miqiu的分布式（三）：JVM本地锁失效的三大典型场景

miqiu的分布式（三）：JVM本地锁失效的三大典型场景

实验背景

在单机环境下，synchronized和ReentrantLock能有效控制并发。但当系统复杂度升级时，JVM本地锁会面临失效风险。本文通过三个实战案例，揭示本地锁失效的深层原因。

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场景一：多例模式下的锁失效

1.1 问题现象

采用Prototype作用域创建多实例服务时，库存扣减出现异常：

@Service
@Scope(value = "prototype", proxyMode = ScopedProxyMode.TARGET_CLASS)
public class StockService {private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void deduct() {lock.lock();try {// 数据库操作逻辑} finally {lock.unlock();}}
}

压测结果：

• 初始库存：5000
• 5000次请求后剩余：4904
• 理论应扣减：5000 → 实际丢失96次扣减

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1.2 原理分析

关键因素	影响说明
实例隔离	每个请求创建独立Service实例
锁对象不共享	各实例维护自己的ReentrantLock
并发控制失效	实际形成多把锁并行工作

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场景二：事务管理引发的锁失效

2.1 事务代码示例

@Transactional
public void deduct() {lock.lock();try {// 数据库查询+更新操作} finally {lock.unlock();}
}

测试结果：

• 初始库存：5000
• 压测后剩余：4863
• 丢失137次有效扣减

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2.2 事务隔离机制的影响

隔离级别	是否可能丢失更新
READ_COMMITTED	✔️
REPEATABLE_READ	✔️
SERIALIZABLE	❌

规避建议：

1. 使用SELECT ... FOR UPDATE悲观锁
2. 采用版本号乐观锁机制
3. 调整事务边界（将锁操作移到事务外部）

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场景三：集群部署的局限性

3.1 实验架构

环境配置：

• Nginx反向代理
• 双节点服务集群
• 共享MySQL数据库

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3.2 压测结果

指标	数值
请求总量	2000次
理论扣减量	2000
实际扣减量	1386
数据丢失率	30.7%

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3.3 分布式锁必要性

关键矛盾点：

1. 锁作用域限制在单个JVM内
2. 多节点间无锁状态感知
3. 数据库连接池可能成为新瓶颈

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避坑指南

失效场景	核心矛盾	解决方案
多例模式	锁实例不唯一	改用单例模式+静态锁
事务管理	隔离级别导致锁延迟	缩小事务范围或使用数据库锁
集群部署	跨JVM锁不可见	采用分布式锁中间件

终极方案建议：

1. Redis分布式锁（AP模型优先）
2. ZooKeeper分布式锁（CP模型优先）
3. 数据库行锁/乐观锁（轻量级方案）