绝对干货 excel中一对多查找问题解决思路汇总 附公式模型
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2022-05-29
场景介绍
很多互联网场景(如商品秒杀,论坛回帖盖楼等),需要用加锁的方式,以对某种资源进行顺序访问控制。如果应用服务集群部署,则涉及到对分布式应用加锁。当前分布式加锁主要有三种方式:(磁盘)数据库、缓存数据库、Zookeeper。接下里让我们一起看看加锁实践过程。
加锁实现
package dcsDemo01;
import java.util.UUID;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class DistributedLock {
private final String host = "192.168.0.220";
private final int port = 6379;
private static final String SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String EXPIRE_TIME = "PX";
public DistributedLock(){}
/*
* @param lockName 锁名
* @param timeout 获取锁的超时时间
* @param lockTimeout 锁的有效时间
* @return 锁的标识
*/
public String getLockWithTimeout(String lockName, long timeout, long lockTimeout) {
String ret = null;
Jedis jedisClient = new Jedis(host, port);
try {
String authMsg = jedisClient.auth("Demo@123");
if (!SUCCESS.equals(authMsg)) {
System.out.println("AUTH FAILED: " + authMsg);
}
String identifier = UUID.randomUUID().toString();
String lockKey = "DLock:" + lockName;
long end = System.currentTimeMillis() + timeout;
while(System.currentTimeMillis() < end) {
String result = jedisClient.set(lockKey, identifier, SET_IF_NOT_EXIST, EXPIRE_TIME, lockTimeout);
if(SUCCESS.equals(result)) {
ret = identifier;
break;
}
try {
Thread.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
jedisClient.quit();
jedisClient.close();
}
return ret;
}
/*
* @param lockName 锁名
* @param identifier 锁的标识
*/
public void releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis jedisClient = new Jedis(host, port);
try {
String authMsg = jedisClient.auth("Demo@123");
if (!SUCCESS.equals(authMsg)) {
System.out.println("AUTH FAILED: " + authMsg);
}
String lockKey = "DLock:" + lockName;
if(identifier.equals(jedisClient.get(lockKey))) {
jedisClient.del(lockKey);
}
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
jedisClient.quit();
jedisClient.close();
}
}
}
测试代码
假设20个线程对10台mate10手机进行抢购:
package dcsDemo01;
import java.util.UUID;
public class CaseTest {
public static void main(String[] args) {
ServiceOrder service = new ServiceOrder();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
ThreadBuy client = new ThreadBuy(service);
client.start();
}
}
}
class ServiceOrder {
private final int MAX = 10;
DistributedLock DLock = new DistributedLock();
int n = 10;
public void handleOder() {
String userName = UUID.randomUUID().toString().substring(0,8) + Thread.currentThread().getName();
String identifier = DLock.getLockWithTimeout("Huawei Mate 10", 10000, 2000);
System.out.println("正在为用户:" + userName + " 处理订单");
if(n > 0) {
int num = MAX - n + 1;
System.out.println("用户:"+ userName + "购买第" + num + "台,剩余" + (--n) + "台");
}else {
System.out.println("用户:"+ userName + "无法购买,已售罄!");
}
DLock.releaseLock("Huawei Mate 10", identifier);
}
}
class ThreadBuy extends Thread {
private ServiceOrder service;
public ThreadBuy(ServiceOrder service) {
this.service = service;
}
@Override
public void run() {
service.handleOder();
}
}
运行结果
配置好实际的缓存实例连接地址、端口与连接密码,运行代码,得到以下结果:
正在为用户:eee56fb7Thread-16 处理订单
用户:eee56fb7Thread-16购买第1台,剩余9台
正在为用户:d6521816Thread-2 处理订单
用户:d6521816Thread-2购买第2台,剩余8台
正在为用户:d7b3b983Thread-19 处理订单
用户:d7b3b983Thread-19购买第3台,剩余7台
正在为用户:36a6b97aThread-15 处理订单
用户:36a6b97aThread-15购买第4台,剩余6台
正在为用户:9a973456Thread-1 处理订单
用户:9a973456Thread-1购买第5台,剩余5台
正在为用户:03f1de9aThread-14 处理订单
用户:03f1de9aThread-14购买第6台,剩余4台
正在为用户:2c315ee6Thread-11 处理订单
用户:2c315ee6Thread-11购买第7台,剩余3台
正在为用户:2b03b7c0Thread-12 处理订单
用户:2b03b7c0Thread-12购买第8台,剩余2台
正在为用户:75f25749Thread-0 处理订单
用户:75f25749Thread-0购买第9台,剩余1台
正在为用户:26c71db5Thread-18 处理订单
用户:26c71db5Thread-18购买第10台,剩余0台
正在为用户:c32654dbThread-17 处理订单
用户:c32654dbThread-17无法购买,已售罄!
