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佛山做网站建设,今日新闻头条新闻摘抄,购物网站流量怎么做,搜多多搜索引擎入口miqiu的分布式锁二:实战——用JMeter验证JVM锁能否解决MySQL超卖问题 实验背景 在秒杀场景中,超卖问题是典型的并发编程挑战。本文通过JMeter压测工具,验证基于JVM的两种锁机制(synchronized/ReentrantLock)对MySQL库…

miqiu的分布式锁二:实战——用JMeter验证JVM锁能否解决MySQL超卖问题

实验背景

在秒杀场景中,超卖问题是典型的并发编程挑战。本文通过JMeter压测工具,验证基于JVM的两种锁机制(synchronized/ReentrantLock)对MySQL库存操作的防护效果。


实验一:内存库存操作验证

1.1 无锁场景

public void deduct() {stock.setStock(stock.getStock() - 1);System.out.println("库存余量:" + stock.getStock());
}

压测结果(100线程×50次循环):

  • 平均响应时间:3ms
  • 吞吐量:2217/sec
  • 最终库存:-89(严重超卖)

无锁压测报告


1.2 synchronized锁方案

public synchronized void deduct() {stock.setStock(stock.getStock() - 1);System.out.println("库存余量:" + stock.getStock());
}

压测结果对比

  • 平均响应时间 ↗ 25ms(733%增长)
  • 吞吐量 ↘ 396/sec(82%下降)
  • 最终库存 ✅ 0(完美解决)

同步锁压测报告


1.3 ReentrantLock方案

private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void deduct() {lock.lock();try {stock.setStock(stock.getStock() - 1);System.out.println("库存余量:" + stock.getStock());} finally {lock.unlock();}
}

性能表现

  • 平均响应时间:22ms
  • 吞吐量:440/sec
  • 最终库存 ✅ 0

重入锁压测报告


实验二:真实MySQL库存操作

2.1 无锁数据库操作

public void deduct() {Stock stock = stockMapper.selectByProductCode("1001");if(stock != null && stock.getCount() > 0) {stock.setCount(stock.getCount() - 1);stockMapper.updateById(stock);}
}

压测结果

  • 平均响应时间:249ms
  • 吞吐量:394/sec
  • 最终库存:4900(严重超卖)

数据库无锁压测


2.2 ReentrantLock防护方案

private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void deduct() {lock.lock();try {Stock stock = stockMapper.selectByProductCode("1001");if(stock != null && stock.getCount() > 0) {stock.setCount(stock.getCount() - 1);stockMapper.updateById(stock);}} finally {lock.unlock();}
}

验证结果

  • 平均响应时间 ↗ 623ms(151%增长)
  • 吞吐量 ↘ 158/sec(60%下降)
  • 最终库存 ✅ 0(正确扣减)

数据库锁压测


关键结论

  1. 防护有效性
    JVM级锁能有效解决单机部署下的超卖问题,确保库存操作的原子性

  2. 性能代价
    synchronized/ReentrantLock均造成吞吐量显著下降,响应时间成倍增加

  3. 架构局限

    • 仅适用于单服务实例场景
    • 分布式部署时不同JVM实例的锁相互不可见
    • 数据库连接池耗尽风险(长时间持锁)

后续方向

通过本实验验证了JVM锁的单机有效性,但分布式场景需要更强大的锁机制。下一篇将研究jvm锁的失效情况

http://www.dtcms.com/wzjs/96459.html

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