现在我有这么一个场景：
有很多java线程同时来读取同一张表的数据，每次只读100条，但是要求每个进程读取到的数据不能重复，并且读取完之后要处理这100条数据，能够并行的处理下去。
参考gpt和自己的思路，对于多个Java进程同时读取同一张表数据的情况，可以使用以下方法来保证每个进程读取到的数据不重复：
使用分布式锁：可以使用Zookeeper或Redis来实现分布式锁，每个进程在读取数据之前先获取锁，确保只有一个进程在读取数据。读取完成后再释放锁，其他进程就可以获取锁并读取数据。这种方法可以保证数据不重复，但是需要注意锁的性能问题，尤其是数据量比较大的情况下。
使用分布式任务调度：可以使用Quartz等分布式任务调度框架来实现每个进程定时读取一段数据，并将读取的数据标记为已读。每个进程读取的数据段可以根据进程ID来区分，这样可以保证每个进程读取的数据不重复。但是这种方法需要考虑任务调度的粒度和性能问题。
使用消息队列：可以使用Kafka等消息队列来实现数据的异步处理。每个进程从消息队列中获取任务，并读取一段数据，将已读取的数据发送到另一个队列中。其他进程可以从该队列中获取未读取的数据，并读取之前先检查是否已经被其他进程读取。这种方法可以有效地避免重复读取数据，但是需要考虑消息队列的性能和可靠性问题。
以下是使用Redis实现分布式锁来保证多个Java进程读取同一张表数据的代码示例：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
public class RedisDistributedLockExample {
private static final String LOCK_KEY = "table_data_lock";
private static final String DATA_KEY = "table_data";
private JedisPool jedisPool;
public RedisDistributedLockExample(String host, int port) {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(100);
config.setMaxIdle(20);
config.setMaxWaitMillis(10000);
jedisPool = new JedisPool(config, host, port);
}
public void processData() {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
try {
boolean locked = false;
do {
// 尝试获取锁
locked = jedis.setnx(LOCK_KEY, "1") == 1;
if (locked) {
// 获取锁成功，读取数据
String data = jedis.get(DATA_KEY);
// 处理数据
// ...
// 释放锁
jedis.del(LOCK_KEY);
} else {
// 获取锁失败，等待一段时间后重试
Thread.sleep(1000);
}
} while (!locked);
} catch (InterruptedException e) {
// 处理异常
} finally {
jedis.close();
}
}
public static void main(String[] args) {
RedisDistributedLockExample example = new RedisDistributedLockExample("localhost", 6379);
example.processData();
}
}
在上面的代码示例中，我们使用了Jedis库来连接Redis，尝试获取一个名为"table_data_lock"的分布式锁。如果获取锁成功，就读取名为"table_data"的数据并处理，然后释放锁；否则等待一段时间后重试。
需要注意的是，在使用分布式锁时要特别注意锁的粒度和持有时间，以避免死锁和性能问题。同时，由于Redis是基于内存的，需要考虑内存的使用和数据的持久化问题。
该回答引用ChatGPT
针对这个场景，你可以使用Zookeeper或Redis实现分布式锁和分布式协调。
一种可能的解决方案是使用Zookeeper实现分布式锁和分布式协调，具体步骤如下：
1、将所有进程的ID写入Zookeeper的一个持久性节点中，以便每个进程可以读取它们。
2、每个进程在读取数据之前，首先尝试获取一个分布式锁（例如，使用Zookeeper的临时有序节点实现分布式锁），以确保只有一个进程可以读取数据。
3、获取锁后，进程可以读取数据，读取完成后，可以使用Zookeeper节点的版本号来标记已经读取的记录的位置，以便其他进程可以从正确的位置开始读取数据。
4、处理读取的数据，处理完成后，释放锁。
另一种可能的解决方案是使用Redis实现分布式锁和分布式协调，具体步骤如下：
1、将所有进程的ID写入Redis的一个有序集合中，以便每个进程可以读取它们。
2、每个进程在读取数据之前，首先尝试获取一个分布式锁（例如，使用Redis的SETNX命令实现分布式锁），以确保只有一个进程可以读取数据。
3、获取锁后，进程可以读取数据，读取完成后，可以使用Redis的原子操作来标记已经读取的记录的位置，以便其他进程可以从正确的位置开始读取数据。
4、处理读取的数据，处理完成后，释放锁。
5、无论使用哪种解决方案，重要的是要确保高并发性能。这可以通过优化锁的实现（例如，使用适当的超时设置和重试机制）来实现。此外，还可以将读取的数据缓存在内存中，以减少对数据库的访问次数。
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以下是使用Zookeeper实现分布式锁和分布式协调的Java代码示例：
java
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class DistributedLock {
private ZooKeeper zooKeeper;
private String lockPath;
private String lockNode;
private String currentNode;
private CountDownLatch latch;
public DistributedLock(String connectString, int sessionTimeout, String lockPath) {
try {
this.zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, null);
this.lockPath = lockPath;
if (zooKeeper.exists(lockPath, false) == null) {
