《分布式并发》课件

分布式并发分布式系统是由多个独立的计算节点组成的计算机系统。在分布式系统中,并发是一个重要的概念,它涉及多个任务同时执行,提高了系统的效率和性能。合理的并发设计对于分布式系统的稳定运行至关重要。为什么需要学习分布式并发?系统复杂性增加随着业务需求的不断增长,单机系统已经无法满足高并发和海量数据的处理需求,需要采用分布式架构来提高系统的可扩展性和可用性。微服务趋势兴起微服务架构的兴起使得系统拆分成多个独立的服务,这些服务之间需要通过并发机制进行协作和通信。云计算环境下的挑战云计算环境下,系统需要处理更加复杂的分布式并发问题,如资源共享、负载均衡、容错等。学习分布式并发可以帮助我们应对这些挑战。分布式系统基础概念回顾网络通信分布式系统需要在不同节点之间进行可靠的网络通信,确保信息能够有效传递。服务架构分布式系统通常由多个服务节点组成,各节点承担不同的功能和任务。数据一致性分布式系统需要保证数据在各节点之间保持一致,避免出现不一致的情况。弹性伸缩分布式系统可以根据需求动态调整资源,实现更好的扩展性和可用性。进程和线程进程进程是操作系统中独立运行的基本单位,拥有独立的地址空间和资源分配。进程可以包含一个或多个线程,是操作系统功能实现的基础。线程线程是进程中的执行单元,是CPU调度和分派的基本单位。多线程可以并发执行,提高程序的响应速度和资源利用率。区别进程拥有独立的地址空间,线程共享进程的地址空间。进程切换开销大,线程切换开销小。进程是资源分配的基本单位,线程是CPU调度的基本单位。并发编程模型共享内存模型在共享内存模型中,多个线程访问同一块共享内存区域,通过读写共享变量来实现线程间的通信和同步。这种模型简单直接,但需要有效的同步机制来防止数据竞争。消息传递模型消息传递模型中,线程之间通过发送和接收消息来实现通信和同步。这种模型更加安全可靠,但需要额外的消息队列和协议支持。同步与异步同步编程同步编程方式要求在执行某个操作后等待其完成才能继续执行下一个操作,保证程序顺序执行。这种方式简单直接,但可能会导致性能瓶颈。异步编程异步编程允许程序在执行某个操作时不用等待,可以继续执行其他操作。这种方式可以提高程序的并发性和响应速度,但需要额外的协调机制。事件驱动事件驱动编程模型是异步编程的一种实现方式,利用事件机制来触发回调函数,从而避免程序阻塞。这种方式灵活性高,但编程复杂度也相对较高。分布式并发的挑战业务复杂度分布式系统中涉及多个服务之间的协作和交互,业务逻辑变得更加复杂,需要考虑服务之间的依赖关系和通信机制。资源共享多个服务共享有限的系统资源,如内存、CPU和网络带宽,需要合理分配和协调资源使用,避免资源争用和冲突。容错设计分布式系统中任何一个节点或服务的故障都可能导致整个系统瘫痪,需要通过容错设计来保证系统的可靠性和可用性。业务复杂度多系统集成分布式系统通常需要连接多个异构系统,如存储、计算和通信系统,增加了系统整合的复杂度。架构复杂性分布式系统的架构通常包括多层次的组件,如服务发现、负载均衡和监控,对系统设计和实现都提出了更高的要求。数据一致性分布式系统中数据分散于多个节点,保证数据一致性是一个棘手的问题,需要特殊的协调机制。资源共享团队协作分布式系统中,多个节点需要共享资源,如内存、CPU、存储等。有效的团队协作对资源共享至关重要。数据共享分布式数据库是实现数据共享的关键,需要考虑一致性、可用性和容错性等问题。网络互联分布式系统依赖网络互联,需要解决网络延迟、带宽、可靠性等挑战,确保资源能够高效共享。容错设计1故障隔离设计分布式系统时要考虑各组件之间的隔离,防止单点故障波及整个系统。2自动恢复当部分组件出现问题时,系统应能够自动快速进行故障恢复和重启。3服务降级针对不可预知的突发情况,系统应设计相应的容错机制,尽量保证核心功能的正常运行。4健康监控建立完善的监控体系,及时发现问题并进行预警,为系统管理提供依据。基础理论概念临界区与互斥锁临界区是多个进程/线程需要访问的共享资源,互斥锁用于保证同一时刻只有一个进程/线程可以访问临界区。死锁与活锁死锁是指多个进程/线程相互等待对方释放资源而导致陷入僵局,活锁是指进程/线程一直在重复执行动作而无法取得进展。资源饥饿资源饥饿是指某个进程/线程一直无法获得所需的资源,长期得不到服务而导致程序执行受阻。