Zusammenfassung verteilter Transaktionen und verteilter Sperren

Verteilte Transaktionen

Was ist eine verteilte Transaktion?

Einführung in das verteilte Transaktionsmodell:

Verteilte Transaktionen beziehen sich auf Transaktionsvorgänge, an denen mehrere Teilnehmer beteiligt sind. Diese Teilnehmer können sich auf verschiedenen physischen Knoten oder zwischen verschiedenen Systemen befinden. Es muss sichergestellt werden, dass die Vorgänge aller Teilnehmer entweder erfolgreich sind oder nicht, um die Datenkonsistenz aufrechtzuerhalten.

Transaktionsteilnehmer „Ressourcenmanager (RM): Synonym für Transaktionsteilnehmer“: Beispielsweise ist jede Datenbank ein Transaktionsteilnehmer.
Transaktionskoordinator „Transaction Manager (TM): Synonym für Transaktionskoordinator“: ein Dienstprogramm, das auf mehrere Datenquellen zugreift.
Im verteilten Transaktionsmodell verwaltet ein TM mehrere RMs, d. h. ein Dienstprogramm greift auf mehrere Datenquellen zu; TM ist ein globaler Transaktionsmanager, der den Fortschritt durchzuführender lokaler Mehrparteientransaktionen koordiniert Sie werden gemeinsam festgeschrieben oder zurückgesetzt, um letztendlich eine globale ACID-Eigenschaft zu erreichen.

Was sind die Implementierungsmethoden verteilter Transaktionen?

Zu den gängigen Implementierungsmethoden für verteilte Transaktionen gehören zweiphasiges Commit (2PC), dreiphasiges Commit (3PC), TCC-Transaktionsmodell (Try-Confirm-Cancel), Nachrichtenwarteschlange usw.

Was ist der Unterschied zwischen zweiphasigem Commit und dreiphasigem Commit?

Die zweiphasige Übermittlung ist ein synchrones Blockierungsprotokoll, bei dem die Teilnehmer unter Anleitung des Koordinators arbeiten müssen. Es gibt einzelne Fehlerquellen und Leistungsengpässe. Die dreiphasige Übermittlung wird auf der Grundlage von zwei Phasen eingeführt Übermittlung. Der Timeout-Mechanismus reduziert die Blockierungszeit, es gibt jedoch immer noch Blockierungsprobleme und einzelne Fehlerpunkte.
Two-Phase Commit (kurz 2PC) und Three-Phase Commit (kurz 3PC) werden in verteilten Systemen verwendet, um ein konsistentes Datenprotokoll zwischen mehreren Teilnehmern sicherzustellen.

• Zweistufige Einreichung (2PC):

1. Vorbereitungsphase: Der Koordinator sendet Anfragen zur Transaktionsvorbereitung an alle Teilnehmer und wartet auf Antworten der Teilnehmer. Die Teilnehmer führen Transaktionsvorbereitungsvorgänge durch und senden fertige Nachrichten an den Koordinator.
2. Commit-Phase: Wenn alle Teilnehmer bereit sind, sendet der Koordinator eine Commit-Anfrage an alle Teilnehmer, und die Teilnehmer führen den Commit-Vorgang der Transaktion durch und senden eine Bestätigungsnachricht an den Koordinator. Nach Erhalt aller Bestätigungsnachrichten entscheidet der Koordinator, ob die Transaktion festgeschrieben wird.

• Dreistufige Einreichung (3PC):

1. CanCommit-Phase (Vorbereitungsphase): Der Koordinator sendet eine CanCommit-Anfrage an alle Teilnehmer, und die Teilnehmer führen vorbereitende Vorgänge für lokale Transaktionen durch und senden Bereitschaftsnachrichten an den Koordinator.
2. PreCommit-Phase (Pre-Commit-Phase): Der Koordinator wartet auf fertige Nachrichten aller Teilnehmer. Wenn alle Teilnehmer bereit sind, sendet der Koordinator eine PreCommit-Anfrage an alle Teilnehmer, und die Teilnehmer führen den Pre-Commit-Vorgang der Transaktion durch und geben die Ergebnisse an den Koordinator zurück.
3. DoCommit-Phase (Commit-Phase): Nachdem der Koordinator Feedback von allen Teilnehmern erhalten hat, entscheidet er anhand der Feedback-Ergebnisse, ob die Transaktion festgeschrieben wird. Wenn alle Teilnehmer Erfolg melden, sendet der Koordinator eine DoCommit-Anfrage und die Teilnehmer führen den Commit-Vorgang der Transaktion durch. Andernfalls sendet der Koordinator eine DoAbort-Anfrage und der Teilnehmer führt einen Rollback-Vorgang der Transaktion durch.

