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如何用MySQL实现分布式锁

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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。

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    正文完
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    星锅
    版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2024-07-25发表,共计6195字。
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