某一个分段,如果分段里边的库存耗光了,就去访问剩余的总库存。
库存动态迁移
为了防止分段多库存耗光,大家都去抢占总库存锁。
采用多批次少量分配的思路,通过定时任务,从总库存向分段库存中迁移库存。
至此, hash取模法的分段锁设计方案,已经完美实现。
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