MySQL 分布式鎖:設計與實現(xiàn)
概述
以前參加過一個庫存系統(tǒng),由于其業(yè)務復雜性,搞了很多個應用來支撐。這樣的話一份庫存數(shù)據(jù)就有可能同時有多個應用來修改庫存數(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)。如果不做協(xié)調的話,就會有臟數(shù)據(jù)出現(xiàn)。
對于跨JAVA進程的線程協(xié)調,可以借助外部環(huán)境,例如DB或者Redis。下文介紹一下如何使用DB來實現(xiàn)分布式鎖。
設計
本文設計的分布式鎖的交互方式如下:
- 根據(jù)業(yè)務字段生成transaction_id,線程安全的創(chuàng)建鎖資源
 - 根據(jù)transaction_id申請鎖
 - 釋放鎖
 
動態(tài)創(chuàng)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于obj來實現(xiàn)同步。obj在這里可以理解為一個鎖對象。如果線程要進入synchronized代碼塊里,必須先持有obj對象上的鎖。這種鎖是JAVA里面的內置鎖,創(chuàng)建的過程是線程安全的。那么借助DB,如何保證創(chuàng)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(xiàn)了重復的key,由于UNIQUE KEY的唯一性,會拋出異常的。在JAVA里面,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 '最后更新時間',
 create_time TIMESTAMP DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' NOT NULL COMMENT '創(chuàng)建時間',
 UNIQUE KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`)
)transaction_id是事務Id,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,拿著相同的transaction_id來創(chuàng)建鎖資源的時候,只能有一個應用創(chuàng)建成功。
一條distributed_lock記錄插入成功了,就表示一份鎖資源創(chuàng)建成功了。
DB連接池列表設計
在寫操作頻繁的業(yè)務系統(tǒng)中,通常會進行分庫,以降低單數(shù)據(jù)庫寫入的壓力,并提高寫操作的吞吐量。如果使用了分庫,那么業(yè)務數(shù)據(jù)自然也都分配到各個數(shù)據(jù)庫上了。
在這種水平切分的多數(shù)據(jù)庫上使用DB分布式鎖,可以自定義一個DataSouce列表。并暴露一個getConnection(String transactionId)方法,按照transactionId找到對應的Connection。
實現(xiàn)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,并利用Spring的PostConstruct注解初始化一個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。
接著最重要的一個實現(xiàn)getConnection(String transactionId)方法。實現(xiàn)原理很簡單,獲取transactionId的hashcode,并對DataSource的長度取模即可。
連接池列表設計好后,就可以實現(xiàn)往distributed_lock表插入數(shù)據(jù)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(jù)transactionId創(chuàng)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(jīng)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(jù)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(jù)相同的transactionId并發(fā)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操作后,block住的所有線程的其中一個線程才能開始干活。
我們在上面的DistributedLock類中創(chuàng)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(xiàn)解鎖操作
當線程執(zhí)行完任務后,必須手動的執(zhí)行解鎖操作,之前被鎖住的線程才能繼續(xù)干活。在我們上面的實現(xiàn)中,其實就是獲取到當時select for update成功的線程對應的Connection,并執(zhí)行commit操作即可。
那么如何獲取到呢?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里面。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后,將其設置到ThreadLocal中,如果lock方法出現(xiàn)異常,則將其從ThreadLocal中移除掉。
有了這幾步后,我們可以來實現(xiàn)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(xiàn)分布式鎖,對DB還是造成一定的壓力。當時考慮使用DB做分布式的一個重要原因是,我們的應用是后端應用,平時流量不大的,反而關鍵的是要保證庫存數(shù)據(jù)的正確性。對于像前端庫存系統(tǒng),比如添加購物車占用庫存等操作,最好別使用DB來實現(xiàn)分布式鎖了。
進一步思考
如果想鎖住多份數(shù)據(jù)該怎么實現(xiàn)?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?yún)?,for循環(huán)處理就可以了。這個后續(xù)有時間再補上。















 
 
 











 
 
 
 