java 高可用高并发 java高并发处理机制

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岁月静好呀 2023-08-21 21:20:57

文章标签 java 高可用高并发数据库数据加锁 文章分类 Java 后端开发

如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了，解决这个问题首先我们需要理解同步和异步。

1.同步和异步的区别

同步（Sync）

所谓同步，就是发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回或继续执行后续操作。简单来说，同步就是必须一件一件事做，等前一件做完了才能做下一件事。

异步（Async）

异步与同步相对，当一个异步过程调用发出后，调用者在没有得到结果之前，就可以继续执行后续操作。当这个调用完成后，一般通过状态、通知和回调来通知调用者。对于异步调用，调用的返回并不受调用者控制。异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。

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。

2、如何处理并发和同步

处理并发和同步问题我们可以通过锁机制。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。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。

悲观锁(Pessimistic Locking)

总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。

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。Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
下面的代码实现了对查询记录的加锁：

String hqlStr =“from TUser as user where user.name=‘Erica’”;
 Query query = session.createQuery(hqlStr);
 query.setLockMode(“user”,LockMode.UPGRADE); // 加锁
 List userList = query.list();// 执行查询，获取数据
 query.setLockMode对查询语句中，特定别名所对应的记录进行加锁（我们为TUser类指定了一个别名“user”），这里也就是对返回的所有 user 记录进行加锁。

观察运行期 Hibernate 生成的 SQL 语句：
select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex from t_user tuser0_ where (tuser0_.name=‘Erica’ ) for update*这里 Hibernate 通过使用数据库的 for update 子句实现了悲观锁机制。

Hibernate 的加锁模式有：

LockMode.NONE ：无锁机制。
LockMode.WRITE ： Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自动获取
LockMode.READ ： Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。

以上这三种锁机制一般由Hibernate内部使用，如Hibernate为了保证Update以上这三种锁机制一般由Hibernate内部使用，如 Hibernate为了保证Update过程中对象不会被外界修改，会在save方法实现中自动为目标对象加上WRITE锁。

LockMode.UPGRADE ：利用数据库的for update子句加锁。
LockMode. UPGRADE_NOWAIT ：Oracle的特定实现，利用Oracle的for update nowait子句实现加锁。

上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的，加锁一般通过以下方法实现：

Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock

注意，只有在查询开始之前（也就是 Hiberate 生成 SQL 之前）设定加锁，才会真正通过数据库的锁机制进行加锁处理，否则，数据已经通过不包含for update子句的Select SQL加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。

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。
对于上面修改用户帐户信息的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个version字段，当前值为1；而当前帐户余额字段（ balance）为$100 。操作员A此时将其读出（version=1），并从其帐户余额中扣除$50（$100-$50 ）。2在操作员A操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（version=1），并从其帐户余额中扣除$20（ $100-$20）。3操作员A完成了修改工作，将数据版本号加一（version=2），连同帐户扣除后余额（balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2。4操作员B完成了操作，也将版本号加一（version=2）试图向数据库提交数据（balance=$80），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员B提交的数据版本号为2，数据库记录当前版本也为2，不满足“提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新“的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。这样，就避免了操作员B用基于version=1的旧数据修改的结果覆盖操作员A的操作结果的可能。从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员A和操作员B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此也具备一定的局限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整（如将乐观锁策略在数据库存储过程中实现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途径，而不是将数据库表直接对外公开）。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外部系统对数据库的更新操作，利用Hibernate提供的透明化乐观锁实现，将大大提升我们的生产力。