Die dreiphasige Übermittlung führt im Vergleich zur zweiphasigen Übermittlung eine Pre-Commit-Phase ein, die die Konsistenz von Transaktionen bei Netzwerkanomalien oder Teilnehmerausfällen besser gewährleisten kann. Allerdings leidet das dreiphasige Commit in einigen Sonderfällen immer noch unter blockierenden und nicht deterministischen Problemen.
Die Wahl zwischen zweiphasigem und dreiphasigem Commit hängt von den spezifischen Anforderungen und Leistungsanforderungen des Systems ab. Das zweiphasige Commit ist einfach und unkompliziert, kann jedoch unter bestimmten Fehlerbedingungen dazu führen, dass die Transaktion nicht abgeschlossen werden kann. Das dreiphasige Commit führt zusätzliche Phasen ein, verbessert die Fehlertoleranz, erhöht jedoch die Komplexität und Latenz. Treffen Sie Kompromisse und Entscheidungen basierend auf den tatsächlichen Umständen.

2PC ist ein einfaches Modell zur Implementierung verteilter Transaktionen. Die zwei Phasen sind:

1. Abstimmungsphase:
   a. Der Koordinator (Koordinator, d. h. Transaktionsmanager) initiiert eine CanCommit-Anfrage zur Durchführung der Operation an den Transaktionsteilnehmer (Kohorte, d. h. lokaler Ressourcenmanager). und warten Sie auf die Antwort des Teilnehmers.
   b. Nach Erhalt der Anfrage führt der Teilnehmer den Transaktionsvorgang in der Anfrage aus, zeichnet die Protokollinformationen auf (einschließlich des Bildes vor der Ausführung der Transaktion) und sperrt den aktuellen Datensatz. Wenn die Ausführung erfolgreich ist, sendet der Teilnehmer eine „Ja“-Nachricht an den Koordinator, um seine Zustimmung zur Operation anzuzeigen; wenn sie nicht erfolgreich ist, wird eine „Nein“-Nachricht gesendet, um die Beendigung der Operation anzuzeigen.
   c. Wenn alle Teilnehmer die Operationsergebnisse zurücksenden (Ja- oder Nein-Nachrichten), tritt das System in die Übermittlungsphase ein.
2. Commit-Phase:
   Wenn jeder Teilnehmer mit „Ja“ antwortet, initiiert der Koordinator eine Transaktionsübermittlungsoperation an alle Teilnehmer, und alle Teilnehmer führen nach Erhalt lokale Transaktionen aus. Senden Sie die Operation und senden Sie eine ACK an den Koordinator; wenn ein Teilnehmer mit „Nein“ antwortet oder eine Zeitüberschreitung auftritt, initiiert der Koordinator einen Transaktions-Rollback-Vorgang für alle Teilnehmer, und dann führen alle Teilnehmer lokale Transaktions-Rollback-Vorgänge durch und melden sich nach Erhalt an den Koordinator. Senden Sie ACK.
3. Nachteile:
   Single Point of Failure: Sobald es ein Problem mit dem Koordinator gibt, funktioniert der gesamte Einreichungsprozess der zweiten Phase nicht. Was noch schwerwiegender ist, ist, dass der Koordinator auftaucht Phase zwei. Wenn ein Problem auftritt, befinden sich andere Teilnehmer in einem Zustand, in dem Transaktionsressourcen gesperrt werden, und können den Transaktionsvorgang nicht weiter abschließen.
   Dateninkonsistenz: In der zweiten Phase der zweiphasigen Übermittlung, d Prozess des Sendens der Commit-Anfrage Der Koordinator schlägt fehl, was dazu führt, dass nur einige Teilnehmer Commit-Anfragen erhalten. Nachdem dieser Teil der Teilnehmer die Festschreibungsanforderung erhalten hat, führt er den Festschreibungsvorgang aus. Andere Maschinen, die die Festschreibungsanforderung nicht erhalten haben, können jedoch keine Transaktionsübermittlung durchführen, was zu Dateninkonsistenzen führt.
   

Wie löst das TCC-Transaktionsmodell verteilte Transaktionen?

Das TCC-Transaktionsmodell umfasst drei Phasen: Ressourcenreservierung, Bestätigungsausführung und Stornierungsausführung und erreicht die Konsistenz verteilter Transaktionen durch die Aufteilung von Geschäftslogik und Statusverwaltung.

Das TCC-Transaktionsmodell (Try-Confirm-Cancel) ist ein Modell zur Verarbeitung von Transaktionen in einem verteilten System. Es erreicht Transaktionskonsistenz, indem es Transaktionsvorgänge in drei Phasen zerlegt. Im Folgenden werden die einzelnen Phasen des TCC-Transaktionsmodells und ihre Rolle im Detail vorgestellt:

1. Versuchsphase:

In der Testphase versuchen Transaktionsteilnehmer, Ressourcen zu reservieren und zu sperren, einige Prüfungen und Vorbereitungen durchzuführen, ändern die Ressourcen jedoch nicht tatsächlich.
Wenn die versuchten Vorgänge aller Teilnehmer erfolgreich sind, bedeutet dies, dass die Reservierung und Sperrung von Ressourcen verfügbar ist und die Bestätigungsphase beginnt.
Wenn der versuchte Vorgang eines Teilnehmers fehlschlägt, was auf eine Nichtverfügbarkeit der Ressource oder andere Probleme hinweist, wird die Transaktion zurückgesetzt oder es werden entsprechende Ausgleichsmaßnahmen ergriffen.
2. Schritt bestätigen:

