干货 | 利用 DB 实现分布式锁

Posted 2021-05-01 海量数据学院

来源：Sam哥哥

链接：

https://blog.csdn.net/linsongbin1/article/details/79444274

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、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：

1、根据业务字段生成 transaction_id，并线程安全的创建锁资源
2、根据 transaction_id 申请锁
3、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 NULLCOMMENT '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 "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是必须的");

        }

        int hascode = transactionId.hashCode();

        if (hascode 0) {

            hascode = - hascode;

        }

        return dlockDataSources.get(hascode %dlockDataSources.size()).getConnection();

    }

}

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。

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