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这篇文章给大家介绍couchbase的CAS乐观锁问题是什么样的,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
场景:同步播放记录 OPS: 30w
cas问题 CAS:Compare and Swap, 翻译成比较并交换。 java.util.concurrent包中借助CAS实现了区别于synchronized同步锁的一种乐观锁。 其原理是CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B。 当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为B,否则什么都不做。
/** * Atomically sets the value to the given updated value * if the current value {@code ==} the expected value. * * @param expect the expected value * @param update the new value * @return {@code true} if successful. False return indicates that * the actual value was not equal to the expected value. */ public final boolean compareAndSet(int expect, int update) { return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); }
在高并发的场景下,写入couchbase会引起cas问题。 即如果未使用cas,那么后写入的数据,会覆盖前面写入的数据。 如果启用的cas,那么因为同时读到了一个数据,只有第一个会写入成功, 其余的因为 compare and swap 失败,未能写入。
此处要注意, 虽然couchbase客户端的upsert方法,虽然支持cas, 但是写入的时候,如果cas错误,那么也不会抛出异常,要使用replace方法 如下面两张图所示
当我们使用正确的cas之后,需要处理cas带来的数据一致性问题,这时候,我们可以采用各自的解决方案来解决。
本人采用的是redisson的getBlockingQueue的drainTo方法,配合定时任务,实现批处理。
延伸:cas问题在服务端,如果设计的不合理会引发aba问题, 简言之 首先 X和Y同时处理数据 X先将A 改为 B 然后将B改为 A 此时Y将A改为其他值,也是成功的。 但是此时数据已经经过了A->B->A的变化 所以这时候会引用一个单独的值,来唯一区分两个值是不一样的。比如uuid等。
关于couchbase的CAS乐观锁问题是什么样的就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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