MySQL 分布式鎖：設計與實現
概述
以前參加過一個庫存系統，由于其業務復雜性，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，就會有臟數據出現。
對于跨JAVA進程的線程協調，可以借助外部環境，例如DB或者Redis。下文介紹一下如何使用DB來實現分布式鎖。
設計
本文設計的分布式鎖的交互方式如下：
- 根據業務字段生成transaction_id，線程安全的創建鎖資源
- 根據transaction_id申請鎖
- 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于obj來實現同步。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，創建的過程是線程安全的。那么借助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，并提高寫操作的吞吐量。如果使用了分庫，那么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getConnection(String transactionId)方法。實現原理很簡單，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并發同時操作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
當線程執行完任務后，必須手動的執行解鎖操作，之前被鎖住的線程才能繼續干活。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，并執行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方法出現異常，則將其從ThreadLocal中移除掉。
有了這幾步后，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據的正確性。對于像前端庫存系統，比如添加購物車占用庫存等操作，最好別使用DB來實現分布式鎖了。
進一步思考
如果想鎖住多份數據該怎么實現？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。這個后續有時間再補上。
