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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(huán)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：

1、根據業(yè)務字段生成transaction_id，并線程安全的創(chuàng)建鎖資源

2、根據transaction_id申請鎖

3、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 '***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，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(yè)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 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，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(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(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。在我們上面的實現中，其實就是獲取到當時select for update成功的線程對應的Connection，并實行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 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(tǒng)，比如添加購物車占用庫存等操作，***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(huán)處理就可以了。這個后續(xù)有時間再補上。