临界区和互斥锁临界区临界区是指多个线程或进程都会访问和操作的共享资源的代码段。为了保证数据的一致性和完整性,必须确保同一时间只有一个线程或进程进入临界区。互斥锁互斥锁是一种同步机制,用于保护临界区。它能够确保同一时间只有一个线程或进程能够进入临界区进行操作,避免了数据冲突和竞争条件的发生。死锁与活锁死锁死锁是一种进程永远阻塞的情况,发生于多个进程互相等待对方持有的资源而无法继续执行。活锁活锁是一种进程不断重复执行某些操作但无法取得进展的情况,发生于多个进程互相以特定的方式响应对方的行为。资源饥饿资源饥饿是一种进程无法获得所需资源而无法继续执行的情况,发生于资源分配不公或资源管理不善。资源饥饿资源分配失衡资源饥饿是指某些进程无法获得足够的资源(如CPU时间、内存等)而导致整体性能下降的问题。这常见于资源分配不合理或缺乏有效的调度机制的情况下。资源争夺激烈在分布式环境中,多个进程或线程同时竞争有限的资源,如果缺乏合理的仲裁机制,就容易导致严重的资源饥饿问题,从而影响系统整体性能。优先级不均衡有时低优先级的进程长时间无法获得资源,而高优先级进程占用了大量资源,这种不公平的优先级分配也会造成资源饥饿。常见并发控制机制1自旋锁在获取锁失败后会循环检查锁的状态,直到获取成功。适用于临界区较短的情况。2信号量通过维护一个计数器来控制共享资源的访问数量,支持多个线程同时访问。3读写锁支持多个读线程同时读取,但只允许一个写线程独占访问。提高并发效率。4条件变量用于在满足特定条件时唤醒等待的线程,有助于实现复杂的同步逻辑。自旋锁高效的轻量级锁自旋锁是一种无需将线程挂起的锁机制,线程在获取锁失败时会不断检查(自旋)锁的状态,直到成功获取。这种方式避免了线程上下文切换的开销,对于短时间内的临界区很有效。适用场景自旋锁适用于临界区很短、竞争不激烈的情况,比如对共享变量的读写操作。但如果临界区时间较长,会导致大量CPU资源耗费在自旋上,影响系统性能。实现原理自旋锁通常由一个标志位表示锁的状态,线程通过原子操作(如CAS)不断尝试获取锁,直到成功。相比互斥锁,自旋锁无需切换到内核态,开销较小。信号量信号量介绍信号量是一种用于同步访问共享资源的机制。它使用计数器来控制对共享资源的访问数量,当计数器值为0时,表示资源已被占用,线程需要等待。生产者-消费者模型信号量可以用于实现生产者-消费者模型,生产者负责往共享缓冲区填充数据,消费者负责从缓冲区取出数据,通过信号量实现两者的协调。临界区同步信号量可用于实现对临界区的同步控制,通过设置信号量的初始值,限制同一时刻进入临界区的线程数量,避免资源竞争。读写锁读锁允许多个线程同时读取共享资源，但写入时会阻塞。读锁可以并发执行。写锁写操作会独占共享资源,确保数据一致性。写锁在获得之前,其他线程的读写操作都会被阻塞。读写锁结合读锁和写锁,在读多写少的场景下提高并发性能。读操作互不影响,写操作独占。条件变量1Wait和Signal操作条件变量提供了Wait和Signal两种操作。Wait会使线程进入等待状态，直到另一个线程发出Signal唤醒。2解决虚假唤醒条件变量可以解决虚假唤醒的问题,线程在被唤醒后会再次检查条件是否满足。3灵活性和可复用性相比互斥锁,条件变量提供了更灵活的并发控制方式,便于在不同场景下复用。4原子性保证条件变量的Wait和Signal操作都是原子性的,可以避免并发访问的竞争条件。高级并发控制模式生产者-消费者模式生产者和消费者之间通过缓冲区进行数据交互,实现了生产和消费的解耦,提高了系统的并发性和吞吐量。主从复制模式主节点负责数据写入,从节点负责读取,实现了读写分离,提高了系统的可扩展性和高可用性。工作窃取模式当某个线程/进程空闲时,可以从其他繁忙的线程/进程中窃取任务,从而实现负载均衡,提高资源利用率。生产者-消费者模式解耦生产和消费生产者负责生产数据或任务,消费者负责消费或执行任务,两者相互解耦,提高系统的灵活性和可扩展性。异步缓冲生产者和消费者通过一个共享的缓冲区进行数据交换,可以缓解生产和消费之间的速度差异。流量控制通过控制缓冲区大小,可以防止生产者过快生产导致消费者处理不过来的问题,提高系统稳定性。主从复制模式1主从架构主从复制模式利用一个主节点和多个从节点的架构,主节点负责写入操作,从节点负责读取操作。