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在分布式系统中,数据操作的一致性通常依赖于锁机制。简单的对象锁或ReadWriteLock虽然能提供线程安全,但在高并发场景下表现不足。单一锁的主要问题在于其粗粒度,容易引发严重的竞争和性能瓶颈。例如,HDFS NN中的FSN锁在高并发下会导致大量请求被阻塞。
为了优化单一锁的性能,可以采用锁粒度细化的方法。这种优化不仅仅是将ReadWriteLock分离为更细粒度的锁,而是根据实际资源进行控制。例如,在元数据更新中,将数据库锁拆分为表锁。这种方式能更精确地控制锁粒度,减少锁竞争。
细化锁粒度后,需要引入锁管理器。锁管理器负责对锁的生命周期进行管理,包括借出和归还锁。同时,可以对锁的活跃状态进行引用计数管理,避免资源泄漏。为了进一步优化,可以设置锁的最大容量限制,控制并发度。
另一个需要注意的问题是锁的资源优先级。假设系统中有三个资源类别A、B、C,A包含多个B,B又包含多个C。资源优先级应遵循:持有低优先级锁时,不能获取其上级资源锁;持有高优先级锁时,可以获取下级资源锁。例如,持有A锁时,可以获取B或C锁,但持有C锁则不能获取B或A锁。
以下是一个Hadoop Ozone中的锁管理器实现示例:
package org.apache.hadoop.ozone.lock;import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.Map;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;public class LockManager { private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(LockManager.class); private final Map ActiveLock类是一个包装了ReentrantLock的锁管理器,维护锁的活跃计数。通过这种方式,可以更精确地控制锁的使用,并优化系统性能。
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