ShedLock 是一个用于分布式环境下的锁机制，确保在同一时间点只有一个节点能够执行特定的定时任务。其核心原理是通过公共存储（如数据库、Redis 等）来实现锁的管理12。
具体来说，当一个任务在某个节点上开始执行时，该节点会在公共存储中记录锁的信息，包括任务名称、锁定时间和锁定的节点等。如果其他节点尝试执行同一任务，它们会检查公共存储中的锁信息，如果发现任务已经被锁定，则会跳过执行34。
ShedLock 的实现步骤通常包括以下几个方面12：
引入依赖：在项目中添加 ShedLock 相关的依赖库。
配置锁提供者：指定使用的公共存储，如数据库或 Redis。
注解定时任务：在需要避免并发执行的定时任务上使用 @SchedulerLock 注解，设置锁的名称和锁定时间。
这种机制确保了在分布式环境中，定时任务不会被多个节点同时执行，从而避免了数据不一致和资源冲突的问题。
如何估算系统的并发能力？
估算系统的并发能力是一个复杂但非常重要的任务，尤其是在高并发环境下。以下是一些常用的方法和指标：
QPS（Queries Per Second）：每秒查询数，衡量系统每秒处理的请求数量。可以通过压力测试工具模拟大量请求来测量。
TPS（Transactions Per Second）：每秒事务数，类似于QPS，但更关注事务的完整性。
RT（Response Time）：响应时间，从请求发出到收到响应的时间。通常取平均响应时间。
并发数：系统同时处理的请求数量。可以通过公式估算：
并发数
QPS
×
平均响应时间
并发数=QPS×平均响应时间
。
吞吐量：系统在单位时间内处理的请求总量，通常与QPS、TPS和响应时间相关联。
估算方法
压力测试：使用工具如JMeter、LoadRunner等，对系统进行压力测试，记录在不同负载下的性能数据。
业务分析：分析业务流程和用户行为，估算高峰期的并发请求数。
参考同类系统：参考类似系统的并发处理能力，结合自身系统的特点进行调整。
示例计算
假设一个系统每天有1000万PV（页面访问量），80%的访问集中在20%的时间内（即高峰期）。如果单台服务器的QPS为200，那么需要的服务器数量可以通过以下公式计算：
峰值QPS
1000
万
×
0.8
86400
×
0.2
≈
4630
峰值QPS=86400×0.21000万×0.8≈4630
需要的服务器数量
4630
200
≈
24
需要的服务器数量=2004630≈24
其他考虑因素
硬件配置：CPU、内存、磁盘I/O等都会影响系统的并发能力。
网络带宽：确保网络带宽足够，避免成为瓶颈。
优化代码：通过优化代码和数据库查询，提高系统的处理效率。