In der Bestätigungsphase führen Transaktionsteilnehmer echte Ressourcenaktualisierungsvorgänge durch und aktualisieren den zuvor reservierten Ressourcenstatus.
Wenn die Bestätigungsvorgänge aller Teilnehmer erfolgreich sind, bedeutet dies, dass die Transaktion erfolgreich ausgeführt wurde und die Transaktion übermittelt werden kann.
Wenn der Bestätigungsvorgang eines Teilnehmers fehlschlägt, bedeutet dies, dass ein Problem bei der Transaktionsausführung vorliegt und ein Rollback oder ein entsprechender Kompensationsvorgang erforderlich ist.
3. Phase abbrechen:

In der Abbruchphase führen Transaktionsteilnehmer die Abbruchvorgänge zuvor durchgeführter Ressourcenreservierungen und -sperren durch und stellen den Ressourcenstatus auf den Zustand vor der Versuchsphase wieder her.
Wenn die Abbruchvorgänge aller Teilnehmer erfolgreich sind, bedeutet dies, dass die Transaktionsausführung fehlgeschlagen ist und ein Rollback-Vorgang durchgeführt werden kann.
Wenn der Löschvorgang eines Teilnehmers fehlschlägt, sind möglicherweise andere Ausgleichsmaßnahmen oder manuelle Eingriffe erforderlich, um den Systemzustand zu reparieren.
Das TCC-Transaktionsmodell erreicht die Konsistenz und Konsistenz verteilter Transaktionen, indem es Transaktionen in drei Phasen aufteilt: Versuch, Bestätigung und Abbruch, sodass in jeder Phase relevante Geschäftslogik- und Statusprüfungen durchgeführt werden können. Zuverlässigkeit.

Zu den Vorteilen des TCC-Transaktionsmodells gehören:

Hohe Flexibilität: Die Logik und Abläufe jeder Stufe können entsprechend den Geschäftsanforderungen definiert werden.
Explizite Kompensationslogik: Durch Abbrechen des Kompensationsvorgangs in der Phase können zuvor durchgeführte Vorgänge zurückgesetzt oder kompensiert werden, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.
Fehlertoleranz und Skalierbarkeit: Kompensationsvorgänge können die Systemkonsistenz auch bei Teilnehmerausfall oder Netzwerkausfall aufrechterhalten.
Allerdings weist das TCC-Transaktionsmodell auch einige Einschränkungen auf:

Entwicklungskomplexität: Die Implementierung des TCC-Transaktionsmodells erfordert eine sorgfältige Aufteilung und Gestaltung der Geschäftslogik sowie die Berücksichtigung der Ausführungssequenz, Ausnahmebehandlung usw. jeder Phase.
Parallelitätsleistung: Das TCC-Modell kann in Situationen mit hoher Parallelität zu Ressourcenkonkurrenz führen

Was ist der Unterschied zwischen starker Konsistenz und letztendlicher Konsistenz bei verteilten Transaktionen?

Eine starke Konsistenz erfordert, dass alle Teilnehmer einer Transaktion unmittelbar nach Abschluss der Transaktion einen konsistenten Zustand erreichen, während die eventuelle Konsistenz zulässt, dass Dateninkonsistenzen innerhalb eines bestimmten Zeitraums bestehen, aber schließlich einen konsistenten Zustand erreichen.

Wie kann die Zuverlässigkeit verteilter Transaktionen sichergestellt werden?

Verteilte Transaktionen stellen eigentlich die Transaktionsverarbeitung in verteilten Systemen dar. Um es ganz klar auszudrücken: Das Zuverlässigkeitsproblem besteht darin, wie die Zuverlässigkeit in verteilten Systemen sichergestellt werden kann.
Sie können Nachrichtenwarteschlangen verwenden, um eine zuverlässige Zustellung und Verarbeitung von Transaktionsnachrichten sicherzustellen, verteilte Sperren verwenden, um sich gegenseitig ausschließenden Zugriff auf Ressourcen sicherzustellen, und angemessene Wiederholungs- und Kompensationsmechanismen implementieren, um Ausnahmen in Transaktionen zu behandeln.

Verteilte Transaktionen beziehen sich auf Transaktionsvorgänge, an denen mehrere Knoten oder Teilnehmer beteiligt sind und die an verschiedenen physischen Standorten oder Netzwerkumgebungen verteilt sein können. In verteilten Systemen ist die Gewährleistung der Zuverlässigkeit von Transaktionen ein zentrales Thema, da die Kommunikation zwischen Knoten unter Verzögerungen, Ausfällen oder Dateninkonsistenzen leiden kann. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Zuverlässigkeit verteilter Transaktionen sicherzustellen:

Two-Phase Commit (2PC): 2PC ist ein klassisches verteiltes Transaktionsprotokoll, das den Koordinatorknoten verwendet, um sicherzustellen, dass alle Teilnehmerknoten einen Konsens erzielen, bevor die Transaktion festgeschrieben wird. In 2PC sendet der Koordinatorknoten Pre-Commit-Anfragen an alle Teilnehmer und wartet auf deren Antworten. Wenn alle Teilnehmer zum Festschreiben bereit sind, sendet der Koordinatorknoten eine Festschreibungsanforderung; andernfalls wird eine Abbruchanforderung gesendet. 2PC garantiert die Atomizität verteilter Transaktionen, kann jedoch zu Blockaden führen, wenn der Koordinatorknoten ausfällt.

