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

實現代碼如下:

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<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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