咱们一同聊聊散布式锁的六大运行场景

散布式锁在散布式运行中十分经常出现，可你直到有多少运行场景适宜经常使用散布式锁吗？本文逐一罗列。

Leader选举 确保散布式系统中只要一个节点能够成为Leader的关键机制。

在多节点系统中，多个节点或许同时争夺某一资源或角色，如数据库主节点的选举，在这种状况下，散布式锁经过保障只要一个节点能够成功失掉锁，确保了只要一个节点能够成为 指导者 ，其他节点则作为 追随者 ，这样防止了多节点同时操作造成的抵触和不分歧。

关键点 ：确保在任何时辰只要一个节点成为指导者，防止多个节点同时掌控系统，防止不用要的竞争和抵触。

Elasticsearch的主节点选举就是很典型的例子。

在义务调度场景中，散布式锁用于确保每个义务只由一个上班节点口头。通常，用户将义务提交到 义务队列 ，而后多个 上班节点 争夺义务口头权，经过经常使用散布式锁，可以确保只要一个上班节点成功失掉义务并口头，从而防止义务重复口头，造成数据抵触或资源糜费。

关键点 ：经过锁定义务口头权，确保义务不会被多个节点同时处置，防止重复口头和不分歧结果。

Apache Airflow的调度就是义务调度的一个例子。

在多进程或多线程的场景中，多个进程或许同时访问共享资源（如文件、套接字、网络等）。假设没有控制机制，多个进程同时访问这些资源，或许造成数据抵触或资源锁死。散布式锁能够保障在某一时辰只要一个进程能够成功失掉资源，其他进程则需期待，直到资源监禁。

关键点 ：经过散布式锁，确保同一时期只要一个进程能访问共享资源，防止竞争造成的资源抵触。

在微服务架构中，不同的服务经过API网关启动协和谐通讯。在某些状况下，须要多个服务按顺序口头某些义务或操作，以确保操作的正确性和分歧性。散布式锁能够确保这些操作依照预约顺序口头，防止多个服务同时修正同一数据，保障系统的协调性和分歧性。

关键点 ：保障多个微服务间的操作有序启动，防止同时访问或修正相反的数据，从而维持系统的稳固性。

在电商系统中，多个用户或许同时购置同一商品，这种场景下，库存治理就变得至关关键。为了确保库存数据的准确性，散布式锁可以锁定库存资源，确保在某一时辰只要一个用户的购置恳求能够成功处置，其他用户则需期待库存降级后再动员恳求。这样防止了超卖的状况，确保库存的分歧性。

关键点 ：在多个用户同时购置时，散布式锁可以确保每个商品只被扣减一次性，防止超卖或库存凌乱。

Redis的散布式锁机制，确保在电商购物同一时辰只要一个用户能成功购置库存商品。

在用户登录系统中，散布式锁确保同一用户的会话不会被多个主机同时修正。在散布式系统中，多个主机或许同时处置同一用户的恳求，假设没有锁定机制，或许造成用户会话数据的抵触和不分歧。经过散布式锁，可以保障每个用户的会话在某一时辰只能被一个主机修正，防止了数据凌乱。

关键点 ：经过散布式锁，确保用户会话数据的惟一性和分歧性，防止同一会话被多个主机同时修正。

散布式锁实质上是处置多并发的疑问，正当经常使用散布式锁能够有效防止数据抵触、义务重复口头以及资源争夺，从而优化系统的稳固性和可裁减性。