如何用MySQL实现分布式锁

65次阅读

共计 6195 个字符，预计需要花费 16 分钟才能阅读完成。

导读	以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。

概述

以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。

比如说，有定时任务域 xx.cron，和 SystemA 域和 SystemB 域这几个 JAVA 应用，可能同时修改同一份库存数据。如果不做协调的话，就会有脏数据出现。

对于跨 JAVA 进程的线程协调，可以借助外部环境，例如 DB 或者 Redis。下文介绍一下如何使用 DB 来实现分布式锁。

设计

本文设计的分布式锁的交互方式如下：

根据业务字段生成 transaction_id，并线程安全的创建锁资源

根据 transaction_id 申请锁

释放锁

动态创建锁资源

在使用 synchronized 关键字的时候，必须指定一个锁对象。

synchronized(obj) {}

进程内的线程可以基于 obj 来实现同步。obj 在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入 synchronized 代码块里，必须先持有 obj 对象上的锁。这种锁是 JAVA 里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。那么借助 DB，如何保证创建锁的过程是线程安全的呢?

可以利用 DB 中的 UNIQUE KEY 特性，一旦出现了重复的 key，由于 UNIQUE KEY 的唯一性，会抛出异常的。在 JAVA 里面，是 SQLIntegrityConstraintViolationException 异常。

create table distributed_lock 
( 
 id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', 
 transaction_id varchar(128) NOT NULL DEFAULT ''COMMENT' 事务 id', 
 last_update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '最后更新时间', 
 create_time TIMESTAMP DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' NOT NULL COMMENT '创建时间', 
 UNIQUE KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`) 
)

transaction_id 是事务 Id，比如说，可以用

仓库 + 条码 + 销售模式

来组装一个 transaction_id，表示某仓库某销售模式下的某个条码资源。不同条码，当然就有不同的 transaction_id。如果有两个应用，拿着相同的 transaction_id 来创建锁资源的时候，只能有一个应用创建成功。

一条 distributed_lock 记录插入成功了，就表示一份锁资源创建成功了。

DB 连接池列表设计

在写操作频繁的业务系统中，通常会进行分库，以降低单数据库写入的压力，并提高写操作的吞吐量。如果使用了分库，那么业务数据自然也都分配到各个数据库上了。

在这种水平切分的多数据库上使用 DB 分布式锁，可以自定义一个 DataSouce 列表。并暴露一个 getConnection(String transactionId) 方法，按照 transactionId 找到对应的 Connection。

实现代码如下：

package dlock; 
 
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource; 
import org.springframework.stereotype.Component; 
 
import javax.annotation.PostConstruct; 
import java.io.FileInputStream; 
import java.io.IOException; 
import java.sql.Connection; 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.List; 
import java.util.Properties; 
 
@Component 
public class DataSourcePool {private List dlockDataSources = new ArrayList(); 
 
    @PostConstruct 
    private void initDataSourceList() throws IOException {Properties properties = new Properties(); 
        FileInputStream fis = new FileInputStream("db.properties"); 
        properties.load(fis); 
 
        Integer lockNum = Integer.valueOf(properties.getProperty("DLOCK_NUM")); 
        for (int i = 0; i

首先编写一个 initDataSourceList 方法，并利用 Spring 的 PostConstruct 注解初始化一个 DataSource 列表。相关的 DB 配置从 db.properties 读取。

DLOCK_NUM=2 
 
DLOCK_USER_0="user1" 
DLOCK_PASS_0="pass1" 
DLOCK_INIT_SIZE_0=2 
DLOCK_MAX_SIZE_0=10 
DLOCK_URL_0="jdbc:mysql://localhost:3306/test1" 
 
DLOCK_USER_1="user1" 
DLOCK_PASS_1="pass1" 
DLOCK_INIT_SIZE_1=2 
DLOCK_MAX_SIZE_1=10 
DLOCK_URL_1="jdbc:mysql://localhost:3306/test2"

DataSource 使用阿里的 DruidDataSource。

接着最重要的一个实现 getConnection(String transactionId) 方法。实现原理很简单，获取 transactionId 的 hashcode，并对 DataSource 的长度取模即可。

连接池列表设计好后，就可以实现往 distributed_lock 表插入数据了。

package dlock; 
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.stereotype.Component; 
 
import java.sql.*; 
 
@Component 
public class DistributedLock { 
 
    @Autowired 
    private DataSourcePool dataSourcePool; 
 
