用 MySQL 實現一個分佈式鎖,這也太強了。。
來源:https://blog.csdn.net/linsongbin1/article/details/79444274
以前參加過一個庫存系統,由於其業務複雜性,搞了很多個應用來支撐。這樣的話一份庫存數據就有可能同時有多個應用來修改庫存數據。
比如說,有定時任務域 xx.cron,和 SystemA 域和 SystemB 域這幾個 JAVA 應用,可能同時修改同一份庫存數據。如果不做協調的話,就會有髒數據出現。
對於跨 JAVA 進程的線程協調,可以藉助外部環境,例如 DB 或者 Redis。
下文介紹一下如何使用 DB 來實現分佈式鎖。
設計
本文設計的分佈式鎖的交互方式如下:
1、根據業務字段生成transaction_id
,併線程安全的創建鎖資源
2、根據transaction_id
申請鎖
3、釋放鎖
動態創建鎖資源
在使用synchronized
關鍵字的時候,必須指定一個鎖對象。
synchronized(obj) {
...
}
進程內的線程可以基於 obj 來實現同步。obj 在這裏可以理解爲一個鎖對象。如果線程要進入synchronized
代碼塊裏,必須先持有 obj 對象上的鎖。這種鎖是 JAVA 裏面的內置鎖,創建的過程是線程安全的。
那麼藉助 DB,如何保證創建鎖的過程是線程安全的呢?可以利用 DB 中的UNIQUE KEY
特性,一旦出現了重複的 key,由於UNIQUE KEY
的唯一性,會拋出異常的。
在 JAVA 裏面,是SQLIntegrityConstraintViolationException
異常。
create table distributed_lock
(
id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
transaction_id varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '事務id',
last_update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '最後更新時間',
create_time TIMESTAMP DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' NOT NULL COMMENT '創建時間',
UNIQUE KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`)
)
transaction_id
是事務 Id,比如說,可以用
倉庫 + 條碼 + 銷售模式
來組裝一個transaction_id
,表示某倉庫某銷售模式下的某個條碼資源。不同條碼,當然就有不同的transaction_id
。如果有兩個應用,拿着相同的transaction_id
來創建鎖資源的時候,只能有一個應用創建成功。
一條
distributed_lock
記錄插入成功了,就表示一份鎖資源創建成功了。
DB 連接池列表設計
在寫操作頻繁的業務系統中,通常會進行分庫,以降低單數據庫寫入的壓力,並提高寫操作的吞吐量。
如果使用了分庫,那麼業務數據自然也都分配到各個數據庫上了。在這種水平切分的多數據庫上使用 DB 分佈式鎖,可以自定義一個DataSouce
列表。並暴露一個getConnection(String transactionId)
方法,按照transactionId
找到對應的Connection
。
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<DruidDataSource> 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 < lockNum; i++) {
String user = properties.getProperty("DLOCK_USER_" + i);
String password = properties.getProperty("DLOCK_PASS_" + i);
Integer initSize = Integer.valueOf(properties.getProperty("DLOCK_INIT_SIZE_" + i));
Integer maxSize = Integer.valueOf(properties.getProperty("DLOCK_MAX_SIZE_" + i));
String url = properties.getProperty("DLOCK_URL_" + i);
DruidDataSource dataSource = createDataSource(user,password,initSize,maxSize,url);
dlockDataSources.add(dataSource);
}
}
private DruidDataSource createDataSource(String user, String password, Integer initSize, Integer maxSize, String url) {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource.setUsername(user);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setInitialSize(initSize);
dataSource.setMaxActive(maxSize);
return dataSource;
}
public Connection getConnection(String transactionId) throws Exception {
if (dlockDataSources.size() <= 0) {
return null;
}
if (transactionId == null || "".equals(transactionId)) {
throw new RuntimeException("transactionId是必須的");
}
int hascode = transactionId.hashCode();
if (hascode < 0) {
hascode = - hascode;
}
return dlockDataSources.get(hascode % dlockDataSources.size()).getConnection();
}
}
首先編寫一個initDataSourceList
方法,並利用 Spring 的PostConstruct
註解初始化一個DataSource
列表。相關的 DB 配置從db.properties
讀取。
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
。
接着最重要的一個實現getConnection(String transactionId)
方法。實現原理很簡單,獲取transactionId
的 hashcode,並對DataSource
的長度取模即可。
連接池列表設計好後,就可以實現往distributed_lock
表插入數據了。
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;
/**
* 根據transactionId創建鎖資源
*/
public String createLock(String transactionId) throws Exception{
if (transactionId == null) {
throw new RuntimeException("transactionId是必須的");
}
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) {
//說明已經生成過了。
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();
}
}
}
}
根據 transactionId 鎖住線程
接下來利用 DB 的select for update
特性來鎖住線程。當多個線程根據相同的transactionId
併發同時操作select for update
的時候,只有一個線程能成功,其他線程都block
住,直到select for update
成功的線程使用commit
操作後,block
住的所有線程的其中一個線程才能開始幹活。我們在上面的DistributedLock
類中創建一個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();
}
}
}
實現解鎖操作
當線程執行完任務後,必須手動的執行解鎖操作,之前被鎖住的線程才能繼續幹活。在我們上面的實現中,其實就是獲取到當時select for update
成功的線程對應的Connection
,並實行commit
操作即可。
那麼如何獲取到呢?我們可以利用ThreadLocal
。首先在DistributedLock
類中定義
private ThreadLocal<Connection> threadLocalConn = new ThreadLocal<>();
每次調用lock
方法的時候,把Connection
放置到ThreadLocal
裏面。我們修改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();
}
}
}
這樣子,當獲取到Connection
後,將其設置到ThreadLocal
中,如果lock
方法出現異常,則將其從ThreadLocal
中移除掉。
有了這幾步後,我們可以來實現解鎖操作了。我們在DistributedLock
添加一個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;
}
}
缺點
畢竟是利用 DB 來實現分佈式鎖,對 DB 還是造成一定的壓力。當時考慮使用 DB 做分佈式的一個重要原因是,我們的應用是後端應用,平時流量不大的,反而關鍵的是要保證庫存數據的正確性。
對於像前端庫存系統,比如添加購物車佔用庫存等操作,最好別使用 DB 來實現分佈式鎖了。
進一步思考
如果想鎖住多份數據該怎麼實現?
比如說,某個庫存操作,既要修改物理庫存,又要修改虛擬庫存,想鎖住物理庫存的同時,又鎖住虛擬庫存。
其實也不是很難,參考lock
方法,寫一個multiLock
方法,提供多個transactionId
的入參,for 循環處理就可以了。
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