zooKeeper.create(lockPath, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void lock() throws KeeperException, InterruptedException {
createLockNode();
acquireLock();
}
public void unlock() throws KeeperException, InterruptedException {
zooKeeper.delete(currentNode, -1);
}
private void createLockNode() throws KeeperException, InterruptedException {
if (lockNode == null) {
lockNode = zooKeeper.create(lockPath + "/lock-", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
currentNode = lockNode.substring(lockNode.lastIndexOf("/") + 1);
}
}
private void acquireLock() throws KeeperException, InterruptedException {
while (true) {
List<String> nodes = zooKeeper.getChildren(lockPath, false);
Collections.sort(nodes);
int index = nodes.indexOf(currentNode);
if (index == 0) {
return;
}
String watchNode = nodes.get(index - 1);
Stat stat = zooKeeper.exists(lockPath + "/" + watchNode, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
if (watchedEvent.getType() == Event.EventType.NodeDeleted) {
latch.countDown();
}
}
});
if (stat != null) {
latch = new CountDownLatch(1);
latch.await();
}
}
}
}
在上述代码中，DistributedLock类表示分布式锁，其中的lock方法尝试获取锁并且阻塞，直到锁被获取。unlock方法释放锁。
以下是使用Zookeeper实现分布式协调的Java代码示例：
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.util.List;
public class DistributedCoordinator {
private ZooKeeper zooKeeper;
private String coordinatorPath;
private String processId;
public DistributedCoordinator(String connectString, int sessionTimeout, String coordinatorPath, String processId) {
try {
this.zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, null);
this.coordinatorPath = coordinatorPath;
this.processId = processId;
if (zooKeeper.exists(coordinatorPath, false) == null) {
zooKeeper.create(coordinatorPath, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public int getNextPosition() throws KeeperException, InterruptedException {
int position = -1;
while (position == -1) {
List<String> children = zooKeeper.getChildren(coordinatorPath, false);
for (int i = 0; i < children.size(); i++) {
String child = children.get(i);
if (child.startsWith(processId + "-")) {
int current = Integer.parseInt(child.substring(processId.length() + 1));
if (i == 0) {
position = 0;
break;
} else {
String previous = children.get(i - 1);
if (zooKeeper.exists(coordinatorPath + "/" + previous, false) == null) {
position = current - 1;
break;
}
}
}
}
if (position == -1) {
createCoordinatorNode();
}
}
return position;
}
private void createCoordinatorNode() throws KeeperException, InterruptedException {
String node = zooKeeper.create(coordinatorPath + "/" + processId + "-", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
while (true) {
List<String> children = zooKeeper.getChildren(coordinatorPath, false);
int index = children.indexOf(node.substring(node.lastIndexOf("/") + 1));
if (index == 0) {
return;
}
String watchNode = children.get(index - 1);
Stat stat = zooKeeper.exists(coordinatorPath + "/" + watchNode, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