正在为用户:df94370aThread-7 处理订单
用户:df94370aThread-7无法购买,已售罄!
正在为用户:0af94cddThread-5 处理订单
用户:0af94cddThread-5无法购买,已售罄!
正在为用户:e52428a4Thread-13 处理订单
用户:e52428a4Thread-13无法购买,已售罄!
正在为用户:46f91208Thread-10 处理订单
用户:46f91208Thread-10无法购买,已售罄!
正在为用户:e0ca87bbThread-9 处理订单
用户:e0ca87bbThread-9无法购买,已售罄!
正在为用户:f385af9aThread-8 处理订单
用户:f385af9aThread-8无法购买,已售罄!
正在为用户:46c5f498Thread-6 处理订单
用户:46c5f498Thread-6无法购买,已售罄!
正在为用户:935e0f50Thread-3 处理订单
用户:935e0f50Thread-3无法购买,已售罄!
正在为用户:d3eaae29Thread-4 处理订单
用户:d3eaae29Thread-4无法购买,已售罄!
如果注释掉加锁代码,变成无锁情况,则抢购无序。
//测试类中注释两行用于加锁的代码:
public void handleOder() {
String userName = UUID.randomUUID().toString().substring(0,8) + Thread.currentThread().getName();
//加锁代码
//String identifier = DLock.getLockWithTimeout("Huawei Mate 10", 10000, 2000);
System.out.println("正在为用户:" + userName + " 处理订单");
if(n > 0) {
int num = MAX - n + 1;
System.out.println("用户:"+ userName + "够买第" + num + "台,剩余" + (--n) + "台");
}else {
System.out.println("用户:"+ userName + "无法够买,已售罄!");
}
//加锁代码
//DLock.releaseLock("Huawei Mate 10", identifier);
}
注释加锁代码后的运行结果,可以看出处理过程是无序的:
正在为用户:e04934ddThread-5 处理订单
正在为用户:a4554180Thread-0 处理订单
用户:a4554180Thread-0购买第2台,剩余8台
正在为用户:b58eb811Thread-10 处理订单
用户:b58eb811Thread-10购买第3台,剩余7台
正在为用户:e8391c0eThread-19 处理订单
正在为用户:21fd133aThread-13 处理订单
正在为用户:1dd04ff4Thread-6 处理订单
用户:1dd04ff4Thread-6购买第6台,剩余4台
正在为用户:e5977112Thread-3 处理订单
正在为用户:4d7a8a2bThread-4 处理订单
用户:e5977112Thread-3购买第7台,剩余3台
正在为用户:18967410Thread-15 处理订单
用户:18967410Thread-15购买第9台,剩余1台
正在为用户:e4f51568Thread-14 处理订单
用户:21fd133aThread-13购买第5台,剩余5台
用户:e8391c0eThread-19购买第4台,剩余6台
正在为用户:d895d3f1Thread-12 处理订单
用户:d895d3f1Thread-12无法购买,已售罄!
正在为用户:7b8d2526Thread-11 处理订单
用户:7b8d2526Thread-11无法购买,已售罄!
正在为用户:d7ca1779Thread-8 处理订单
用户:d7ca1779Thread-8无法购买,已售罄!
正在为用户:74fca0ecThread-1 处理订单
用户:74fca0ecThread-1无法购买,已售罄!
用户:e04934ddThread-5购买第1台,剩余9台
用户:e4f51568Thread-14购买第10台,剩余0台
正在为用户:aae76a83Thread-7 处理订单
用户:aae76a83Thread-7无法购买,已售罄!
正在为用户:c638d2cfThread-2 处理订单
用户:c638d2cfThread-2无法购买,已售罄!
正在为用户:2de29a4eThread-17 处理订单
用户:2de29a4eThread-17无法购买,已售罄!
正在为用户:40a46ba0Thread-18 处理订单
用户:40a46ba0Thread-18无法购买,已售罄!
正在为用户:211fd9c7Thread-9 处理订单
用户:211fd9c7Thread-9无法购买,已售罄!
正在为用户:911b83fcThread-16 处理订单
用户:911b83fcThread-16无法购买,已售罄!
用户:4d7a8a2bThread-4购买第8台,剩余2台
总的来说,使用DCS服务中Redis类型的缓存实例实现分布式加锁,有几大优势:
1、加锁操作简单,使用SET、GET、DEL等几条简单命令即可实现锁的获取和释放。
2、性能优越,缓存数据的读写优于磁盘数据库与Zookeeper。
3、可靠性强,DCS有主备和集群实例类型,避免单点故障。
以上代码实现仅展示使用DCS服务进行加锁访问的便捷性,具体技术实现需要考虑死锁、锁的检查等情况,欢迎点击分布式缓存服务DCS了解更多。
Redis 分布式缓存服务
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