快捷導(dǎo)航

使用JAVA實(shí)現(xiàn)高并發(fā)無鎖數(shù)據(jù)庫操作步驟分享

更新時(shí)間：2013年11月19日 09:27:39 作者：

一個(gè)在線2k的游戲，每秒鐘并發(fā)都嚇?biāo)廊?。傳統(tǒng)的hibernate直接插庫基本上是不可行的。我就一步步推導(dǎo)出一個(gè)無鎖的數(shù)據(jù)庫操作,詳情看下文

1. 并發(fā)中如何無鎖。
一個(gè)很簡單的思路，把并發(fā)轉(zhuǎn)化成為單線程。Java的Disruptor就是一個(gè)很好的例子。如果用java的concurrentCollection類去做，原理就是啟動一個(gè)線程，跑一個(gè)Queue，并發(fā)的時(shí)候，任務(wù)壓入Queue，線程輪訓(xùn)讀取這個(gè)Queue，然后一個(gè)個(gè)順序執(zhí)行。
在這個(gè)設(shè)計(jì)模式下，任何并發(fā)都會變成了單線程操作，而且速度非?？臁，F(xiàn)在的node.js, 或者比較普通的ARPG服務(wù)端都是這個(gè)設(shè)計(jì)，“大循環(huán)”架構(gòu)。
這樣，我們原來的系統(tǒng)就有了2個(gè)環(huán)境：并發(fā)環(huán)境 + ”大循環(huán)“環(huán)境
并發(fā)環(huán)境就是我們傳統(tǒng)的有鎖環(huán)境，性能低下。
"大循環(huán)"環(huán)境是我們使用Disruptor開辟出來的單線程無鎖環(huán)境，性能強(qiáng)大。

2. ”大循環(huán)“環(huán)境中如何提升處理性能。
一旦并發(fā)轉(zhuǎn)成單線程，那么其中一個(gè)線程一旦出現(xiàn)性能問題，必然整個(gè)處理都會放慢。所以在單線程中的任何操作絕對不能涉及到IO處理。那數(shù)據(jù)庫操作怎么辦？
增加緩存。這個(gè)思路很簡單，直接從內(nèi)存讀取，必然會快。至于寫、更新操作，采用類似的思路，把操作提交給一個(gè)Queue，然后單獨(dú)跑一個(gè)Thread去一個(gè)個(gè)獲取插庫。這樣保證了“大循環(huán)”中不涉及到IO操作。

問題再次出現(xiàn)：
如果我們的游戲只有個(gè)大循環(huán)還容易解決，因?yàn)槔锩嫣峁┝送昝赖耐綗o鎖。
但是實(shí)際上的游戲環(huán)境是并發(fā)和“大循環(huán)”并存的，即上文的2種環(huán)境。那么無論我們怎么設(shè)計(jì)，必然會發(fā)現(xiàn)在緩存這塊上要出現(xiàn)鎖。

3. 并發(fā)與“大循環(huán)”如何共處，消除鎖？
我們知道如果在“大循環(huán)”中要避免鎖操作，那么就用“異步”，把操作交給線程處理。結(jié)合這2個(gè)特點(diǎn)，我稍微改下數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。
原本的緩存層，必然會存在著鎖，例如：

復(fù)制代碼代碼如下:

public TableCache
{
　　private HashMap<String, Object> caches = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
}

這個(gè)結(jié)構(gòu)是必然的了，保證了在并發(fā)的環(huán)境下能夠準(zhǔn)確的操作緩存。但是”大循環(huán)“卻不能直接操作這個(gè)緩存進(jìn)行修改，所以必須啟動一個(gè)線程去更新緩存，例如：

復(fù)制代碼代碼如下:

private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
EXECUTOR.execute(new LatencyProcessor(logs));

class LatencyProcessor implements Runnable
{
　　public void run()
　　{　
　　　　// 這里可以任意的去修改內(nèi)存數(shù)據(jù)。采用了異步。
　　}
}

OK，看起來很漂亮。但是又有個(gè)問題出現(xiàn)了。在高速存取的過程中，非常有可能緩存還沒有被更新，就被其他請求再次獲取，得到了舊的數(shù)據(jù)。

4. 如何保證并發(fā)環(huán)境下緩存數(shù)據(jù)的唯一正確？
我們知道，如果只有讀操作，沒有寫操作，那么這個(gè)行為是不需要加鎖的。
我使用這個(gè)技巧，在緩存的上層，再加一層緩存，成為”一級緩存“，原來的就自然成為”二級緩存“。有點(diǎn)像CPU了對不？
一級緩存只能被”大循環(huán)“修改，但是可以被并發(fā)、”大循環(huán)“同時(shí)獲取，所以是不需要鎖的。
當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)庫變動，分2種情況：
1）并發(fā)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫變動，我們是允許有鎖的存在，所以直接操作二級緩存，沒有問題。
2）”大循環(huán)“環(huán)境下數(shù)據(jù)庫變動，首先我們把變動數(shù)據(jù)存儲在一級緩存，然后交給異步修正二級緩存，修正后刪除一級緩存。
這樣，無論在哪個(gè)環(huán)境下讀取數(shù)據(jù)，首先判斷一級緩存，沒有再判斷二級緩存。
這個(gè)架構(gòu)就保證了內(nèi)存數(shù)據(jù)的絕對準(zhǔn)確。
而且重要的是：我們有了一個(gè)高效的無鎖空間，去實(shí)現(xiàn)我們?nèi)我獾臉I(yè)務(wù)邏輯。

最后，還有一些小技巧提升性能。
1. 既然我們的數(shù)據(jù)庫操作已經(jīng)被異步處理，那么某個(gè)時(shí)間，需要插庫的數(shù)據(jù)可能很多，通過對表、主鍵、操作類型的排序，我們可以刪除一些無效操作。例如：
a）同一個(gè)表同一個(gè)主鍵的多次UPdate，取最后一次。
b）同一個(gè)表同一個(gè)主鍵，只要出現(xiàn)Delete，前面所有操作無效。
2. 既然我們要對操作排序，必然會存在一個(gè)根據(jù)時(shí)間排序，如何保證無鎖呢？使用
private final static AtomicLong _seq = new AtomicLong(0);
即可保證無鎖又全局唯一自增，作為時(shí)間序列。