if (watchedEvent.getType() == Event.EventType.NodeDeleted) {
synchronized (DistributedCoordinator.this) {
DistributedCoordinator.this.notifyAll();
}
}
}
});
if (stat != null) {
synchronized (this) {
this.wait();
}
}
}
}
}
在上述代码中，DistributedCoordinator类表示分布式协调器，其中的getNextPosition方法获取下一个可用的位置并返回它。当没有可用位置时，该方法会创建一个新节点。节点名称以进程ID和一个数字结尾。每个进程都会创建自己的节点。获取下一个可用的位置需要检查其他进程创建的节点。如果其他进程创建的节点在当前节点之前被删除，那么当前节点就是下一个可用的位置。
在createCoordinatorNode方法中，创建新的节点，并且通过等待监视前一个节点，以确保在前一个节点被删除后才会返回下一个可用位置。如果前一个节点已经被删除，那么通过notifyAll方法通知所有等待的线程。
请注意，这些代码只是示例，需要根据具体场景进行适当的修改和调整。例如，可以将ZooKeeper和Redis的连接信息作为参数传递，而不是在类中硬编码。
提供下思路：
参考GPT的回答和自己的思路，针对你的需求，我可以提供以下两种设计方案：
方案一：使用数据库实现分段读取数据
这种方案主要是利用数据库的读取能力，将数据分段读取，然后由不同进程来读取不同段的数据。具体步骤如下：
1.首先，在数据表中新增一个列，例如叫做“状态列”，用来标记每行数据是否被读取过，初值为0。
2.每个进程从数据库中查询未被读取的记录中最小的断点值（即状态列为0的最小ID），然后将查询到的记录的状态列更新为1，表示已经被读取过了。
3.将读取到的数据分配给不同的处理线程，并行处理数据。
4.重复以上步骤，直到所有数据都被读取和处理完毕。
这种方案可以使用数据库的行锁机制来保证不同进程之间的数据不会重复读取，同时也可以利用数据库的索引优化查询速度，适合大量数据量和高并发的场景。不过，需要注意的是这种方案对数据库性能的影响比较大，需要谨慎使用。
方案二：使用分布式锁实现并发控制
这种方案主要是利用分布式锁的机制来保证不同进程之间的数据不会重复读取。具体步骤如下：
1.将待处理的数据分成多个断点值段（例如每个段100条记录），每个进程只处理其中的一个段。
2.使用分布式锁（例如ZooKeeper或Redis实现的分布式锁）来保证只有一个进程能够读取每个断点值段的数据。
3.读取数据后，将读取到的数据分配给不同的处理线程，并行处理数据。
4.处理完毕后，释放分布式锁，使得其他进程可以读取下一个断点值段的数据，并且继续并行处理数据。
这种方案适合高并发的场景，可以保证不同进程之间的数据不会重复读取，并且也可以实现并行处理数据，但是需要注意分布式锁的实现方式和性能问题，同时也需要考虑分布式锁的竞争问题和容错机制。
大概写了个,用redis生成页码,使用生产者和消费的方式,慢就可以多实例一起执行
package test;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.*;
@Component
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class BigDataDeal implements CommandLineRunner {
private static final int PAGE_SIZE = 100;
private static final ExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newFixedThreadPool(10);
private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
private final BlockingQueue<Long> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
private boolean stop = false;
@Override
public void run(String... args) {
new Thread(() -> this.generatorPageNum()).start();
new Thread(() -> this.deal()).start();
}
@SneakyThrows
private void generatorPageNum() {
final String current_page_number = "current_page_number";
redisTemplate.delete(current_page_number);
while (!stop) {
final Long currentPageNumber = redisTemplate.opsForValue().increment(current_page_number) - 1;
if (currentPageNumber * PAGE_SIZE > 10000000) {
stop = true;
break;
}
blockingQueue.put(currentPageNumber);
}
}
@SneakyThrows
private void deal() {
while (!stop) {
final Long pageNumber = blockingQueue.poll(10, TimeUnit.SECONDS);
if (pageNumber == null) {
continue;
}
final long offset = pageNumber * PAGE_SIZE;
if (pageNumber != null) {
EXECUTOR_SERVICE.submit(() -> {
log.info("deal {} {}", offset, PAGE_SIZE);
jdbcTemplate.query("SELECT * FROM user_info order by id limit ?,?", rs -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, 0, PAGE_SIZE); // 0改成offset，我测试用的
});
}
}
}
}
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
这个问题可以使用分布式锁解决，先获取分布式锁，然后读取分段数据，处理完毕后释放锁，让其他进程获取锁并读取剩余数据。可以使用zookeeper或redis来实现分布式锁，下面使用redis实现示例代码。
