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  • 2022-03-14 18:20:09

    在 linux 环境下用 Python 进行项目开发过程中经常会遇到多个进程对同一个文件进行读写问题,而此时就要对文件进行加锁控制,在 Python 的 linux 版本下有个 fcntl 模块可以方便的对文件进行加、解锁控制。

    import fcntl
    file_path = "/home/ubuntu/aaa.json"
    f = open(file_path, 'w')
    fcntl.flock(f.fileno(), fcntl.LOCK_EX)	# 加锁,其它进程对文件操作则不能成功
    f.write("something")
    fcntl.flock(f.fileno(), fcntl.LOCK_UN)	# 解锁
    f.close()
    

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  • 高并发操作如何对数据库释压

    千次阅读 热门讨论 2021-01-05 21:12:08
    经统计,在所有的页面操作中,定时发布(立即发布)是深受商家喜爱的经典操作,特别是大促一结束,商家会进行高并发的发布操作,如在2020.11.12的0点,大量的商家开始下架活动页面,QPS高达2W。 2、面临的问题 3...

    目录

    1、业务背景

    2、面临的问题

    3、解决之道 

    3.1 定时发布提交发布

    3.2 立即发布优先内存处理

    3.3 平滑执行


    1、业务背景

            目前,**东商家有30W+,为了尽可能的更新上架新商品,这些商家会进行频繁页面操作。经统计,在所有的页面操作中,定时发布(立即发布)是深受商家喜爱的经典操作,特别是大促一结束,商家会进行高并发的发布操作,如在2020.11.12的0点,大量的商家就迫不及待的开始下架活动页面,并更新为常规页,这一波骚操作QPS竟高达2W。

    2、面临的问题

          由于页面发布关联的数据库之多,频繁的写库对数据库造成了非常大的压力。同时,调用上游接口也会相关的多,在大促期间,各兄弟部门稳字当头,一般也会对自己的接口进行自动限流,当超过一定的阈值时,就会限流甚至降级,从而导致发布失败。当然这也不是我们所期望的。   

           

          目前,30W+的商家的频繁操作已经让主库的CPU消耗疲于奔命,那接下来随着业务的扩展,商家数据将会呈现指数级增长,200W,2000W更不在话下。那么在如此高的并发下,如何让发布操作更加优雅,CPU利用率并不会因商家数量的增长而线性增长,满足商家骚操作『又快又稳』,这是值得思考的一个话题。

    3、解决之道 

          下面给出两种已经落地的解决方案,并且都取得了一定的成效。

    3.1 定时发布提前发布

           定时发布,就是在指定的未来时间点进行发布。这一场景处理逻辑是比较简单的,即让定时任务提前执行,到点了仅仅执行轻量级的操作。

               

           优点:操作简单,无需考虑过多的复杂场景,如数据同步。

           缺点:其实缺点也是挺明显的,其一是数据库的轻量级操作,虽然轻量,但达到一定的量级,对数据库也是有伤害的。其二:当定时任务的TPS达到一定的量级,虽然是提前执行,但在执行阶段,同样会有大量的写操作,数据库也会有频繁的IO操作。其三:需要额外的存储空间,毕竟同一个商家的同一个页面可以设置多个定时点。

    3.2 立即发布优先内存处理

          立即发布,所谓立即发布,即是秒级甚至毫秒级的范围内看到效果。为了满足高并发的写操作,显然不能直接操作mysql等数据库,最直观的感受就是找一个替代品(即写的tps高一点的中件间),redis当仁不让。

          下面是redis与mysql在性能测试。       

                                                                          redis的set操作                                                                mysql的update操作

    https://redis.io/topics/benchmarks

     

          如上图可知,redis的写性能是mysql的10倍左右,可以说性能虐爆mysql。方案其实也挺简单,相关的操作优先于redis操作,然后根据数据同步策略到mysql(此操作也是一个轻量级操作,基于一定的同步策略执行即可),通过最终一致性策略保证写入成功。

       

    优点:按照一定的同步策略,可以减缓mysql的写压力,避免频繁的操作mysql库。

    缺点: 缺点主要有两个:一是增加了数据同步策略,二是当同步策略不当时,有可能也会导致对mysql频繁的轻量级操作。

    3.3 平滑执行

           上面两种解决方案,最终都需要落实到数据库的操作,无论是多么轻量级的数据操作,当TPS超过了数据库的更新极限,无论是操作本身还是数据库都些许有些压力,为了彻底解决此问题,需要对任务的执行进行平滑处理——通俗的描述:以数据库能承载的能力执行CURD。任务的平滑执行可以借助很多中间件,如kafka的主动拉取broker数据进行消费,在此就不在累述。

