标签： locking

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深入 ‘Distributed State Locking’：在多机房集群部署中，如何防止两个 Worker 同时争抢同一 ThreadID 的写权？

各位同仁，下午好！ 今天我们深入探讨一个在现代分布式系统中至关重要且极具挑战性的话题：在多机房集群部署中，如何防止两个 Worker 同时争抢同一 ThreadID 的写权？ 这个问题并非只是理论探讨，它直接关系到我们业务数据的完整性、系统的稳定性和用户体验。在单机环境下，我们有各种锁机制可以轻松解决并发问题。然而，一旦进入分布式，尤其是多机房（Multi-Datacenter, Multi-DC）的复杂环境，事情就变得截然不同。网络延迟、分区、节点故障、甚至时间同步问题，都可能让简单的锁机制失效，导致灾难性的数据不一致。 我将以讲座的形式，从问题的根源出发，逐步剖析各种解决方案及其在多机房场景下的利弊，并最终给出一些健壮且实用的实践建议。 一、问题的核心：ThreadID 写冲突与多机房挑战 首先，让我们明确这里的 ThreadID 是什么。它并非操作系统层面的线程ID，而是一个逻辑上的实体标识符，例如： 一个用户会话的ID 一个特定任务实例的ID 一个订单的ID 一个特定资源或数据的唯一标识 我们的目标是：对于任何一个给定的 ThreadID，在任何时刻，最多只能有一个 Worke …

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什么是 ‘Double-Checked Locking’ 的现代写法？解析 C++11 后静态局部变量初始化的线程安全性

各位编程爱好者，欢迎来到今天的技术讲座。我们将深入探讨一个在并发编程领域经久不衰的话题：’Double-Checked Locking’（双重检查锁定，简称 DCL）的现代写法，并重点解析 C++11 及后续标准中，静态局部变量初始化所带来的线程安全性保证。我们将以 C++ 编程专家的视角，剥开层层技术细节，洞察其原理与实践。 1. 单例模式与懒汉式初始化的困境 在软件设计中，单例模式（Singleton Pattern）是一种常用模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。这种模式在日志系统、配置管理器、线程池等场景中非常常见。 为了节省资源，我们通常希望单例实例只在首次被需要时才创建，这被称为“懒汉式初始化”（Lazy Initialization）。然而，当多个线程可能同时访问单例时，懒汉式初始化就面临严峻的挑战：如何确保在多线程环境下，单例实例只被创建一次，并且所有线程都能正确地获取到这个唯一的实例？ 考虑一个最简单的非线程安全懒汉式单例实现： // 示例1.1: 非线程安全的懒汉式单例 class Logger { public: stati …

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解析 ‘Double-Checked Locking’ 的陷阱：为什么在 C++11 之前它是错误的，而现在是安全的？

各位编程领域的专家、开发者们，大家下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在并发编程领域声名狼藉又极具教育意义的模式——“双重检查锁定”（Double-Checked Locking，简称 DCL）。这个模式在 C++ 世界中曾是一个饱受争议的“雷区”，在 C++11 之前被认为是错误的，但在 C++11 之后，随着新的内存模型和原子操作的引入，它才得以“洗白”，变得安全可行。 我们将一步步揭开 DCL 的神秘面纱，理解它为何在过去是如此危险，以及 C++11 究竟带来了哪些机制，让它重获新生。这不仅仅是对一个特定模式的解析，更是对 C++ 并发编程核心概念——内存模型、编译器优化、CPU 乱序执行以及原子操作——的深刻理解。 1. 双重检查锁定的诱惑：一个性能优化的幻象 首先，我们来定义一下 DCL 试图解决的问题。在多线程环境中，我们经常需要实现某种资源的延迟初始化（Lazy Initialization），例如单例模式（Singleton）。单例模式要求一个类在任何时刻只有一个实例。如果这个实例的创建成本很高，我们希望只在第一次真正需要它的时候才创建。 最直接的方法是在获取实例的方法上 …

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MySQL存储引擎之：`InnoDB`的`Locking`：`行锁`、`表锁`、`意向锁`和`Gap Lock`的底层实现。

MySQL InnoDB 存储引擎之 Locking：行锁、表锁、意向锁和 Gap Lock 的底层实现 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL InnoDB 存储引擎中的 Locking 机制，这是保证数据一致性和并发控制的核心。我们将详细分析行锁、表锁、意向锁和 Gap Lock 的实现原理和使用场景。 1. Locking 的基本概念 在多用户并发访问数据库时，为了保证数据的一致性和完整性，数据库系统必须提供 Locking 机制来防止多个事务同时修改同一份数据。Locking 机制允许事务在修改数据之前，先获取相应的锁，防止其他事务对该数据进行修改，从而避免数据冲突和丢失。 InnoDB 提供了多种 Locking 机制，包括： 行锁 (Row Lock)：锁定表中的特定行。 表锁 (Table Lock)：锁定整个表。 意向锁 (Intention Lock)：表明事务意图锁定某些行或页。 Gap Lock：锁定索引记录之间的间隙，防止幻读。 2. 行锁 (Row Lock) 行锁是 InnoDB 中最常用的 Locking 机制，它允许事务锁定表中的特定行，从而实现细粒度的 …

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MySQL存储引擎之：`InnoDB`的`Locking`：`行锁`、`表锁`、`意向锁`和`Gap Lock`的底层实现。

