高并發(fā)下的數(shù)據(jù)安全

我們知道在多線程寫入同一個(gè)文件的時(shí)候，會(huì)存現(xiàn)“線程安全”的問題（多個(gè)線程同時(shí)運(yùn)行同一段代碼，如果每次運(yùn)行結(jié)果和單線程運(yùn)行的結(jié)果是一樣的，結(jié)果和預(yù)期相同，就是線程安全的）。如果是MySQL數(shù)據(jù)庫，可以使用它自帶的鎖機(jī)制很好的解決問題，但是，在大規(guī)模并發(fā)的場(chǎng)景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場(chǎng)景中，還有另外一個(gè)問題，就是“超發(fā)”，如果在這方面控制不慎，會(huì)產(chǎn)生發(fā)送過多的情況。我們也曾經(jīng)聽說過，某些電商搞搶購活動(dòng)，買家成功拍下后，商家卻不承認(rèn)訂單有效，拒絕發(fā)貨。這里的問題，也許并不一定是商家奸詐，而是系統(tǒng)技術(shù)層面存在超發(fā)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的。

1. 超發(fā)的原因

假設(shè)某個(gè)搶購場(chǎng)景中，我們一共只有100個(gè)商品，在最后一刻，我們已經(jīng)消耗了99個(gè)商品，僅剩最后一個(gè)。這個(gè)時(shí)候，系統(tǒng)發(fā)來多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求，這批請(qǐng)求讀取到的商品余量都是99個(gè)，然后都通過了這一個(gè)余量判斷，最終導(dǎo)致超發(fā)。（同文章前面說的場(chǎng)景）

在上面的這個(gè)圖中，就導(dǎo)致了并發(fā)用戶B也“搶購成功”，多讓一個(gè)人獲得了商品。這種場(chǎng)景，在高并發(fā)的情況下非常容易出現(xiàn)。

2. 悲觀鎖思路

解決線程安全的思路很多，可以從“悲觀鎖”的方向開始討論。

悲觀鎖，也就是在修改數(shù)據(jù)的時(shí)候，采用鎖定狀態(tài)，排斥外部請(qǐng)求的修改。遇到加鎖的狀態(tài)，就必須等待。

雖然上述的方案的確解決了線程安全的問題，但是，別忘記，我們的場(chǎng)景是“高并發(fā)”。也就是說，會(huì)很多這樣的修改請(qǐng)求，每個(gè)請(qǐng)求都需要等待“鎖”，某些線程可能永遠(yuǎn)都沒有機(jī)會(huì)搶到這個(gè)“鎖”，這種請(qǐng)求就會(huì)死在那里。同時(shí)，這種請(qǐng)求會(huì)很多，瞬間增大系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)間，結(jié)果是可用連接數(shù)被耗盡，系統(tǒng)陷入異常。

3. FIFO隊(duì)列思路

那好，那么我們稍微修改一下上面的場(chǎng)景，我們直接將請(qǐng)求放入隊(duì)列中的，采用FIFO（First Input First Output，先進(jìn)先出），這樣的話，我們就不會(huì)導(dǎo)致某些請(qǐng)求永遠(yuǎn)獲取不到鎖。看到這里，是不是有點(diǎn)強(qiáng)行將多線程變成單線程的感覺哈。

然后，我們現(xiàn)在解決了鎖的問題，全部請(qǐng)求采用“先進(jìn)先出”的隊(duì)列方式來處理。那么新的問題來了，高并發(fā)的場(chǎng)景下，因?yàn)檎?qǐng)求很多，很可能一瞬間將隊(duì)列內(nèi)存“撐爆”，然后系統(tǒng)又陷入到了異常狀態(tài)。或者設(shè)計(jì)一個(gè)極大的內(nèi)存隊(duì)列，也是一種方案，但是，系統(tǒng)處理完一個(gè)隊(duì)列內(nèi)請(qǐng)求的速度根本無法和瘋狂涌入隊(duì)列中的數(shù)目相比。也就是說，隊(duì)列內(nèi)的請(qǐng)求會(huì)越積累越多，最終Web系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)候還是會(huì)大幅下降，系統(tǒng)還是陷入異常。

4. 樂觀鎖思路

這個(gè)時(shí)候，我們就可以討論一下“樂觀鎖”的思路了。樂觀鎖，是相對(duì)于“悲觀鎖”采用更為寬松的加鎖機(jī)制，大都是采用帶版本號(hào)（Version）更新。實(shí)現(xiàn)就是，這個(gè)數(shù)據(jù)所有請(qǐng)求都有資格去修改，但會(huì)獲得一個(gè)該數(shù)據(jù)的版本號(hào)，只有版本號(hào)符合的才能更新成功，其他的返回?fù)屬徥　＿@樣的話，我們就不需要考慮隊(duì)列的問題，不過，它會(huì)增大CPU的計(jì)算開銷。但是，綜合來說，這是一個(gè)比較好的解決方案。

有很多軟件和服務(wù)都“樂觀鎖”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通過這個(gè)實(shí)現(xiàn)，我們保證了數(shù)據(jù)的安全。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/wirr/p/8548156.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java高并发下的数据安全的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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