Three-Phase Commit (3PC): 3PC ist eine Verbesserung gegenüber 2PC und soll das Blockierungsproblem in 2PC lösen. Im Gegensatz zu 2PC führt 3PC eine Pre-Commit-Phase ein, in der der Koordinatorknoten alle teilnehmenden Knoten fragt, ob sie zum Commit der Transaktion bereit sind. Wenn alle Teilnehmer bereit sind, gehen Sie in die Einreichungsphase über; andernfalls gehen Sie in die Abbruchphase. 3PC reduziert das Blockierungsproblem bei Ausfall des Koordinatorknotens durch die Einführung eines Timeout-Mechanismus und zusätzlicher Zwischenzustände.

Asynchrone Übermittlung basierend auf der Nachrichtenwarteschlange: Diese Methode asynchronisiert den Übermittlungsprozess verteilter Transaktionen, indem die Übermittlungsanforderung in die Nachrichtenwarteschlange gestellt und von einem Hintergrundprozess oder -dienst verarbeitet wird. In diesem Modus sendet der Teilnehmerknoten die Ergebnisse des Transaktionsvorgangs an die Nachrichtenwarteschlange, und der Hintergrundprozess ist für das Sammeln und Verarbeiten dieser Ergebnisse verantwortlich, um zu entscheiden, ob die Transaktion festgeschrieben werden soll. Dieser Ansatz verringert die Abhängigkeit vom Koordinatorknoten und sorgt für eine höhere Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Verteiltes Konsistenzprotokoll: Das Konsistenzprotokoll ist ein Mechanismus, der verwendet wird, um die Konsistenz verteilter Systeme wie Paxos, Raft usw. sicherzustellen. Diese Protokolle erreichen einen Konsens, indem sie Abstimmungen und Wahlen zwischen Knoten durchführen und sicherstellen, dass alle Knoten im verteilten System einen konsistenten Zustand erreichen. Die Verwendung eines Konsistenzprotokolls kann eine hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz bieten und gleichzeitig die Zuverlässigkeit gewährleisten.

Optimistische Parallelitätskontrolle (OCC): OCC ist eine Methode zur Behandlung von Transaktionskonflikten in einer verteilten Umgebung. Es geht davon aus, dass Konflikte zwischen Transaktionen seltener auftreten und ermöglicht die gleichzeitige Ausführung. OCC nutzt Mechanismen zur Versionskontrolle und Konflikterkennung, um die Datenkonsistenz sicherzustellen. Bevor eine Transaktion festgeschrieben wird, prüft OCC, ob andere Transaktionen während der Transaktion dieselben Daten geändert haben. Wenn ein Konflikt vorliegt, wird die aktuelle Transaktion abgebrochen und ein Rollback-Vorgang durchgeführt.

Verteilte Sperre: Die verteilte Sperre ist ein Mechanismus zum Koordinieren des gleichzeitigen Zugriffs in einem verteilten System. Es kann verwendet werden, um gemeinsam genutzte Ressourcen zu schützen und Dateninkonsistenzen zu vermeiden, die durch gleichzeitigen Zugriff verursacht werden. Verteilte Sperren können auf Basis verschiedener Technologien wie ZooKeeper, Redis usw. implementiert werden. Durch den Erwerb verteilter Sperren können Transaktionen sicherstellen, dass andere Transaktionen nicht gleichzeitig auf dieselben Ressourcen zugreifen, während sie kritische Vorgänge ausführen.

Datenreplikation und Fehlertoleranz: Um die Zuverlässigkeit verteilter Systeme zu verbessern, können Datenreplikations- und Fehlertoleranzmechanismen eingesetzt werden. Durch die Datenreplikation können Daten auf mehreren Knoten gespeichert werden, sodass bei Ausfall eines Knotens andere Knoten weiterhin Dienste bereitstellen können. Fehlertolerante Technologien wie redundantes Backup und Fehlerwiederherstellung können sicherstellen, dass das System im Falle eines Knotenausfalls oder Netzwerkausfalls automatisch den Normalbetrieb wieder aufnehmen kann.

Was sind die Vor- und Nachteile verteilter Transaktionen?

Zu den Vorteilen gehört die Möglichkeit, systemübergreifende Transaktionsvorgänge zu implementieren und die Skalierbarkeit und Parallelität des Systems zu verbessern; zu den Nachteilen gehören die Einführung von Komplexität und Leistungsaufwand sowie das Risiko von Single Points of Failure und Netzwerkkommunikation.

