利用DB实现分布式锁的思路
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，和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 NULL COMMENT '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，其实就是获取到当时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。