好的，各位同学，大家好！今天我们来深入探讨MySQL InnoDB存储引擎中的锁定机制，包括行锁、表锁、意向锁和Gap Lock，并探究它们的底层实现原理。 InnoDB 锁定机制概述 InnoDB 作为 MySQL 的默认存储引擎，以其强大的事务支持和并发控制能力著称。锁定机制是实现事务隔离和并发控制的关键。InnoDB 主要使用行锁来实现细粒度的并发控制，同时为了优化性能，还引入了表锁、意向锁和 Gap Lock 等辅助机制。 1. 行锁 (Row Lock) 行锁是 InnoDB 中最基本的锁类型，它针对表中的单个行进行锁定。当一个事务需要修改某一行数据时，它会先获取该行的行锁，阻止其他事务同时修改该行，从而保证数据的一致性。 1.1 行锁的类型 InnoDB 支持两种类型的行锁： 共享锁 (Shared Lock, S Lock)：允许持有锁的事务读取行数据，但不允许修改。多个事务可以同时持有同一行的共享锁。 排他锁 (Exclusive Lock, X Lock)：允许持有锁的事务读取和修改行数据，其他事务不能持有该行的任何锁（包括共享锁和排他锁）。 1.2 行锁的实现方式 …

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PHP `Distributed Locking` (`Redis Lock`/`ZooKeeper`)：解决并发资源竞争

各位观众，大家好！今天咱们聊聊并发编程里让人头疼，但又不得不面对的问题：分布式锁。这玩意儿就像一群熊孩子抢玩具，不加约束，那场面绝对惨不忍睹。所以，我们需要个“家长”出来维持秩序，这个“家长”就是分布式锁。 一、并发的烦恼：不加锁的后果 咱们先来模拟一个简单的场景：多个用户同时抢购一件商品，库存只有1个。 <?php // 模拟库存 $inventory = 1; function purchase() { global $inventory; echo “用户 ” . uniqid() . ” 尝试购买…n”; if ($inventory > 0) { // 模拟耗时操作，比如数据库更新 sleep(rand(1, 3)); $inventory–; echo “购买成功！剩余库存: ” . $inventory . “n”; } else { echo “库存不足！n”; } } // 模拟多个用户并发购买 $threads = []; for ($i = 0; $i < 5; $i++) { $threads[] = new Thread(functio …

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乐观锁（Optimistic Locking）与悲观锁（Pessimistic Locking）在应用层实现

好的，各位观众老爷们，今天咱们来聊聊并发控制界两大门派的绝世武功：乐观锁和悲观锁！😎 话说江湖纷争，数据江湖更是刀光剑影，一不小心就数据错乱，人仰马翻。要维护数据的一致性，就得靠锁这玩意儿了。 第一回：话说锁的江湖，悲观锁横行霸道 很久很久以前，在并发控制的江湖里，悲观锁是当之无愧的霸主。这名字一听就透着一股“我不信任任何人”的劲儿。悲观锁就像一个疑心病极重的老头，总是觉得有人要偷他的宝贝，所以在任何时候，只要他一访问某个数据，就立刻把数据锁起来，生怕别人动它一根毫毛。 这就好比你去银行取钱，悲观锁就像银行保安，你一进门，他就拉起警戒线，说：“这钱柜现在是我的了，谁也不许靠近！” 等你取完钱走了，他才把警戒线撤掉，让别人进来。 悲观锁在数据库层面的典型实现就是事务锁（Transaction Lock）。比如，你在执行SELECT … FOR UPDATE语句时，数据库就会对选中的数据行加锁，直到事务结束才会释放锁。 优点： 简单粗暴，效果好： 保证数据绝对安全，适用于对数据一致性要求极高的场景，比如银行转账。 实现容易： 数据库本身就提供了悲观锁机制，用起来很方便。 缺点： 效率低 …

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表级锁（Table-Level Locking）与页级锁（Page-Level Locking）

好嘞！各位观众老爷，各位技术大咖，以及各位还在秃头路上的程序员朋友们，大家好！我是你们的老朋友，BUG终结者，代码界的段子手，今天咱们就来聊聊数据库里那些“锁”事，特别是表级锁和页级锁这两位“锁”哥。 准备好了吗？系好安全带，咱们要发车啦！🚌 开场白：锁，数据库里的“守门神” 想象一下，你是一家银行的柜员，今天人山人海，大家都来存钱、取钱。如果大家可以同时对同一个账户进行操作，那画面太美我不敢看！ 银行早倒闭了。 数据库也是一样，它就像一个巨大的账本，记录着各种各样的数据。如果多个用户同时修改同一份数据，那数据就会变得混乱不堪，甚至导致数据丢失。为了保证数据的完整性和一致性，数据库引入了“锁”这个概念。 锁，就像银行的保安，负责控制对数据的访问，确保同一时间只有一个用户可以修改特定的数据。这样，数据就不会被打乱，银行（数据库）才能正常运营。 所以说，锁是数据库的“守门神”，守护着数据的安全。 第一幕：表级锁，简单粗暴的“锁老大” 首先登场的是咱们的“锁老大”——表级锁（Table-Level Locking）。这位老大哥的性格嘛，简单粗暴，就像他的名字一样，直接锁住整张表！ 什么是表级 …

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