Was sind Empty Rollback und Hang Prevention?

1. Leeres Rollback: Leeres Rollback bedeutet, dass beim Rollback einer Transaktion der Rollback-Vorgang selbst keine tatsächlichen Auswirkungen hat, da die Transaktion keine tatsächlichen Änderungs- oder Schreibvorgänge ausführt. Ein Null-Rollback kann auftreten, weil eine Transaktion keine Datenänderungsvorgänge durchgeführt hat oder während des Rollbacks ein Fehler aufgetreten ist und der Rollback-Vorgang tatsächlich keine Transaktionsänderungen rückgängig gemacht hat. Ein leeres Rollback verursacht unnötigen Leistungsaufwand, da der Rollback-Vorgang Systemressourcen verbraucht, aber keine wesentlichen Änderungen an den Daten hervorruft.

2. Hang-Prävention: Anti-Hanging bezieht sich auf den Prozess der gleichzeitigen Transaktionsverarbeitung, um zu verhindern, dass eine Transaktion während des Wartens auf Ressourcen dauerhaft von anderen Transaktionen blockiert wird, was dazu führt, dass das System in einen Deadlock-Zustand oder einen langen Wartezustand fällt. Unter Aussetzung versteht man eine Situation, in der eine Transaktion ausgesetzt wird und nicht mehr ausgeführt werden kann. Das Ziel von Anti-Hanging besteht darin, sicherzustellen, dass alle Transaktionen im System normal ausgeführt werden können, und zu verhindern, dass eine von ihnen aufgrund von Ressourcenkonkurrenz nicht mehr ausgeführt werden kann.

Um ein Hängenbleiben zu verhindern, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Legen Sie ein angemessenes Transaktionszeitlimit fest: Wenn eine Transaktion nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums abgeschlossen wird, kann das System sie zurücksetzen, um lange Wartezeiten zu vermeiden.
Legen Sie ein angemessenes Sperrzeitlimit fest: Wenn eine Transaktion eine Sperre anfordert und die Sperre nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erhalten werden kann, kann die Ausführung der Transaktion unterbrochen oder ein Rollback-Vorgang durchgeführt werden durchgeführt werden, um eine Suspendierung zu vermeiden.
Verwenden Sie den Deadlock-Erkennungs- und Lösungsmechanismus: Mithilfe des Deadlock-Erkennungsalgorithmus können Sie Deadlock-Situationen, die zum Hängenbleiben führen können, rechtzeitig erkennen und beheben.
Optimieren Sie die Parallelitätskontrollstrategie: Entwerfen Sie die Parallelitätskontrollstrategie von Transaktionen angemessen, um unnötigen Ressourcenwettbewerb und sich gegenseitig ausschließenden Zugriff zu vermeiden und dadurch die Möglichkeit eines Hängenbleibens zu verringern.
Null-Rollback und Anti-Hanging sind Probleme, die bei der gleichzeitigen Transaktionsverarbeitung berücksichtigt und gelöst werden müssen. Durch vernünftiges Transaktionsdesign und Strategien zur Parallelitätskontrolle kann das Auftreten von Null-Rollbacks reduziert und Maßnahmen ergriffen werden Es werden Maßnahmen ergriffen, um dies zu verhindern. Das Auftreten einer Unterbrechung verbessert die Parallelitätsleistung und Zuverlässigkeit des Systems.

Verteilte Sperre

Was ist eine verteilte Sperre? Warum müssen wir verteilte Sperren in verteilten Systemen verwenden?

Verteilte Sperren sind ein Mechanismus zur Koordinierung des gleichzeitigen Zugriffs auf gemeinsam genutzte Ressourcen in verteilten Systemen. In einem verteilten System kann der gleichzeitige Zugriff mehrerer Knoten auf gemeinsam genutzte Ressourcen zu Dateninkonsistenzen oder Konflikten führen. Daher müssen verteilte Sperren verwendet werden, um sicherzustellen, dass nur ein Knoten gleichzeitig auf die Ressource zugreifen kann, um die Datenkonsistenz und -korrektheit sicherzustellen.

Was sind die Implementierungsmethoden verteilter Sperren?

1. Datenbank
2. Basierend auf Caching (z. B. Redis)
3. Basierend auf ZooKeeper usw.

Wie ZK verteilte Sperren implementiert

ZooKeeper kann als Koordinierungsdienst für verteilte Sperren dienen. Zu den Schritten zur Verwendung von ZooKeeper zum Implementieren verteilter Sperren gehören das Erstellen eines temporären geordneten Knotens, das Überprüfen, ob es sich um den kleinsten Knoten handelt, und das Erlangen der Sperre, wenn es sich um den kleinsten Knoten handelt, andernfalls das Abhören des Löschereignisses des vorherigen Knotens. Wenn der vorherige Knoten eines Knotens gelöscht wird, wird der aktuelle Knoten benachrichtigt und versucht erneut, die Sperre zu erhalten. Mit dieser Methode kann sichergestellt werden, dass nur ein Knoten die Sperre erhalten kann, wodurch sich gegenseitig ausschließender Zugriff in einer verteilten Umgebung realisiert wird.