2数据同步主节点的数据变更会被实时同步到从节点,保证了数据的一致性。3负载均衡读请求可以从多个从节点中均衡分配,提高了整体的系统吞吐量。4容错设计当主节点发生故障时,可以通过选举新的主节点来保证服务的可用性。工作窃取模式提高团队效率工作窃取模式可以通过让团队成员之间共享工作负载,从而提高整个团队的工作效率。当某个成员忙不过来时,其他成员可以主动帮助完成任务。促进知识共享在工作窃取过程中,团队成员可以互相学习从而增长知识和技能。这种知识共享有助于团队整体能力的提升。实现工作负载平衡工作窃取模式可以帮助团队实现工作负载的动态平衡,防止部分成员因工作量过大而感到压力。分布式事务处理两阶段提交协议两阶段提交是一种分布式事务处理机制。它通过协调参与者的行为来实现原子性和持久性,确保所有节点要么全部成功提交,要么全部回滚。三阶段提交协议三阶段提交在两阶段的基础上增加了一个预提交阶段,可以更好地处理网络故障等异常情况,提高了分布式事务的可靠性。补偿事务补偿事务采用正向操作和反向补偿操作相配合的方式来实现分布式事务,更灵活地应对各种异常情况。两阶段提交协议事务协调两阶段提交协议引入了事务协调器来管理参与者的提交流程。投票与提交参与者在第一阶段投票决定是否可以提交事务,第二阶段统一提交或回滚。数据一致性两阶段提交可以确保多个节点上的数据一致性,适用于需要强一致性的分布式场景。三阶段提交协议准备阶段协调器向参与者发送"准备"指令,要求参与者执行事务并反馈准备就绪状态。提交阶段如果所有参与者都准备就绪,协调器发送"提交"指令;否则发送"中止"指令。结果反馈阶段参与者根据指令执行提交或中止操作,并反馈结果给协调器。协调器收集并汇总结果。补偿事务1概念解释补偿事务是一种针对分布式事务环境中出现异常情况的补救措施。当一个子事务失败时,系统会执行一组补偿操作来撤销之前已提交的子事务。2实现原理补偿事务通过引入回滚操作来实现事务的最终一致性。每个子事务都有一个与之对应的补偿操作,当出现异常时立即执行补偿。3应用场景补偿事务广泛应用于微服务架构、云计算、电商等场景中,帮助解决了分布式系统中的一致性问题。分布式锁实现方案基于数据库利用数据库的行级锁机制来实现分布式锁。适用于小规模、低并发场景。但需要考虑数据库的可用性和性能瓶颈。基于Redis利用Redis的原子性命令(SETNX、EXPIRE)实现分布式锁。Redis集群可提供高可用和高性能的分布式锁。基于Zookeeper利用Zookeeper的临时有序节点机制实现分布式锁。Zookeeper集群可提供高可靠的分布式协调服务。基于数据库的分布式锁实现数据库基础锁利用数据库的表记录加锁机制来实现分布式锁,简单易用,但性能较差。独占锁在数据库表中创建一条记录来表示获得锁,释放锁时删除该记录。自动过期为锁记录设置超时时间,防止因异常而导致的死锁问题。基于Redis的分布式锁实现Redis作为分布式锁利用Redis的原子性操作,如SETNX和EXPIRE,可以实现简单高效的分布式锁。这种方式具有低延迟和高吞吐的特点,非常适合于高并发场景。可靠的集群方案在生产环境中,可以采用Redis集群来增加可用性和容错性。集群架构能够保证即使有节点宕机,锁资源也能被其他节点接管,从而避免单点故障。出色的性能表现Redis作为内存数据库,具有毫秒级的响应速度。这种性能优势使得基于Redis的分布式锁非常适合对延迟敏感的应用场景。基于Zookeeper的分布式锁Zookeeper简介Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,提供了一组高可用、高性能的分布式应用程序协调服务。它是分布式系统的协调员,负责存储和管理应用程序所需的关键数据。Zookeeper分布式锁原理基于Zookeeper的分布式锁依托Zookeeper的顺序节点和临时节点特性,通过创建临时顺序节点的方式来实现对临界资源的互斥访问。分布式消息队列消息队列简介消息队列是一种分布式系统中常见的异步通信机制,它允许发送者和接受者解耦,提高系统的可扩展性和容错性。