       

    ————————————————————————————————————————————————————

    附上一张整体的实现图:

     

     

    展开全文
  • 记录一下用Golang做并发,创建多个goroutine去读取指定目录下的多个JSON格式的数据文件,并将其每条数据格式化后写入到Oracle数据库

    需求

    最近接到一个任务,要把一批文件中的十几万条JSON格式数据写入到Oracle数据库中,Oracle是企业级别的数据库向来以高性能著称,所以尽可能地利用这一特性。当时第一时间想到的就是用多线程并发读文件并操作数据库,而Golang是为并发而生的,用Golang进行并发编程非常方便,因此这里选用Golang并发读取文件并用Gorm操作数据库。然而Gorm官方并不支持Oraclc,所以要借助第三方驱动,之前写了篇文章来记录Gorm操作Oracle的踩坑,详见使用Gorm操作Oracle数据库踩坑

    项目结构

    data文件夹中包含数十个.out结尾的数据文件,model.go声明数据类型,main.go中编写并发逻辑和数据库操作代码

    |——db_test
    |    |——data
    |        |——xxx.out
    |        |——yyy.out
    |    |——model
    |        |——model.go
    |    |——main.go
    |    |——go.mod
    

    获取data目录下的文件

    Golang自带的os库就可以对文件、目录进行各种丰富的操作,OpenFile函数第一个参数是目录的路径,第二个参数表示只读,第三个参数os.ModeDir表示以文件夹模式打开。ReadDir传入负数表示读取目录下所有文件信息,传入n表示读取前n个文件信息。最后将所有文件名保存到字符串数组并返回。

    func loadFile(path string) []string {
            // 打开指定文件夹
    	f, err := os.OpenFile(path, os.O_RDONLY, os.ModeDir)
    	if err != nil {
    		log.Fatalln(err.Error())
    		os.Exit(0)
    	}
    	defer f.Close()
            // 读取目录下所有文件
    	fileInfo, _ := f.ReadDir(-1)
    
    	files := make([]string, 0)
    	for _, info := range fileInfo {
    		files = append(files, info.Name())
    	}
    	return files
    }
    

    按行读取文本数据

    这里使用bufio.Scanner来一行一行读取JSON格式的数据,bufio.Reader也能实现按行读取,但bufio.Scanner是go1.1后开发的模块操作起来更简单一点。

    func readRecord(filename string) {
    	log.Println(filename)
    	f, err := os.Open(filename)
    	if err != nil {
    		log.Println(filename + " error")
    		return
    	}
    	defer f.Close()
    	scanner := bufio.NewScanner(f)
    	for scanner.Scan() {
    		line := scanner.Text() // line就是每行文本
                    // 对line进行处理
    	}
    }
    

    数据类型定义

    还是假设数据库中有一个SHOPS表,结构体方法TableName指定该类型对应的数据表,编写如下model.go文件

    package model
    
    type ShopInfo struct {
    	ShopId   string `gorm:"column:SHOPID;not null"`
    	ShopName string `gorm:"column:SHOPNAME;not null"`
            // 省略剩余的字段
    }
    func (s *ShopInfo) TableName() string {
    	return "SHOPS"
    }
    

    并发读取文件

    基本逻辑是主函数读取文件夹下面的所有文件,然后用循环开启goroutine并传入文件名和数据库指针,goroutine中按行读取每个文件并将其JSON数据转换为结构体,在调用Gorm写入Oracle数据库。这里用Golang的等待组来同步主函数与goroutine。

    var wg sync.WaitGroup
    func main() {
            // 打开Oracle连接
    	db, err := gorm.Open(oracle.Open("database/password@127.0.0.1:1521/XE"), &gorm.Config{
    		Logger: logger.New(log.New(os.Stdout, "\r\n", log.LstdFlags), logger.Config{
    			SlowThreshold: 1 * time.Millisecond,
    			LogLevel:      logger.Error,
    			Colorful:      true,
    		}),
    	})
    	if err != nil {
    		log.Fatalln(err)
    	}
    
    	if e := db.AutoMigrate(&model.ShopInfo{}); e != nil {
    		log.Fatalln(e.Error())
    	}
    
    	path := "./data/"
    	files := loadFile(path) // 加载所有文件名
            // 循环创建goroutine
    	for i, v := range files {
    		wg.Add(1)
                    // 将数据库指针和文件名传给goroutine处理
    		go writeRecord(db, path+v)
    	}
    
    	wg.Wait() // 等待所有goroutine执行完成
    	log.Println("over")
    