1. Erstellen Sie einen eindeutigen Sperrpfad, z. B. das Erstellen eines sequentiellen temporären Knotens in ZooKeeper.

2. Überprüfen Sie, ob der von Ihnen erstellte Knoten der kleinste unter allen aktuellen Knoten ist. Dies kann beurteilt werden, indem alle untergeordneten Knoten unter den Sperrpfad gebracht und die eigene Knotennummer mit den Nummern anderer Knoten verglichen wird.

3. Wenn es sich um den kleinsten Knoten handelt, bedeutet dies, dass die Sperre erfolgreich erhalten und die Geschäftslogik ausgeführt wurde.

4. Wenn es sich nicht um den kleinsten Knoten handelt, wartet er auf das Löschereignis des vorherigen Knotens.

5. Wenn der vorherige Knoten gelöscht wird, erhalten Sie die Benachrichtigung, versuchen Sie erneut, die Sperre zu erhalten, und kehren Sie zu Schritt 2 zurück.

6. Das Prinzip der Verwendung von ZooKeeper zur Implementierung verteilter Sperren basiert auf den von ZooKeeper bereitgestellten geordneten temporären Knoten und dem Überwachungsmechanismus. Geordnete temporäre Knoten stellen die Reihenfolge der Knoten sicher, und der Abhörmechanismus wird zum Implementieren von Warte- und Weckfunktionen verwendet. Auf diese Weise kann nur ein Knoten zum kleinsten Knoten werden und die Sperre erfolgreich erwerben, während andere Knoten warten und um die Freigabe der Sperre konkurrieren.

7. Es ist zu beachten, dass bei der Verwendung von ZooKeeper zur Implementierung verteilter Sperren Ausnahmen und die Behandlung von Sperrzeitüberschreitungen berücksichtigt werden sollten, um Deadlocks und Probleme mit langen Wartezeiten zu vermeiden.

Die verteilte Redis-Sperre löst Deadlock- und Sperrenerneuerungsprobleme

Auf Redis basierende verteilte Sperren werden durch die folgenden Schritte implementiert:

Versuchen Sie mit dem SETNX-Befehl, einen bestimmten Schlüssel als Sperre in Redis festzulegen. Wenn die Einstellung erfolgreich ist, wird die Sperre erhalten; andernfalls bedeutet dies, dass die Sperre bereits von einem anderen Knoten gehalten wird.
Legen Sie die Ablaufzeit der Sperre fest, um zu verhindern, dass die Sperre längere Zeit belegt ist, und um einen Deadlock zu verhindern.
Führen Sie die Geschäftslogik aus, geben Sie die Sperre nach Abschluss frei und verwenden Sie den Befehl DEL, um den Sperrschlüssel zu löschen.
Beim Umgang mit Sperrkonfliktproblemen können die folgenden Strategien verwendet werden:

Ein Knoten, der nicht um eine Sperre konkurriert, kann Spin (Spin-Warten) verwenden oder eine Zeit lang warten und dann erneut versuchen, die Sperre zu erhalten.
Um zu verhindern, dass die Sperre aufgrund nicht abgeschlossener Geschäfte aufgrund einer zu kurzen Ablaufzeit der Sperre aufgehoben wird, können Sie den Erneuerungsmechanismus vor der Ablaufzeit der Sperre verwenden und zum Erweitern den Befehl EXPIRE verwenden die Ablaufzeit der Sperre.
Die hierfür verwendete Middleware ist WatchDog Watchdog.

Umgang mit Deadlock- und Livelock-Problemen verteilter Sperren

1. Das Deadlock-Problem kann durch die Einführung eines Timeout-Mechanismus und einer Deadlock-Erkennung gelöst werden. Wenn eine Transaktion innerhalb eines bestimmten Zeitraums keine Sperre erhalten kann, kann sie den Erwerb der Sperre aufgeben oder einen Rollback-Vorgang durchführen, um eine langfristige Blockierung zu vermeiden. Die Deadlock-Erkennung kann den Sperrbelegungsstatus regelmäßig scannen und nach der Erkennung eines Deadlocks Entsperr- oder Rollback-Vorgänge durchführen.
2. Das Livelock-Problem kann durch die Einführung von Zufälligkeit, Backoff-Strategie und Wiederholungsmechanismus gelöst werden. Durch Zufälligkeit können Wettbewerbsprobleme vermieden werden, die durch gleichzeitige Wiederholungsversuche mehrerer Transaktionen verursacht werden. Die Backoff-Strategie ermöglicht es Transaktionen, vorübergehend zu warten, wenn sie auf Konkurrenz stoßen, und das Wiederholungsintervall zufällig auszuwählen.

