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Infinispan 分布式缓存中的并发更新:用户计数场景的同步策略

碧海醫心
发布: 2025-10-11 11:04:07
原创
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Infinispan 分布式缓存中的并发更新:用户计数场景的同步策略

本文探讨了在 Infinispan 分布式缓存中处理并发更新的挑战,特别是在实现实时用户计数等场景。针对因“读-修改-写”操作引发的数据不一致问题,文章详细介绍了 Infinispan 提供的三种主要同步机制:分布式计数器、事务以及版本化操作,并提供了相应的实现思路和选择建议,确保数据在多用户并发访问下的准确性和一致性。

在构建现代分布式应用时,经常需要维护共享状态,例如当前在线用户数、商品库存量等。将这些状态存储在 infinispan 等分布式缓存中是一种常见且高效的做法。然而,当多个客户端同时尝试更新同一份数据时,如果没有适当的同步机制,就可能导致数据不一致。典型的场景是“读-修改-写”操作:客户端a读取当前值,客户端b同时读取当前值,然后a修改并写回,b也修改并写回,最终b的修改可能会覆盖a的修改,导致数据丢失或不准确。

例如,在统计在线用户数的场景中,如果应用程序在用户登录时执行以下操作:

  1. 从缓存中获取当前用户数 count = cache.get("onlineUsers")
  2. 将用户数加一 newCount = count + 1
  3. 将新用户数写回缓存 cache.put("onlineUsers", newCount)

当多个用户几乎同时登录时,上述操作序列将面临严重的并发问题,导致最终的在线用户数低于实际值。为了解决这一挑战,Infinispan 提供了多种强大的同步机制。

理解并发更新挑战

核心问题在于“读-修改-写”这一系列操作在分布式环境中并非原子性的。在单线程或单节点应用中,我们可以使用 synchronized 关键字或 java.util.concurrent.atomic 包下的类来保证原子性。但在分布式缓存中,数据可能分布在多个节点上,并且有多个客户端并发访问,传统的本地同步机制无法生效。Infinispan 作为分布式数据网格,通过其内置的特性来解决这类分布式并发问题。

Infinispan 提供的解决方案

Infinispan 提供了多种机制来确保分布式环境下的数据一致性,尤其适用于并发更新场景。

1. 分布式计数器 (Infinispan Counters)

对于需要简单原子性增量或减量操作的场景,Infinispan 提供了专用的分布式计数器(Counters)。这些计数器是高度优化的,能够保证在分布式环境下的原子性操作,并且具有出色的性能。

工作原理: Infinispan 计数器分为两种:

  • 强计数器 (StrongCounter): 保证严格的线性一致性,即所有节点上的操作顺序和结果都完全一致。适用于对一致性要求极高的场景。
  • 弱计数器 (WeakCounter): 提供最终一致性,性能更高,但在极少数情况下,可能会短暂地出现不一致状态,最终会收敛。适用于对性能要求高,且可以容忍短暂不一致的场景。

对于在线用户数统计,通常推荐使用强计数器以确保数据的准确性。

示例代码 (使用 Hot Rod 客户端):

import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCacheManager;
import org.infinispan.counter.api.CounterManager;
import org.infinispan.counter.api.StrongCounter;
import org.infinispan.counter.api.CounterConfiguration;
import org.infinispan.counter.api.CounterType;

public class UserCounterService {

    private final StrongCounter onlineUsersCounter;

    public UserCounterService(RemoteCacheManager cacheManager) {
        CounterManager counterManager = cacheManager.get
        CounterManager();

        // 尝试获取计数器,如果不存在则创建并配置
        // 确保计数器只被创建一次,例如在应用启动时
        if (!counterManager.is -->
        Defined("onlineUsers")) {
            counterManager.defineCounter("onlineUsers", 
                CounterConfiguration.builder(CounterType.UNBOUNDED_STRONG)
                    .initialValue(0)
                    .build());
        }
        this.onlineUsersCounter = counterManager.getStrongCounter("onlineUsers");
    }

    /**
     * 用户登录时调用,原子性地增加在线用户数
     */
    public long userLoggedIn() {
        return onlineUsersCounter.incrementAndGet().join(); // .join() 用于等待异步操作完成
    }

    /**
     * 用户登出时调用,原子性地减少在线用户数
     */
    public long userLoggedOut() {
        return onlineUsersCounter.decrementAndGet().join();
    }

    /**
     * 获取当前在线用户数
     */
    public long getCurrentOnlineUsers() {
        return onlineUsersCounter.getValue().join();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 假设已经配置并启动了 RemoteCacheManager
        // RemoteCacheManager cacheManager = new RemoteCacheManager("127.0.0.1:11222");
        // UserCounterService service = new UserCounterService(cacheManager);

        // 模拟用户登录
        // System.out.println("User logged in, current count: " + service.userLoggedIn());
        // System.out.println("User logged in, current count: " + service.userLoggedIn());
        // System.out.println("Current online users: " + service.getCurrentOnlineUsers());

        // cacheManager.stop();
    }
}
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注意事项:

  • 计数器在使用前需要进行定义。
  • incrementAndGet() 和 decrementAndGet() 方法是原子性的,无需额外的同步。
  • Infinispan 计数器是解决此类问题的最佳实践。

2. 利用事务机制 (Infinispan Transactions)

Infinispan 支持 JTA (Java Transaction API) 事务,允许将一系列缓存操作封装在一个事务中,从而保证这些操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID)。

工作原理: 在一个事务中,所有对缓存的修改只有在事务提交时才会被持久化。如果在事务执行过程中发生错误或冲突,整个事务可以回滚,所有修改都会被撤销,从而保证数据的一致性。

示例代码 (使用 Hot Rod 客户端的事务支持):