    /** 
     * 根据 transactionId 创建锁资源 
     */ 
    public String createLock(String transactionId) throws Exception{if (transactionId == null) {throw new RuntimeException("transactionId 是必须的"); 
        } 
        Connection connection = null; 
        Statement statement = null; 
        try {connection = dataSourcePool.getConnection(transactionId); 
            connection.setAutoCommit(false); 
            statement = connection.createStatement(); 
            statement.executeUpdate("INSERT INTO distributed_lock(transaction_id) VALUES ('" + transactionId + "')"); 
            connection.commit(); 
            return transactionId; 
        } 
        catch (SQLIntegrityConstraintViolationException icv) { 
            // 说明已经生成过了。if (connection != null) {connection.rollback(); 
            } 
            return transactionId; 
        } 
        catch (Exception e) {if (connection != null) {connection.rollback(); 
            } 
            throw  e; 
        } 
        finally {if (statement != null) {statement.close(); 
            } 
 
            if (connection != null) {connection.close(); 
            } 
        } 
    } 
}

根据 transactionId 锁住线程

接下来利用 DB 的 select for update 特性来锁住线程。当多个线程根据相同的 transactionId 并发同时操作 select for update 的时候，只有一个线程能成功，其他线程都 block 住，直到 select for update 成功的线程使用 commit 操作后，block 住的所有线程的其中一个线程才能开始干活。

我们在上面的 DistributedLock 类中创建一个 lock 方法。

public boolean lock(String transactionId) throws Exception { 
       Connection connection = null; 
       PreparedStatement preparedStatement = null; 
       ResultSet resultSet = null; 
       try {connection = dataSourcePool.getConnection(transactionId); 
           preparedStatement = connection.prepareStatement("SELECT * FROM distributed_lock WHERE transaction_id = ? FOR UPDATE"); 
           preparedStatement.setString(1,transactionId); 
           resultSet = preparedStatement.executeQuery(); 
           if (!resultSet.next()) {connection.rollback(); 
               return false; 
           } 
           return true; 
       } catch (Exception e) {if (connection != null) {connection.rollback(); 
           } 
           throw  e; 
       } 
       finally {if (preparedStatement != null) {preparedStatement.close(); 
           } 
 
           if (resultSet != null) {resultSet.close(); 
           } 
 
           if (connection != null) {connection.close(); 
           } 
       } 
   }

实现解锁操作

当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁操作，之前被锁住的线程才能继续干活。在我们上面的实现中，其实就是获取到当时 select for update 成功的线程对应的 Connection，并实行 commit 操作即可。

那么如何获取到呢? 我们可以利用 ThreadLocal。首先在 DistributedLock 类中定义

private ThreadLocal threadLocalConn = new ThreadLocal();

每次调用 lock 方法的时候，把 Connection 放置到 ThreadLocal 里面。我们修改 lock 方法。

public boolean lock(String transactionId) throws Exception { 
       Connection connection = null; 
       PreparedStatement preparedStatement = null; 
       ResultSet resultSet = null; 
       try {connection = dataSourcePool.getConnection(transactionId); 
           threadLocalConn.set(connection); 
           preparedStatement = connection.prepareStatement("SELECT * FROM distributed_lock WHERE transaction_id = ? FOR UPDATE"); 
           preparedStatement.setString(1,transactionId); 
           resultSet = preparedStatement.executeQuery(); 
           if (!resultSet.next()) {connection.rollback(); 
               threadLocalConn.remove(); 
               return false; 
           } 
           return true; 
       } catch (Exception e) {if (connection != null) {connection.rollback(); 
               threadLocalConn.remove();} 
           throw  e; 
       } 
       finally {if (preparedStatement != null) {preparedStatement.close(); 
           } 
 
           if (resultSet != null) {resultSet.close(); 
           } 
 
           if (connection != null) {connection.close(); 
           } 
       } 
   }

这样子，当获取到 Connection 后，将其设置到 ThreadLocal 中，如果 lock 方法出现异常，则将其从 ThreadLocal 中移除掉。

有了这几步后，我们可以来实现解锁操作了。我们在 DistributedLock 添加一个 unlock 方法。

public void unlock() throws Exception { 
       Connection connection = null; 
       try {connection = threadLocalConn.get(); 
           if (!connection.isClosed()) {connection.commit(); 
               connection.close(); 
               threadLocalConn.remove();} 
       } catch (Exception e) {if (connection != null) {connection.rollback(); 
               connection.close();} 
           threadLocalConn.remove(); 
           throw e; 
       } 
   }

缺点

毕竟是利用 DB 来实现分布式锁，对 DB 还是造成一定的压力。当时考虑使用 DB 做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用 DB 来实现分布式锁了。

进一步思考

如果想锁住多份数据该怎么实现? 比如说，某个库存操作，既要修改物理库存，又要修改虚拟库存，想锁住物理库存的同时，又锁住虚拟库存。其实也不是很难，参考 lock 方法，写一个 multiLock 方法，提供多个 transactionId 的入参，for 循环处理就可以了。这个后续有时间再补上。