SpringBoot中基于MongoDB的findAndModify原子操作实现分布式锁原理详解

本文主要是介绍SpringBoot中基于MongoDB的findAndModify原子操作实现分布式锁原理详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

❃博主首页 : 「码到三十五」 ,同名公众号 :「码到三十五」,wx号 : 「liwu0213」
☠博主专栏 : <mysql高手> <elasticsearch高手> <源码解读> <java核心> <面试攻关>
♝博主的话 : 搬的每块砖,皆为峰峦之基;公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder,一起筑基

分布式系统中,分布式锁是一种常用的同步机制,通过MongoDB提供的findAndModify原子操作,可以有效地实现分布式锁的功能。

文章目录

    • 一、MongoDB的锁机制
    • 二、分布式锁的需求
    • 三、基于MongoDB的分布式锁实现原理
      • 1. 锁集合的创建
      • 2. 尝试获取锁
      • 3. 锁的重入和超时
      • 4. 释放锁
      • MongoDB findAndModify原理
    • 四、Spring Boot中简单实现
        • 1. 定义锁文档
        • 2. 实现锁服务
        • 3. 使用锁服务
    • 五、注意

一、MongoDB的锁机制

MongoDB的锁机制主要用于保护数据的一致性和正确性。当多个客户端同时对同一文档进行操作时,MongoDB通过锁机制来确保每个操作的顺序和结果都是正确的。锁机制通过对文档进行加锁来实现,包括读锁和写锁。读锁允许多个客户端同时读取文档,但写锁则是互斥的,即同一时间只能有一个客户端持有写锁。

findAndModify是MongoDB提供的一个非常强大的命令,它允许你同时执行查询和更新操作,并且这个操作是原子的。这意味着在findAndModify执行期间,没有其他客户端可以修改被查询的文档,直到该命令完成。这个特性使其成为实现分布式锁的理想选择。

二、分布式锁的需求

在分布式系统中,分布式锁需要满足以下几个基本要求:

  1. 互斥性:在任意时刻,只有一个客户端能够持有锁。
  2. 不会死锁:客户端在持有锁期间如果崩溃或断开连接,锁必须能够被释放,以防止死锁。
  3. 容错性:在分布式环境下,部分节点或网络故障不应影响锁的正常工作。
  4. 高性能:锁的获取和释放操作应该尽可能快,以减少对系统性能的影响。

三、基于MongoDB的分布式锁实现原理

1. 锁集合的创建

首先,在MongoDB中创建一个专门的集合(如locks)来存储锁信息。每个锁由一个文档表示,文档中包含了锁的关键信息,如锁名(lockName)、持有者(holder)、锁定时间(lockedAt)、过期时间(expiresAt)等。

2. 尝试获取锁

当客户端需要获取锁时,它执行以下步骤:

  • 使用findAndModify命令查询locks集合中的对应锁文档。
  • 查询条件包括锁名和当前持有者为空(表示锁未被占用)且当前时间小于过期时间(如果存在过期时间字段)。
  • 更新操作设置持有者为当前客户端的标识,设置锁定时间,并可选地设置过期时间。
  • 如果findAndModify命令成功更新了文档,则表示客户端成功获取了锁;如果更新失败(因为其他客户端已经设置了持有者或已过期时间已过),则表示锁已被占用或已过期。

3. 锁的重入和超时

  • 重入性:可以通过在文档中增加一个重入计数器来实现锁的重入性。当客户端尝试重新获取已被自己持有的锁时,重入计数器增加。
  • 超时机制:设置过期时间(expiresAt)来防止客户端在持有锁期间崩溃而无法释放锁。当过期时间到达时,其他客户端可以清除该锁(通过检查并更新expiresAtholder字段)。

4. 释放锁

当客户端完成操作后,它执行以下步骤来释放锁:

  • 再次使用findAndModify命令查询并更新locks集合中的对应锁文档。
  • 更新操作将文档的持有者设置为空(或某个特定的释放标识),并可能更新锁定时间或重入计数器(如果实现了重入性)。
  • 如果需要,还可以更新过期时间字段以清除过期的锁。

在分布式系统中,实现锁机制是一项关键任务,用于控制对共享资源的访问,防止数据不一致。MongoDB的findAndModify命令是一种强大的原子操作,可以用于实现简单的分布式锁。下面详细介绍其原理,并在Spring Boot环境中给出一个实现案例。

MongoDB findAndModify原理

findAndModify是MongoDB中的一个命令,它用于查找并更新一个文档,这个操作是原子的,意味着在查找和更新文档期间,不会有其他操作可以修改这个文档。利用这个特性,我们可以创建一个简单的分布式锁:

  1. 锁定机制

    • 在数据库中创建一个集合(例如locks),每个锁由一个文档表示。
    • 每个文档包含锁的关键信息,如锁名(lockName)、持有者(holder)、锁定时间(lockedAt)等。
    • 当需要锁定某个资源时,使用findAndModify尝试更新集合中的一个文档,设置holderlockedAt。如果更新成功,则表示获得了锁;如果失败(例如,因为其他客户端已经设置了holder),则表示锁已被占用。
  2. 释放机制