Kafka架构分析Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统,其核心包括Broker、Topic、Partition、Offset等概念,能够提供可靠的消息传递服务。RabbitMQ工作机制RabbitMQ是一种基于AMQP协议的消息中间件,支持发布/订阅、点对点等消息模式,提供高可用和可扩展的消息传递服务。消息队列简介1异步处理消息队列允许应用程序异步地发送和接收消息,提高系统的吞吐量和响应速度。2解耦消息队列将消息的发送和接收分离,提高系统的可扩展性和灵活性。3缓冲消息队列能够暂时存储消息,缓解生产者和消费者之间的压力。4可靠性消息队列确保消息的可靠传输,即使在出现故障的情况下也能保证消息不丢失。Kafka架构分析生产者与消费者Kafka采用生产者-消费者模式,生产者负责往Kafka集群中写入消息,消费者则从Kafka集群中读取消息进行处理。生产者和消费者之间通过主题(Topic)进行解耦,实现了高度的异步性。主题与分区Kafka将数据按主题(Topic)进行存储,每个主题可以有多个分区(Partition)。分区是Kafka最小的存储单元,消费者可以并行从不同分区读取消息,提高整体吞吐量。Broker和控制器Kafka集群由多个Broker组成,每个Broker负责管理部分分区。其中一个Broker会被选举为控制器,负责管理整个集群的元数据和分区分配。复制与容错Kafka通过分区复制实现高可用性和容错能力。每个分区都有多个副本,副本之间通过选举机制保证数据一致性。当Broker宕机时,系统可以自动将分区转移到其他Broker。RabbitMQ工作机制消息队列RabbitMQ提供了持久化的消息队列,支持消息的顺序投递和消费。消息生产者将消息发送到队列,消费者从队列中拉取消息进行处理。消息交换器RabbitMQ使用消息交换器作为生产者和队列之间的中介,支持不同的交换器类型如直连交换器、主题交换器等。路由机制消息交换器根据绑定的规则将消息路由到对应的队列。消费者可以通过订阅感兴趣的队列来接收目标消息。分布式一致性算法Paxos算法Paxos是一种经典的分布式一致性算法,通过多轮投票达成一致。它能够在存在故障节点的情况下保证系统的安全性。Raft算法Raft是一种简单易懂的一致性算法,它通过选举领导节点、日志复制等步骤来实现一致性。Raft更容易理解和实现。Gossip协议Gossip协议是一种基于消息传播的一致性算法,通过节点之间的随机通信达成数据一致。它具有较强的可扩展性。Paxos算法一致性算法Paxos算法是一种用于在分布式系统中达成共识的算法。它通过投票和多数决的方式,确保系统中的所有节点就某个值达成一致。三种角色Paxos算法包括Proposer(提议者)、Acceptor(接受者)和Learner(学习者)三种角色,他们通过一系列消息交互来达成共识。容错机制Paxos算法能够容忍少数节点失效,保证多数节点达成一致,从而提高了分布式系统的可靠性。Raft算法一致性共识Raft算法旨在通过多数派投票的方式实现分布式系统中的一致性共识,确保系统中的服务节点保持一致的状态。领导者选举算法会定期进行领导者选举,以确保系统中始终有一个可靠的领导节点来协调其他节点的状态。日志复制Raft算法通过复制领导者的日志来确保所有节点的数据一致性,即使在发生故障的情况下也能保证系统的可用性。分布式一致性算法1Gossip协议Gossip协议是一种基于随机消息传播的分布式算法,通过节点之间的随机通信来实现数据一致性。它具有高容错性和良好的可扩展性。2工作原理每个节点都会周期性地与其他随机节点进行数据交换,通过不断的对话传播信息,逐步达成全局一致性。3应用场景Gossip协议适用于大规模分布式系统,比如网络监控、消息推送、数据复制等场景。它能够在出现故障时保持系统的可用性和一致性。案例分析与最佳实践京东分布式事务实践京东在电商系统中大量采用分布式架构,面临复杂的分布式事务挑战。通过两阶段提交协议和补偿事务等技术,确保了订单系统的一致性和可靠性。阿里分布式锁实践阿里巴巴在分布式系统中广泛使用分布式锁,通过基于Redis和Zookeeper的高可用锁方案,解决了资源竞争和并发控制问题。微信分布式队列实践微信的分布式消息队列采用RabbitMQ作为消息传输中间件,实现了高吞吐、低延