Zeitüberschreitungsprobleme bei verteilten Sperren und damit verbundene Überlegungen

1. Das Timeout-Problem verteilter Sperren kann durch Festlegen eines geeigneten Sperr-Timeouts gelöst werden. Wenn eine Transaktion länger braucht, um eine Sperre zu erhalten, als das festgelegte Zeitlimit, kann sie sich dafür entscheiden, die Sperre nicht zu erwerben oder eine andere Verarbeitung durchzuführen.
2. Der Timeout-Mechanismus muss entsprechend den Geschäftsanforderungen und der Systemleistung entsprechend eingestellt werden. Wenn Sie den Timeout-Zeitraum zu kurz einstellen, kann dies zu häufigem Sperrenwettbewerb und fehlgeschlagenen Wiederholungsversuchen führen, was sich negativ auf die Leistung auswirkt. Wenn Sie den Timeout-Zeitraum zu lang einstellen, kann dies dazu führen, dass Transaktionen lange auf Sperren warten, was sich negativ auf die Reaktionsfähigkeit des Systems auswirkt.

Die Bedeutung und Wichtigkeit des Wiedereintritts verteilter Sperren:

Wiedereintritt bedeutet, dass derselbe Thread die Sperre erneut erhalten kann, ohne einen Deadlock zu verursachen, während er die Sperre hält.
Bei verteilten Sperren ist die Wiedereintrittsfähigkeit sehr wichtig, da eine Transaktion in einer verteilten Umgebung mehrere Unteroperationen umfassen kann und diese Unteroperationen möglicherweise dieselbe Sperre erwerben müssen. Wenn die verteilte Sperre keinen Wiedereintritt unterstützt, kommt es zu Deadlocks oder Logikfehlern.

In Szenarien mit hoher Parallelität können verteilte Sperren mit den folgenden Leistungs- und Skalierbarkeitsherausforderungen konfrontiert sein:

1. Sperrenkonkurrenz: Unter Bedingungen hoher Parallelität konkurrieren mehrere Threads gleichzeitig um Sperrressourcen, was zu einem harten Wettbewerb um Sperren führt, was zu Leistungsengpässen und erhöhter Latenz führen kann.

2. Sperrgranularität: Wenn die Sperrgranularität zu groß ist, dh zu viele Ressourcen gesperrt sind, führt dies zu einer Verringerung der Parallelität und schränkt die Skalierbarkeit des Systems ein. Wenn die Sperrengranularität zu fein ist, kann dies zu einem Anstieg der Sperrenkonflikte und zu Sperrenkonfliktproblemen führen.

3. Sperrverwaltung: Verteilte Sperren müssen den Sperrerfassungs- und -freigabeprozess verwalten, einschließlich Knotenregistrierung, Herzschlagerkennung, Sperrstatuswartung usw. Diese Verwaltungsvorgänge erhöhen die Belastung und den Overhead des Systems.

Um die Leistung verteilter Sperren in Szenarien mit hoher Parallelität zu optimieren, können die folgenden Strategien in Betracht gezogen werden:

1. Optimierung der Sperrgranularität: Bewerten Sie die Sperrgranularität basierend auf Geschäftsanforderungen und Datenzugriffsmustern. Versuchen Sie, die Sperrgranularität zu minimieren, um Sperrkonflikte zu reduzieren.

2. Cache-Optimierung: Verwenden Sie den Cache, um den häufigen Zugriff auf verteilte Sperren zu reduzieren. Sie können die Anzahl der Anforderungen für verteilte Sperren durch Cache-Vorabruf, Cache-Sperrstatus usw. reduzieren.

3. Asynchrone Verarbeitung: Asynchronisieren Sie Vorgänge, für die keine verteilten Sperren erforderlich sind, um die Konkurrenz um Sperrressourcen zu verringern. Entkoppeln Sie Vorgänge, die parallel ausgeführt werden können, um die Parallelitätsleistung des Systems zu verbessern.

4. Sperralgorithmen optimieren: Wählen Sie leistungsstarke verteilte Sperralgorithmen aus, z. B. verteilte Sperren auf ZooKeeper-Basis, verteilte Sperren auf Redis-Basis usw., und wählen Sie die am besten geeignete Implementierung verteilter Sperren basierend auf bestimmten Geschäftsszenarien aus.

5. Sharding-Sperre: Wenn möglich, teilen Sie die Daten in Shards auf und verwenden Sie unabhängige Sperren für jeden Shard, um den Umfang der Sperrenkonkurrenz zu verringern und die Parallelitätsleistung zu verbessern.

6. Einstellung für Sperrzeitlimit: Stellen Sie das Sperrzeitlimit angemessen ein, um eine langfristige Sperrbelegung zu vermeiden und die Reaktionsfähigkeit des Systems zu verbessern.

7. Vermeiden Sie Deadlocks und Livelocks: Ein gut gestaltetes Sperrprotokoll kann das Auftreten von Deadlocks und Livelocks vermeiden und den normalen Betrieb des Systems sicherstellen.

Die oben genannten Strategien können entsprechend spezifischer Geschäftsszenarien und Systemanforderungen angepasst und optimiert werden, um die Leistung und Skalierbarkeit verteilter Sperren in Szenarien mit hoher Parallelität zu verbessern.

