MySql實(shí)現(xiàn)分布式鎖詳解
MySql實(shí)現(xiàn)分布式鎖有三種方式
1:基于行鎖實(shí)現(xiàn)分布式鎖
實(shí)現(xiàn)原理
首先我們的表lock要提前存好相對應(yīng)的lockName,這時(shí)候多個(gè)客戶端來執(zhí)行
select lock_name from lock where lock_name = #{lockName} for update
由于第一個(gè)客戶端來執(zhí)行這條sql語句,給這行記錄加了行鎖,在這個(gè)客戶端沒有提交事務(wù)之前,其它客戶端就會(huì)被阻塞住。所以這時(shí)候就只能有一個(gè)客戶端去執(zhí)行我們自己的業(yè)務(wù)了,其它客戶端就只能阻塞等待,那么這個(gè)過程就是加鎖
那么釋放鎖該怎么操作呢?
其實(shí)釋放鎖就很簡單了,也就是將獲取到鎖的這個(gè)客戶端的事務(wù)提交,這樣其它客戶端就可以來獲取到這把行鎖了,所以這時(shí)候就需要我們手動(dòng)的提交事務(wù)了
代碼實(shí)現(xiàn)
首先就是編寫我們的加鎖SQL語句了
@Select("select lock_name from lock where lock_name = #{lockName} for update") List<String> queryLockNameForUpdate(@Param("lockName") String lockName);
然后我們需要實(shí)現(xiàn)我們的加鎖 和 解鎖
public class MySqlDistributeLock { //加鎖的KEY,也就是我們提前存到表lock的值 private String lockName; //手動(dòng)提交事務(wù)需要的事務(wù)管理器,由外部傳入 private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager; //自定義編寫的mybatis的mapper文件 private MySqlLockMapper mySqlLockMapper; private TransactionStatus status; public MySqlDistributeLock(String lockName,DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager,MySqlLockMapper mySqlLockMapper) { this.lockName = lockName; this.dataSourceTransactionManager = dataSourceTransactionManager; this.mySqlLockMapper = mySqlLockMapper; } public void lock() { TransactionDefinition transactionDefinition = new DefaultTransactionDefinition(); status = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition); while (true) { try{ mySqlLockMapper.queryLockNameForUpdate(this.lockName); //如果加鎖成功,就退出該循環(huán) break; }catch (Exception e) { //說明拋出異常了,讓線程重試 try { //讓線程休眠一會(huì) Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException ignored) { } } } } public void unLock() { //手動(dòng)提交事務(wù),也就是釋放鎖 dataSourceTransactionManager.commit(this.status); } }
最后看下業(yè)務(wù)方如何使用
@Service public class LockService { @Resource private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager; @Resource private MySqlDistributeLock.MySqlLockMapper mySqlLockMapper; public String deductStockMysqlLock(String productId,Integer count) { MySqlDistributeLock lock = null; try{ lock = new MySqlDistributeLock(productId,dataSourceTransactionManager,mySqlLockMapper); //加鎖 lock.lock(); //加鎖成功,開始執(zhí)行我們自己的業(yè)務(wù)邏輯 }finally { if(lock != null) { lock.unLock(); } } return "success"; } }
2:基于唯一索引實(shí)現(xiàn)分布式鎖
實(shí)現(xiàn)原理
首先我們的lock表要給lock_name字段建立一個(gè)唯一索引,這時(shí)候有多個(gè)客戶端來加鎖,本質(zhì)上也就是添加一條記錄,只不過lockName的值都是一樣的
這時(shí)候客戶端A成功的把lockName保存到lock表中了,那么其它客戶端要保存這個(gè)lockName的時(shí)候(也就是執(zhí)行加鎖),由于唯一索引的緣故,就會(huì)插入失敗。也就保證了同一個(gè)時(shí)間只能有一個(gè)客戶端保存成功,也就是加鎖成功了
那么如何釋放鎖呢?
在這個(gè)客戶端業(yè)務(wù)執(zhí)行完之后,手動(dòng)的把這條記錄刪除掉,那么其它客戶端就可以來繼續(xù)加鎖了
代碼實(shí)現(xiàn)
首先我們在mapper文件中編寫 加鎖 和 解鎖 的SQL,這里為什么還要保存?zhèn)€uuid,后續(xù)會(huì)講到(主要是防止鎖被誤刪)
//加鎖語句 @Insert("insert into record_lock (lock_name, uuid) values (#{lockName}, #{uuid})") Integer insert(@Param("lockName") String lockName, @Param("uuid") String uuid); //解鎖語句 @Delete("delete from record_lock where lock_name = #{lockName} and uuid = #{uuid}") Integer delete(@Param("lockName") String lockName, @Param("uuid") String uuid);
然后我們需要實(shí)現(xiàn)我們的加鎖 和 解鎖
public class MySqlDistributeLock { private String lockName; //自定義編寫的mybatis的mapper文件 private MySqlLockMapper mySqlLockMapper; private String uuid; public MySqlDistributeLock(String lockName,MySqlLockMapper mySqlLockMapper,String uuid) { this.lockName = lockName; this.mySqlLockMapper = mySqlLockMapper; this.uuid = uuid; } public void lock() { while (true) { try{ int result = mySqlLockMapper.insert(this.lockName, this.uuid); if(result > 0) { //代表加鎖成功 break; } } catch (Exception e) { } //唯一索引加鎖失敗 try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException interruptedException) { throw new RuntimeException(); } } } public void unLock() { mySqlLockMapper.delete(this.lockName,this.uuid); } }
最后看下業(yè)務(wù)方如何使用
@Service public class LockService { @Resource private MySqlDistributeLock.MySqlLockMapper mySqlLockMapper; public String deductStockMysqlLock(String productId,Integer count) { MySqlDistributeLock lock = null; try{ lock = new MySqlDistributeLock(productId, mySqlLockMapper,UUID.randomUUID().toString()); //加鎖 lock.lock(); //加鎖成功,開始執(zhí)行我們自己的業(yè)務(wù)邏輯 }finally { if(lock != null) { lock.unLock(); } } return "success"; } }
基于唯一索引實(shí)現(xiàn)的分布式鎖有沒有什么問題呢??