public boolean tryGetDistributedLock(String key, String value, int expireTime) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
// 使用setnx函数获取锁
Long result = jedis.setnx(key, value);
if (result != null && result.intValue() == 1) {
// 设置过期时间
jedis.expire(key, expireTime);
return true;
}
return false;
} catch (Exception e) {
return false;
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
public List<Data> getData(int start, int limit) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
List<Data> dataList = new ArrayList<>();
try {
conn = getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement("select * from my_table limit ?, ?");
pstmt.setInt(1, start);
pstmt.setInt(2, limit);
rs = pstmt.executeQuery();
while (rs.next()) {
Data data = new Data();
data.setId(rs.getInt("id"));
data.setName(rs.getString("name"));
dataList.add(data);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
close(conn, pstmt, rs);
}
return dataList;
}
public void processData(List<Data> dataList) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
try {
conn = getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
pstmt = conn.prepareStatement("update my_table set status = 1 where id = ?");
for (Data data : dataList) {
pstmt.setInt(1, data.getId());
pstmt.executeUpdate();
// 处理数据
}
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
if (conn != null) {
try {
conn.rollback();
} catch (SQLException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
e.printStackTrace();
} finally {
close(conn, pstmt);
}
}
public void releaseDistributedLock(String key, String value) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
while (true) {
jedis.watch(key);
String currentValue = jedis.get(key);
if (currentValue != null && currentValue.equals(value)) {
Transaction tx = jedis.multi();
tx.del(key);
List<Object> result = tx.exec();
if (result == null) {
continue;
}
}
jedis.unwatch();
break;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
可以将以上代码封装在一个类中，具体实现根据需求进行调整。调用过程大致如下：
// 定义分段数据的起始位置和读取数量
int start = 0;
int limit = 100;
while (true) {
// 获取分布式锁
if (lock.tryGetDistributedLock("my_lock", "my_value", 10000)) {
// 读取分段数据
List<Data> dataList = dao.getData(start, limit);
// 处理数据
dao.processData(dataList);
// 释放锁
lock.releaseDistributedLock("my_lock", "my_value");
// 更新分段数据的起始位置
start += limit;
}
}
这样多个进程就可以并行地读取和处理同一张表的数据，而且保证每个进程读取和处理的数据是不重复的，而且不会相互阻塞，性能较高。需要注意的是，如果数据量很大，可以使用多个进程同时读取和处理，这样可以更快地完成任务。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
以考虑使用zookeeper来实现一个分布式的断点管理器。具体而言，可以按照以下步骤来设计和实现：
创建一个全局唯一的znode作为断点管理器，例如/breakpoint_manager。
当每个Java进程启动时，首先在zookeeper上创建一个临时顺序节点，例如/breakpoint_manager/proc_1。
进程读取数据时，首先从zookeeper上获取当前的断点值（即已经处理完成的记录最大值），例如/breakpoint_manager/breakpoint节点。
如果当前进程的临时节点是最小编号的节点，那么它负责更新断点值，并将新的断点值写回到zookeeper上；否则它只需要等待其他进程更新断点值。
进程读取数据时，仅读取大于当前断点值并且小于断点值加100的记录。注意，在读取数据之前，需要检查当前进程是否已经更新了新的断点值，如果没有，则需要重新获取最新的断点值并重新计算读取范围。
当进程处理完数据后，将处理结果写回到zookeeper上，例如/breakpoint_manager/proc_1/result节点。