    }
    

    将数据写入数据库

    由于这些文件中可能有重复的数据,所以这里调用了Gorm的Clauses设置,当有主键重复的数据什么都不做,有些情况下主键相同但是更新了某些字段,这时可以用Clauses设置主键重复时进行更新操作。虽然主键重复时什么都不做,但是db的执行结果也会包含"unique constraint"错误,所以在错误处理时要排除主键冲突的情况,把其他错误(如字段太长或类型不匹配)记录下来。

    func writeRecord(db *gorm.DB, filename string) {
    	defer wg.Done() // 不要忘记等待组-1
    	f, err := os.Open(filename)
    	if err != nil {
    		log.Println(filename + " error")
    		return
    	}
    	defer f.Close()
    	scanner := bufio.NewScanner(f)
    	iter := 0 // 记录出错的行数
    	for scanner.Scan() {
    		var shop model.ShopInfo
    		iter++
    		// 调用json.Unmarshal()将文本转换为结构体
    		if err = json.Unmarshal([]byte(scanner.Text()), &shop); err != nil {
    			log.Println("转换错误--->" + scanner.Text())
    			return
    		}
    		// 用clause设置当发生ID冲突时什么都不做
    		res := db.Clauses(clause.OnConflict{DoNothing: true}).Create(&shop)
    		// 虽然ID相同时程序不会停止,但是还是有错误返回
    		// 所以这里排除ID冲突错误,将其他错误(字段冲突)打印出来
    		if res.Error != nil && !strings.Contains(res.Error.Error(), "unique constraint") {
    			log.Println("插入出错--->" + shop.ShopId + " 在" + filename + "第" + strconv.Itoa(iter) + "行")
    			return
    		}
    	}
    }
    

    完整main.go代码

    将上面每一步整合后得到完整的主函数代码如下:

    package main
    
    import (
    	"bufio"
    	"db_test/model"
    	"encoding/json"
    	"log"
    	"os"
    	"strconv"
    	"strings"
    	"sync"
    	"time"
    
    	"github.com/cengsin/oracle"
    	"gorm.io/gorm"
    	"gorm.io/gorm/clause"
    	"gorm.io/gorm/logger"
    )
    
    var wg sync.WaitGroup
    
    func main() {
    	log.Println("initial database connect……")
    	db, err := gorm.Open(oracle.Open("database/password@127.0.0.1:1521/XE"), &gorm.Config{
    		Logger: logger.New(log.New(os.Stdout, "\r\n", log.LstdFlags), logger.Config{
    			SlowThreshold: 1 * time.Millisecond,
    			LogLevel:      logger.Error,
    			Colorful:      true,
    		}),
    	})
    	if err != nil {
    		log.Fatalln(err)
    	}
    
    	if e := db.AutoMigrate(&model.ShopInfo{}); e != nil {
    		log.Fatalln(e.Error())
    	}
    
    	path := "../out1/"
    	files := loadFile(path)
    	time.Sleep(2 * time.Second)
    	for i, v := range files {
    		wg.Add(1)
    		go writeRecord(db, path+v)
    	}
    
    	wg.Wait()
    	log.Println("over")
    
    }
    
    func loadFile(path string) []string {
            // 打开指定文件夹
    	f, err := os.OpenFile(path, os.O_RDONLY, os.ModeDir)
    	if err != nil {
    		log.Fatalln(err.Error())
    		os.Exit(0)
    	}
    	defer f.Close()
            // 读取目录下所有文件
    	fileInfo, _ := f.ReadDir(-1)
    
    	files := make([]string, 0)
    	for _, info := range fileInfo {
    		files = append(files, info.Name())
    	}
    	return files
    }
    