死鎖問題
我們試想一下,如果客戶端A來加鎖成功了,業(yè)務(wù)也執(zhí)行完了,但是這時(shí)候釋放鎖的時(shí)候,也就是執(zhí)行刪除語句的時(shí)候因?yàn)橐恍┰驅(qū)е聞h除失敗了,那么這條記錄一直存在,后續(xù)的線程就沒辦法再獲取到鎖了,這就是所謂的死鎖
所以這時(shí)候我們還需要另外一個(gè)服務(wù)來定時(shí)掃描這些記錄,如果這個(gè)記錄超過了10分鐘,或者20分鐘還沒有被刪除掉,那么大概率是釋放鎖的時(shí)候失敗了,所以需要再次刪除這條記錄
鎖誤刪
為什么鎖會(huì)誤刪呢? 為了防止死鎖,我們會(huì)有一個(gè)單獨(dú)的定時(shí)任務(wù)來掃描,假設(shè)我們判斷一把鎖超過10分鐘就認(rèn)為是釋放鎖失敗了,這時(shí)候定時(shí)任務(wù)就會(huì)把這條記錄刪除掉,但是這時(shí)候就會(huì)有問題了,舉個(gè)例子
客戶端A首先獲取到鎖了,然后開始執(zhí)行業(yè)務(wù),但是因?yàn)闃I(yè)務(wù)比較復(fù)雜,執(zhí)行完業(yè)務(wù)可能需要15分鐘,這時(shí)候到第10分鐘的時(shí)候,定時(shí)任務(wù)就會(huì)把這條記錄給刪除掉了
這時(shí)候因?yàn)橛涗洓]有了,客戶端B來獲取鎖是能成功獲取到的,所以這時(shí)候這把鎖的持有者應(yīng)該是客戶端B的
到第15分鐘的時(shí)候,客戶端A業(yè)務(wù)執(zhí)行完了,就是執(zhí)行釋放鎖的邏輯,那么客戶端A就會(huì)把這條記錄給刪除掉了,也就導(dǎo)致客戶端A把客戶端B的鎖給釋放掉了
所以在開頭的時(shí)候,我們加鎖除了要保存lockName,還要保存一個(gè)uuid,在釋放鎖的時(shí)候,判斷一下uuid是否相等,如果不相等,那就不能刪除這條記錄了,因?yàn)檫@時(shí)候這把鎖已經(jīng)不是當(dāng)前客戶端持有的了
鎖續(xù)期
大家可以想一下,分布式鎖的主要目的就是同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)只能有一個(gè)線程去執(zhí)行業(yè)務(wù),但是在上面我們可以看到,即使加了uuid來保證了鎖誤刪,但是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)可能是有多個(gè)線程在一起執(zhí)行業(yè)務(wù)的,為了避免這種情況,就需要保證一個(gè)客戶端在沒有執(zhí)行完業(yè)務(wù)以前,是不允許其它客戶端執(zhí)行業(yè)務(wù)的
但是定時(shí)任務(wù)判斷的時(shí)間我們沒辦法預(yù)估,可能業(yè)務(wù)需要10分鐘,也有可能是20分鐘,我們沒辦法準(zhǔn)確預(yù)估這個(gè)時(shí)間
所以我們在一個(gè)客戶端加鎖成功之后,可以起一個(gè)額外的線程,時(shí)時(shí)的更新加鎖的時(shí)間,這就類似Redisson的看門狗機(jī)制了,那么如何去做呢??
- 1:加鎖的時(shí)候,除了保存lockName,uuid,額外保存一個(gè)加鎖時(shí)間lockTime
- 2:加鎖成功之后,額外開啟一個(gè)線程,每過10秒就更新lockTime為當(dāng)前時(shí)間
- 3:定時(shí)任務(wù)掃描到lcokTime距離當(dāng)前時(shí)間超過10分鐘或者5分鐘的記錄就刪除掉這條記錄
3:基于樂觀鎖實(shí)現(xiàn)分布式鎖
基于樂觀鎖機(jī)制就是依靠版本機(jī)制來實(shí)現(xiàn),我們一般在數(shù)據(jù)庫會(huì)保存version,或者是時(shí)間戳,至于實(shí)現(xiàn)方式大家可以自己實(shí)現(xiàn)一下,這里就不做贅述了
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