时间:2021-05-22
通常在我们进行多进程应用开发的过程中,不可避免的会遇到多个进程访问同一个资源(临界资源)的状况,这时候必须通过加一个全局性的锁,来实现资源的同步访问(即:同一时间里只能有一个进程访问资源)。
举个例子如下:
假设我们用mysql来实现一个任务队列,实现的过程如下:
1. 在Mysql中创建Job表,用于储存队列任务,如下:
create table jobs( id auto_increment not null primary key, message text not null, job_status not null default 0);message 用来存储任务信息,job_status用来标识任务状态,假设只有两种状态,0:在队列中, 1:已出队列
2. 有一个生产者进程,往job表中放新的数据,进行排队:
3.假设有多个消费者进程,从job表中取排队信息,要做的操作如下:
select * from jobs where job_status=0 order by id asc limit 1;update jobs set job_status=1 where id = ?; -- id为刚刚取得的记录id4. 如果没有跨进程的锁,两个消费者进程有可能同时取到重复的消息,导致一个消息被消费多次。这种情况是我们不希望看到的,于是,我们需要实现一个跨进程的锁。
=========================分割线=======================================
说到跨进程的锁实现,我们主要有几种实现方式:
(1)信号量
(2)文件锁fcntl
(3)socket(端口号绑定)
(4)signal
这几种方式各有利弊,总体来说前2种方式可能多一点,这里我就不详细说了,大家可以去查阅资料。
查资料的时候发现mysql中有锁的实现,适用于对于性能要求不是很高的应用场景,大并发的分布式访问可能会有瓶颈.
对此用python实现了一个demo,如下:
文件名:glock.py
在main函数里:
l.lock(lock_name, 10) 中,10是表示timeout的时间是10秒,如果10秒还获取不了锁,就返回,执行后面的操作。
在这个demo中,在标记TODO的地方,可以将消费者从job表中取消息的逻辑放在这里。即分割线以上的.
2.假设有多个消费者进程,从job表中取排队信息,要做的操作如下:
select * from jobs where job_status=0 order by id asc limit 1;update jobs set job_status=1 where id = ?; -- id为刚刚取得的记录id这样,就能保证多个进程访问临界资源时同步进行了,保证数据的一致性。
测试的时候,启动两个glock.py, 结果如下:
可以看到第一个glock.py是 17:08:50解锁的,下面的glock.py是在17:08:50获取锁的,可以证实这样是完全可行的。
[@tj-10-47 test]# ./glock.py 2014-03-14 17:08:46,873 -glock:glock.py-L70-INFO: Current log level is : DEBUG2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-L43-DEBUG: The lock 'queue' was obtained successfully.2014-03-14 17:09:00,299 -glock:glock.py-L81-INFO: You can do some synchronization work across processes!2014-03-14 17:09:00,300 -glock:glock.py-L56-DEBUG: The lock 'queue' the lock was released.[@tj-10-47 test]#声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
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