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Redis分布式鎖+信號量進行限流的原理與代碼實現

來源:千鋒教育
發布人:syq
時間: 2022-10-09 09:29:03 1665278943

  一. 前言

  上周小千在《記一次OOM問題的解決連載一 流式查詢》中寫到,我在“中通全球創研中心”的學生為了避免出現OOM問題,把一個站點一個月流水的數據,用Mybatis流式查詢的方式,把數據分批次讀進內存再寫到硬盤上。這樣處理之后確實在一定程度上減少了OOM發生的次數,但仍然會在月初各個站點,集中進行上個月份月結報表時出現OOM的現象。

Redis分布式鎖

  究其原因,月結報表的制作和上傳是一個很燒資源的過程,如果全國的中通站點都集中在月初時并發地制作月結報表,服務器根本承受不了這樣的壓力。

  鑒于此,小千的這個學生打算利用Redisson分布式鎖結合信號量進行限流。也就是根據服務器的實際承受能力,后臺允許同時制作10份月結報表。如果服務器正在同時制作10份月結報表,那么其他制作月結報表的請求只能排隊,直到有任務完成讓出一個信號量,才能處理一個新的請求。制作完成的月結報表會被上傳到文件服務器,后臺會通知前端客戶自行下載報表。

  那么以上這個解決思路,到底該怎么實現呢?

  二. 實現過程

  2.1 實現原理

  其實redisson分布鎖信號量的實現原理非常簡單,就是在redis中的一個整數,當有制作報表的請求時,我們首先嘗試獲得一個信號量,如果能夠獲得(也就是信號量的整數大于0)就執行制作報表的任務,然后讓信號量總數減1。制作報表的任務完成之后,再調用release()方法釋放一個信號量,信號總量+1。

  2.2 核心代碼實現

  接下來小千就把核心代碼給大家展示一下。我們先在redis中初始化一個信號量,并且設置為10個。

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  當某個站點發出打印報表的請求時,先把任務記錄到數據庫中,并把任務的狀態設置為【等待中】。

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  當流式查詢把所有的數據查出,并生成報表之后,我們應該上傳報表到文件服務器,修改任務的狀態為【任務完成】,并釋放一個信號量出來。

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  三. 后話

  為了解決此次OOM的問題,我們使用到了流式查詢分頁讀取數據,又使用到了分布式鎖的信號量限流,來限制同時執行任務的個數。但小千的這個學生發現,大數據讀取、生成excel、文件上傳這些操作,每一個都非常耗時,為了不讓這三個操作彼此影響性能,最后還要使用MQ解耦,把這三個操作拆分成3個服務。至于結合MQ進行具體解決的方案,小千會在以后的文章中繼續連載,請各位同學繼續關注哦。

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