歡迎光臨
每天分享高質量文章

利用 DB 實現分散式鎖的思路

來源:Sam哥哥

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


概述


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。這樣的話一份庫存資料就有可能同時有多個應用來修改庫存資料。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資料。如果不做協調的話,就會有臟資料出現。對於跨JAVA行程的執行緒協調,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來實現分散式鎖。


設計


本文設計的分散式鎖的互動方式如下:


1、根據業務欄位生成transaction_id,並執行緒安全的建立鎖資源
2、根據transaction_id申請鎖
3、釋放鎖


動態建立鎖資源


在使用synchronized關鍵字的時候,必須指定一個鎖物件。

synchronized(obj) {

 

}

行程內的執行緒可以基於obj來實現同步。obj在這裡可以理解為一個鎖物件。如果執行緒要進入synchronized程式碼塊裡,必須先持有obj物件上的鎖。這種鎖是JAVA裡面的內建鎖,建立的過程是執行緒安全的。那麼藉助DB,如何保證建立鎖的過程是執行緒安全的呢?可以利用DB中的UNIQUE KEY特性,一旦出現了重覆的key,由於UNIQUE KEY的唯一性,會丟擲異常的。在JAVA裡面,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 ‘建立時間’,

    UNIQUE KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`)

)

transaction_id是事務Id,比如說,可以用


倉庫 + 條碼 + 銷售樣式


來組裝一個transaction_id,表示某倉庫某銷售樣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來建立鎖資源的時候,只能有一個應用建立成功。


一條distributed_lock記錄插入成功了,就表示一份鎖資源建立成功了。


DB連線池串列設計


在寫操作頻繁的業務系統中,通常會進行分庫,以降低單資料庫寫入的壓力,並提高寫操作的吞吐量。如果使用了分庫,那麼業務資料自然也都分配到各個資料庫上了。在這種水平切分的多資料庫上使用DB分散式鎖,可以自定義一個DataSouce串列。並暴露一個getConnection(String transactionId)方法,按照transactionId找到對應的Connection。


實現程式碼如下:

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 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 串列。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使用阿裡的DruidDataSource。

接著最重要的一個實現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。

連線池串列設計好後,就可以實現往distributed_lock表插入資料了。

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建立鎖資源

     */

    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鎖住執行緒


接下來利用DB的select for update特性來鎖住執行緒。當多個執行緒根據相同的transactionId併發同時操作select for update的時候,只有一個執行緒能成功,其他執行緒都block住,直到select for update成功的執行緒使用commit操作後,block住的所有執行緒的其中一個執行緒才能開始幹活。我們在上面的DistributedLock類中建立一個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


當執行緒執行完任務後,必須手動的執行解鎖操作,之前被鎖住的執行緒才能繼續幹活。在我們上面的實現中,其實就是獲取到當時select for update成功的執行緒對應的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 threadLocalConn = new ThreadLocal();


每次呼叫lock方法的時候,把Connection放置到ThreadLocal裡面。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,將其設定到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新增一個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來實現分散式鎖,對DB還是造成一定的壓力。當時考慮使用DB做分散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資料的正確性。對於像前端庫存系統,比如新增購物車佔用庫存等操作,最好別使用DB來實現分散式鎖了。

進一步思考


如果想鎖住多份資料該怎麼實現?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迴圈處理就可以了。這個後續有時間再補上。


●編號309,輸入編號直達本文

●輸入m獲取文章目錄

推薦↓↓↓

大資料與人工智慧

更多推薦18個技術類公眾微信

涵蓋:程式人生、演演算法與資料結構、駭客技術與網路安全、大資料技術、前端開發、Java、Python、Web開發、安卓開發、iOS開發、C/C++、.NET、Linux、資料庫、運維等。

贊(0)

分享創造快樂