    func writeRecord(db *gorm.DB, filename string) {
    	defer wg.Done()
    	f, err := os.Open(filename)
    	if err != nil {
    		log.Println(filename + " error")
    		return
    	}
    	defer f.Close()
    	scanner := bufio.NewScanner(f)
    	iter := 0 // 记录出错的行数
    	for scanner.Scan() {
    		var shop model.ShopInfo
    		iter++
    		// 调用json.Unmarshal()将文本转换为结构体
    		if err = json.Unmarshal([]byte(scanner.Text()), &shop); err != nil {
    			log.Println("转换错误--->" + scanner.Text())
    			return
    		}
    		// 用clause设置当发生ID冲突时什么都不做
    		res := db.Clauses(clause.OnConflict{DoNothing: true}).Create(&shop)
    		// 虽然ID相同时程序不会停止,但是还是有错误返回
    		// 所以这里排除ID冲突错误,将其他错误(字段冲突)打印出来
    		if res.Error != nil && !strings.Contains(res.Error.Error(), "unique constraint") {
    			log.Println("插入出错--->" + shop.ShopId + " 在" + filename + "第" + strconv.Itoa(iter) + "行")
    			return
    		}
    	}
    }
    

    测试运行

    go run ./main.go运行过程非常快,十几万条数据几分钟就写完了,并且CPU占用率100%,证明非常有效的利用了并发优势。若是文件数量太多(上千个)的话会创建非常多goroutine,可能消耗非常多系统资源,可以在循环创建goroutine时进行限制,只创建30或50个,一个goroutine结束后再给它传入一个新的文件名。

    展开全文
  • 在linux centos 6.3环境下:(都可以写文件成功)第二种情况两个线程都有加锁在windows7环境和linux centos 6.3环境下表现一样:(持有锁的可以写文件成功)多进程同时写一个文件如果同为java进程,...

    测试&思考:

    环境:windows 7、linux centos 6.3、java8

    java多线程同时写一个文件

      java高并发环境下多线程同时写入一个文件时,
    通过 FileLock 加锁,可以控制对文件的并发操作。同一个JVM,可以共享部分内存

    第一种情况是:一个线程A有对文件加锁,另一个线程B没对文件加锁

    在windows7环境下:(持有锁的可以写文件成功)。

      持有锁的线程A会有对文件的操作权限,没加锁的线程B没有对文件的操作权限,会报错退出,如下:

    java.io.IOException: 另一个程序已锁定文件的一部分,进程无法访问。
    
    在linux centos 6.3环境下:(都可以写文件成功,表现为数据交叉写入)

      互不影响,线程A和B都有对文件的操作权限

    第二种情况两个线程都有加锁

    在windows7环境和linux centos 6.3环境下表现一样:(持有锁的可以写文件成功)

      一个线程A竞争到锁,会有对文件的操作权限,另一个线程B没有竞争到锁,没有对文件的操作权限,会报错退出,而不是发生阻塞。如下:

    java.nio.channels.OverlappingFileLockException
    

      在高并的这种生产情况下,需要捕获这个异常,并处理,如下:

    while (true) {
        try {
            flout = fcout.tryLock();
            break;
        } catch (Exception e) {
            //计数等其他操作...
            sleep(1000);
        }
    }
    

    多进程同时写一个文件

      如果同为java进程,则是不同的JVM。不可以共享内存

    如果同为java进程,一个进程A有对文件加锁,另一个进程B没对文件加锁

    在windows7环境下:(持有锁的可以写文件成功)。

      持有锁的进程 A会有对文件的操作权限,没加锁的进程 B没有对文件的操作权限,会报错退出,如下:

    java.io.IOException: 另一个程序已锁定文件的一部分,进程无法访问。
    
    在linux centos 6.3环境下:(都可以写文件成功,表现为数据交叉写入)

      互不影响,进程A和B都有对文件的操作权限

    如果同为java进程,两个进程都加锁

    在windows7环境和linux centos 6.3环境下表现一样:

       谁先获得锁,谁先获得对文件的操作权限,另一个进程则会等待第一个进程处理完成,才会获得锁,再对文件进行处理。在这里是发生阻塞,而不是抛出异常(注意与多线程加锁的区别)。