    • 持有锁的客户端在完成操作后,需要释放锁。这通常通过另一个findAndModify操作来完成,将文档的holder设置为null或某个特定的释放标识。

四、Spring Boot中简单实现

Spring Boot中可以使用Spring Data MongoDB与MongoDB的交互。

1. 定义锁文档
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;@Document(collection = "locks")
public class Lock {@Idprivate String id;private String lockName;private String holder;private Date lockedAt;// Getters and Setters
}
2. 实现锁服务
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.FindAndModifyOptions;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class LockService {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;public boolean tryLock(String lockName, String clientId) {Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("lockName").is(lockName).and("holder").isNull());Update update = new Update();update.set("holder", clientId);update.set("lockedAt", new Date());FindAndModifyOptions options = new FindAndModifyOptions();options.returnNew(true);Lock lock = mongoTemplate.findAndModify(query, update, options, Lock.class);return lock != null && lock.getHolder().equals(clientId);}public void releaseLock(String lockName, String clientId) {Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("lockName").is(lockName).and("holder").is(clientId));Update update = new Update();update.set("holder", null);mongoTemplate.findAndModify(query, update, Lock.class);}
}
3. 使用锁服务

在服务层或控制器中,注入LockService并调用tryLockreleaseLock方法来控制对共享资源的访问。

五、注意

  • 锁的粒度:根据实际需求选择合适的锁粒度,避免过细或过粗的锁粒度导致的性能问题或资源竞争。
  • 锁的过期时间:合理设置锁的过期时间,以确保在客户端崩溃或其他异常情况下能够释放锁。
  • 网络延迟和分区:在分布式系统中,网络延迟和分区问题可能会导致findAndModify操作的延迟或失败。需要考虑这些因素对锁的性能和可靠性的影响。

关注公众号[码到三十五]获取更多技术干货 !

这篇关于SpringBoot中基于MongoDB的findAndModify原子操作实现分布式锁原理详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132017

相关文章

使用Redis快速实现共享Session登录的详细步骤

《使用Redis快速实现共享Session登录的详细步骤》在Web开发中,Session通常用于存储用户的会话信息,允许用户在多个页面之间保持登录状态,Redis是一个开源的高性能键值数据库,广泛用于... 目录前言实现原理:步骤:使用Redis实现共享Session登录1. 引入Redis依赖2. 配置R

SpringBoot实现RSA+AES自动接口解密的实战指南

《SpringBoot实现RSA+AES自动接口解密的实战指南》在当今数据泄露频发的网络环境中,接口安全已成为开发者不可忽视的核心议题,RSA+AES混合加密方案因其安全性高、性能优越而被广泛采用,本... 目录一、项目依赖与环境准备1.1 Maven依赖配置1.2 密钥生成与配置二、加密工具类实现2.1

在Java中实现线程之间的数据共享的几种方式总结

《在Java中实现线程之间的数据共享的几种方式总结》在Java中实现线程间数据共享是并发编程的核心需求,但需要谨慎处理同步问题以避免竞态条件,本文通过代码示例给大家介绍了几种主要实现方式及其最佳实践,... 目录1. 共享变量与同步机制2. 轻量级通信机制3. 线程安全容器4. 线程局部变量(ThreadL

Go语言使用select监听多个channel的示例详解

《Go语言使用select监听多个channel的示例详解》本文将聚焦Go并发中的一个强力工具,select,这篇文章将通过实际案例学习如何优雅地监听多个Channel,实现多任务处理、超时控制和非阻... 目录一、前言:为什么要使用select二、实战目标三、案例代码:监听两个任务结果和超时四、运行示例五

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

Linux线程同步/互斥过程详解

《Linux线程同步/互斥过程详解》文章讲解多线程并发访问导致竞态条件,需通过互斥锁、原子操作和条件变量实现线程安全与同步,分析死锁条件及避免方法,并介绍RAII封装技术提升资源管理效率... 目录01. 资源共享问题1.1 多线程并发访问1.2 临界区与临界资源1.3 锁的引入02. 多线程案例2.1 为

分布式锁在Spring Boot应用中的实现过程

《分布式锁在SpringBoot应用中的实现过程》文章介绍在SpringBoot中通过自定义Lock注解、LockAspect切面和RedisLockUtils工具类实现分布式锁,确保多实例并发操作... 目录Lock注解LockASPect切面RedisLockUtils工具类总结在现代微服务架构中,分布

Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能

《Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能》Thumbnailator是高性能Java图像处理库,支持缩放、旋转、水印添加、裁剪及格式转换,提供易用API和性能优化,适合Web应... 目录1. 图片处理库Thumbnailator介绍2. 基本和指定大小图片缩放功能2.1 图片缩放的

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Spring Boot集成/输出/日志级别控制/持久化开发实践

《SpringBoot集成/输出/日志级别控制/持久化开发实践》SpringBoot默认集成Logback,支持灵活日志级别配置(INFO/DEBUG等),输出包含时间戳、级别、类名等信息,并可通过... 目录一、日志概述1.1、Spring Boot日志简介1.2、日志框架与默认配置1.3、日志的核心作用