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import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCache;
import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCacheManager;
import org.infinispan.client.hotrod.exceptions.HotRodClientException;
import org.infinispan.client.hotrod.transaction.manager.RemoteTransactionManager;
import jakarta.transaction.SystemException;
import jakarta.transaction.UserTransaction;

public class UserCountWithTransaction {

    private final RemoteCache<String, Long> userCountCache;
    private final RemoteTransactionManager transactionManager;

    public UserCountWithTransaction(RemoteCacheManager cacheManager) {
        this.userCountCache = cacheManager.getCache("userCountsCache");
        this.transactionManager = RemoteTransactionManager.getInstance(cacheManager);
    }

    public long incrementOnlineUsers() throws SystemException {
        UserTransaction userTransaction = transactionManager.getUserTransaction();
        try {
            userTransaction.begin(); // 开始事务

            Long currentCount = userCountCache.get("onlineUsers");
            if (currentCount == null) {
                currentCount = 0L;
            }
            Long newCount = currentCount + 1;
            userCountCache.put("onlineUsers", newCount); // 在事务内修改

            userTransaction.commit(); // 提交事务
            return newCount;
        } catch (Exception e) {
            if (userTransaction != null) {
                userTransaction.rollback(); // 发生异常时回滚事务
            }
            throw new RuntimeException("Failed to increment online users with transaction", e);
        }
    }

    public long getCurrentOnlineUsers() {
        return userCountCache.get("onlineUsers") == null ? 0L : userCountCache.get("onlineUsers");
    }
}
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注意事项:

  • 事务提供了强大的数据一致性保证,但相对于简单的原子操作(如计数器),其开销通常更大。
  • 需要配置 Infinispan 服务器端以支持事务,并在客户端使用 RemoteTransactionManager。
  • 事务适用于需要原子性地执行多个相关缓存操作的复杂场景,而不仅仅是简单的增减。

3. 版本化操作 (Versioned Operations)

版本化操作是一种乐观锁的实现方式。Infinispan 允许客户端在执行更新操作时提供一个“版本”或“旧值”,只有当缓存中的当前值与提供的旧值匹配时,更新才会成功。这避免了显式锁定,提高了并发性。

工作原理: 客户端首先读取缓存中的值。在尝试更新时,它会使用一个条件操作,例如 replace(key, oldValue, newValue)。如果缓存中 key 对应的值确实是 oldValue,则将其更新为 newValue;否则,操作失败,表示在读取和尝试更新之间,该值已被其他客户端修改。客户端需要捕获失败并重试。

示例代码 (使用 Hot Rod 客户端的 replace 方法):

import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCache;
import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCacheManager;

public class UserCountWithVersionedOperations {

    private final RemoteCache<String, Long> userCountCache;

    public UserCountWithVersionedOperations(RemoteCacheManager cacheManager) {
        this.userCountCache = cacheManager.getCache("userCountsCache");
        // 确保缓存中有一个初始值
        userCountCache.putIfAbsent("onlineUsers", 0L);
    }

    public long incrementOnlineUsers() {
        while (true) { // 循环直到更新成功
            Long currentCount = userCountCache.get("onlineUsers");
            if (currentCount == null) {
                currentCount = 0L;
            }
            Long newCount = currentCount + 1;

            // 尝试原子性地替换旧值
            boolean success = userCountCache.replace("onlineUsers", currentCount, newCount);
            if (success) {
                return newCount;
            }
            // 如果替换失败,说明在读取 currentCount 后有其他线程修改了值,需要重试
            // System.out.println("Concurrent update detected, retrying increment...");
        }
    }

    public long getCurrentOnlineUsers() {
        return userCountCache.get("onlineUsers") == null ? 0L : userCountCache.get("onlineUsers");
    }
}
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注意事项:

  • 这种方法需要客户端实现重试逻辑,增加了代码的复杂性。
  • 适用于低到中等程度的并发冲突,如果冲突频繁,重试的开销可能会很高。
  • replace(key, oldValue, newValue) 是一个原子操作。

总结与选择建议

在 Infinispan 分布式缓存中处理并发更新是确保数据一致性的关键。针对不同的场景,Infinispan 提供了多种有效的同步机制:

  1. 分布式计数器 (Infinispan Counters):

    • 适用场景: 最适合简单的原子性增量/减量操作,如在线用户数、访问量统计等。
    • 优点: 性能高,API 简洁,专门为分布式原子计数设计,是解决“读-修改-写”计数问题的首选。
    • 建议: 对于在线用户数统计,强烈推荐使用 Infinispan 强计数器。
  2. 事务机制 (Infinispan Transactions):

    • 适用场景: 需要保证多个缓存操作作为一个整体原子性地执行,或涉及复杂业务逻辑,如转账、库存管理中同时更新多个相关数据项。
    • 优点: 提供强大的 ACID 保证,确保数据强一致性。
    • 缺点: 相比计数器,开销较大,实现相对复杂。
  3. 版本化操作 (Versioned Operations / 乐观锁):

    • 适用场景: 当你希望避免显式锁定以提高并发性,并且可以接受客户端重试逻辑时。适用于并发冲突不频繁,但需要确保数据不被覆盖的场景。
    • 优点: 减少锁竞争,提高系统吞吐量。
    • 缺点: 需要客户端实现重试逻辑,在高并发冲突下可能导致性能下降。

对于本文中提到的在线用户数统计问题,Infinispan 分布式计数器无疑是最佳解决方案。它提供了简单、高效且原子性的操作,完美契合了计数的需求,并且在分布式环境中能够可靠地工作,确保数据在多用户并发登录和登出时的准确性。在实际应用中,应根据具体业务需求和对性能、一致性的权衡来选择最合适的同步机制。

以上就是Infinispan 分布式缓存中的并发更新:用户计数场景的同步策略的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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