Algorithmus

Hash-Algorithmus

Hier sind einige gängige Hashing-Algorithmen:

1. MD5 (Message Digest Algorithm 5): Erzeugt einen 128-Bit-Hash-Wert, der häufig zur Überprüfung der Datenintegrität verwendet wird. Aufgrund seiner geringen Sicherheit und Anfälligkeit gegenüber Kollisionsangriffen wird es für Sicherheitsszenarien wie die Passwortspeicherung nicht mehr empfohlen.

2. SHA-1 (Secure Hash Algorithm 1): Erzeugt einen 160-Bit-Hash-Wert und wird auch häufig zur Überprüfung der Datenintegrität verwendet. Ähnlich wie bei MD5 wird der Einsatz in sicherheitsrelevanten Szenarien nicht mehr empfohlen.

3. SHA-256 (Secure Hash Algorithm 256-bit): Einer der SHA-2-Serien, der einen 256-Bit-Hash-Wert generiert und häufig in der Verschlüsselung, digitalen Signaturen und anderen Bereichen verwendet wird.

4. SHA-3 (Secure Hash Algorithm 3): Es gehört zur SHA-3-Serie und ist der neueste Hash-Algorithmus-Standard, der höhere Sicherheit und Antikollisionsfunktionen bietet.

5. CRC32 (Cyclic Redundancy Check 32): Erzeugt einen 32-Bit-Hash-Wert, der hauptsächlich zur Datenüberprüfung und Fehlererkennung verwendet wird und häufig in Netzwerkübertragungs- und Speichersystemen verwendet wird.

6. MurmurHash: Eine Reihe leistungsstarker, unverschlüsselter Hash-Algorithmen mit schneller Berechnung und geringem Kollisionsrisiko. Sie wird häufig in Hash-Tabellen, verteilten Caches und anderen Szenarien verwendet.

7. CityHash: Ein Hochgeschwindigkeits-Hashing-Algorithmus, der für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet ist und häufig in verteilten Systemen, Suchmaschinen usw. verwendet wird.

8. FNV (Fowler-Noll-Vo) Hash: Ein einfacher, aber effizienter Hash-Algorithmus, der eine gute Verteilung und eine geringe Kollisionswahrscheinlichkeit bietet und für Anwendungen wie Hash-Tabellen geeignet ist.

Hierbei handelt es sich um gängige Hashing-Algorithmen, und jeder Algorithmus hat seine spezifischen Anwendungsszenarien sowie Vor- und Nachteile. Bei der Auswahl eines Hash-Algorithmus müssen Sie Faktoren wie Sicherheit, Geschwindigkeit, Verteilung und Kollisionsresistenz entsprechend den spezifischen Anforderungen berücksichtigen, um einen geeigneten Algorithmus auszuwählen.

Einige gängige Strombegrenzungsalgorithmen

1. Algorithmus für den Zähler mit festem Fenster (Fixed Window Counter): Zählen Sie Anforderungen innerhalb eines festen Zeitfensters und begrenzen Sie den Fluss, wenn die Anzahl der Anforderungen das Limit erreicht. Beispielsweise dürfen nur 100 Anfragen pro Sekunde verarbeitet werden.

2. Sliding-Window-Counter-Algorithmus: Ähnlich dem Fixed-Window-Counter-Algorithmus, jedoch kann innerhalb jedes Zeitfensters die Anzahl der zulässigen Anfragen dynamisch angepasst werden. Beispielsweise sind durchschnittlich 100 Anfragen pro Sekunde zulässig, es sind jedoch nicht mehr als 200 Anfragen zulässig.

3. Leaky-Bucket-Algorithmus: Platzieren Sie Anfragen mit einer konstanten Rate in einem Bucket fester Größe. Anfragen, die die Bucket-Kapazität überschreiten, werden verworfen oder verzögert. Die Anzahl der Anfragen kann gesteuert werden.

4. Token-Bucket-Algorithmus: Ähnlich dem Leaky-Bucket-Algorithmus, jedoch werden Token in jeder Zeiteinheit mit einer festen Rate im Bucket generiert. Die Anfrage muss ein Token erhalten, bevor sie verarbeitet werden kann. Wenn nicht genügend Token im Bucket vorhanden sind, wird die Anfrage verworfen oder verzögert.

5. Trichteralgorithmus: Die Verarbeitung von Anfragen ist abhängig von der Kapazität und Geschwindigkeit des Trichters begrenzt. Jede Anfrage belegt eine bestimmte Kapazität. Wenn die verbleibende Kapazität des Trichters nicht ausreicht, wird die Anfrage verworfen oder verzögert.

Diese Algorithmen können entsprechend spezifischer Anwendungsszenarien und Anforderungen ausgewählt und verwendet werden. Der Strombegrenzungsalgorithmus kann das System vor übermäßigem Anforderungsdruck schützen, eine Systemüberlastung verhindern und eine angemessene Ressourcenzuteilung und einen stabilen Betrieb gewährleisten.