      由此可以证明:针对对多进程同时操作同一个文件,在这里应该是底层JVM层面或者本地方法接口库对这个文件进行了加锁。

    一个为java进程,另一个为非Java进程

       此处操作全在服务器centos6.3上测试,非Java进程为简单的 shell 进程,例如:

    for((i=1;i<10;i++));do echo 333 >> tmp.txt;sleep 1; done
    
    java进程无锁的情况

       互不影响,java进程和非java进程都有对文件的操作权限

    java进程无锁的情况

       互不影响,java进程和非java进程都有对文件的操作权限

    总结

       由此可见,在java高并发(无论是多线程还是多进程)同时操作文件时。

    • 如果没有文件顺序的限制,可以不加锁,在这里有操作系统为我们兜底(这里有风险,是不是所有的操作系统都为我们兜底呢)不会产生脏数据;
    • 如果有文件顺序要求的限制,在这里无论是多线程还是多进程(前提是Java服务),都可以得到很好的并发控制
    • 如果可以接受加锁的开销和复杂度,只要遇到并发操作文件时都可以加锁。这样可以保证100%不会乱序,不用考虑是否操作系统会不会为我们兜底了。
    • 如果是使用FileLock try() 方法,同进程内的多线程访问, lock会直接报OverlappingFileLockException, 而不是一直阻塞。 如果是多进程, lock会一直阻塞,而不会包OverlappingFileLockException
    • 这表明java提供的FileLock是面向整个虚拟机的,即进程级别的。合理利用FileLock,加上多线程的异常处理控制。就可以在多线程和多进程场景下实现对文件的高并发访问控制
    • FileLock 作用于java的进程级别,无论独占锁、共享锁都是针对不同的进程,线程之间不适用。

    测试代码

    package com.dxm.etl.test;
    
    import java.io.*;
    import java.nio.channels.FileChannel;
    import java.nio.channels.FileLock;
    
    public class TestFileLock {
        public static void main(String args[]) throws Exception {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    //        new ThreadWriteFileWithoutLock("111").start();
    //        Thread.sleep(1000);
            new ThreadWriteFileWithLock("222").start();
        }
    
        private static class ThreadWriteFileWithLock extends Thread {
            private String threadName;
    
            public ThreadWriteFileWithLock(String threadName) {
                this.threadName = threadName;
            }
    
            public void run() {
                long t1  = System.currentTimeMillis();
                File file = new File("tmp.txt");
                FileOutputStream output = null;
                BufferedWriter br = null;
                FileChannel fileChannel = null;
                try {
                    output =  new FileOutputStream(file, true);
                    br = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(output,"UTF-8"));
                    //对该文件加锁
                    fileChannel = output.getChannel();
                    FileLock fileLock = null;
    
                    fileLock = fileChannel.lock(0,Long.MAX_VALUE,false);
                    System.out.println(fileLock);
                    System.out.println(fileLock.isShared());
                    //非阻塞
                    /*while (true) {
                        try {
                            flout = fcout.tryLock();
                            break;
                        } catch (Exception e) {
                            System.out.println("有其他线程正在操作该文件,当前线程休眠1000毫秒");
                            sleep(1000);
                        }
    
                    }*/
    
                    for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                        sleep(1000);
                        br.write(threadName+"\n");
                        br.flush();
                    }
    
                    fileLock.release();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                    System.out.println(threadName +" err");
                } finally {
                    try {
                        br.close();
                        fileChannel.close();
                        output.close();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
    
                }
    
                System.out.println(threadName + "有锁,写文件共花了" + (System.currentTimeMillis() - t1) + "ms");
            }
        }
        public static class ThreadWriteFileWithoutLock extends Thread {
            private String threadName;
    
            public ThreadWriteFileWithoutLock(String threadName) {
                this.threadName = threadName;
            }
    
            public void run() {
                long t1  = System.currentTimeMillis();
                File file = new File("tmp.txt");
                FileOutputStream output = null;
                BufferedWriter br = null;
                try {
                    output =  new FileOutputStream(file, true);
                    br = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(output,"UTF-8"));
    
                    for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                        sleep(1000);
                        br.write(threadName+"\n");
                        br.flush();
                    }
    
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                    System.out.println(threadName +" err");
                } finally {
                    try {
                        br.close();
                        output.close();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
    
                }
    
                System.out.println(threadName + "无锁,写文件共花了" + (System.currentTimeMillis() - t1) + "ms");
            }
        }
    }
    
    

    参考:
    JAVA 文件锁 FileLock
    Java处理多人同时读写文件的文件锁处理
    Java 进程间文件锁FileLock详解
    Linux系统环境下关于多进程并发写同一个文件的讨论

    展开全文
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