为什么要考虑学习 DDD架构
在学习 DDD 架构前,一直觉得三层架构结构在业务复杂的场景会带来很多很多的问题,但是一直都处于模糊不清的形态,无法准确的定义。直到学习了DDD 的概念。
为了更好的学习 DDD ,我们总结一下三层架构在业务复杂的场景带来的问题,首先看下正常的项目依赖图
在学习 DDD 架构前,一直觉得三层架构结构在业务复杂的场景会带来很多很多的问题,但是一直都处于模糊不清的形态,无法准确的定义。直到学习了DDD 的概念。
为了更好的学习 DDD ,我们总结一下三层架构在业务复杂的场景带来的问题,首先看下正常的项目依赖图
在通信的过程中,Client
与Server
建立TCP
连接需要三次握手,为什么需要三次握手呢?又是怎么握手的过程?
TCP连接是可靠的通信方式,必须要保证两端都同时有效,且线路通畅。
如同两个人通话,但并不确定对方能不能听到,经历几次才能确保通信方式可靠呢?
在分布式环境中,为了保证业务数据的正常访问,防止出现重复请求的问题,会使用分布式锁来阻拦后续请求。具体伪代码如下:
1 | public void doSomething(String userId){ |
上面的代码很简单,查询db中有没有对应的user数据,如果有的话,执行更新操作,如果没有则插入。
我们知道,上面的代码是线程不安全的,在多线程的环境中,就会出现问题。为了能够保证数据的正确性,在单机环境下,我们可以使用synchronized
的方法,来保证线程安全,具体修改:
1 | public synchronized void doSomething(String userId){ |
在单机器的环境下,能够解决线程安全的问题,那在分布式环境下呢? 这个时候需要用到分布式锁
.
分布式锁需要借助其他组件来实现,常用的有redis
和zookeeper
。下面我们就用redis的实现,来说明下问题,分布式锁具体的实现方法如下:
1 | public void doSomething(String userId){ |
上面的代码解决了在分布式环境中的并发的问题。但同样需要考虑一个问题,如果insert操作和update操作异常了,分布式锁不会释放,后续的请求还会被拦截。
所以我们再优化,增加对异常的捕获。
1 | public void doSomething(String userId){ |
现在即使是程序异常了,锁会自动释放。但redis的get和set也会存在并发问题,我们再继续优化,使用redis中的setnx
方法。
1 | public void doSomething(String userId){ |
上面的代码好像没有什么问题了,但也存在很大的隐患。
我们分析下,假设第一个请求过来,执行锁定成功,程序开始运行,但是insert和update操作阻塞了1s,第二个请求过来,锁的缓存已经过期,第二个执行锁定成功,这个时候第一个请求完成了锁被释放,第二个请求的锁就被第一次请求释放了,第三次的请求就会造成线程不安全问题。
怎么再去优化呢?问题主要是出现在第一次请求误删锁的问题,所以我们在移除锁的时候要判断能否移除。
思路:我们在锁定的时候,value使用当前的时间戳,删除时判断是否过期如果不过期就不要删除,具体代码如下:
1 | public void doSomething(String userId){ |
这样即使出现阻塞,第二次的时间戳覆盖了第一次的锁定,这样即使第一次完成了,也不会释放锁。
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