背景
在電商購物的場景下，當我們點擊購物時，后端服務就會對相應的商品進行減庫存操作。在單實例部署的情況，我們可以簡單地使用JVM提供的鎖機制對減庫存操作進行加鎖，防止多個用戶同時點擊購買后導致的庫存不一致問題。
但在實踐中，為了提高系統的可用性，我們一般都會進行多實例部署。而不同實例有各自的JVM，被負載均衡到不同實例上的用戶請求不能通過JVM的鎖機制實現互斥。
因此，為了保證在分布式場景下的數據一致性，我們一般有兩種實踐方式：一、使用MySQL樂觀鎖；二、使用分布式鎖。
本文主要介紹MySQL樂觀鎖，關於分布式鎖我在下一篇博客中介紹。
樂觀鎖簡介
樂觀鎖(Optimistic Locking)與悲觀鎖相對應，我們在使用樂觀鎖時會假設數據在極大多數情況下不會形成沖突，因此只有在數據提交的時候，才會對數據是否產生沖突進行檢驗。如果產生數據沖突了，則返回錯誤信息，進行相應的處理。
那我們如何來實現樂觀鎖呢？一般采用以下方式：使用版本號(version)機制來實現，這是樂觀鎖最常用的實現方式。
版本號
那什么是版本號呢？版本號就是為數據添加一個版本標志，通常我會為數據庫中的表添加一個int類型的"version"字段。當我們將數據讀出時，我們會將version字段一並讀出；當數據進行更新時，會對這條數據的version值加1。當我們提交數據的時候，會判斷數據庫中的當前版本號和第一次取數據時的版本號是否一致，如果兩個版本號相等，則更新，否則就認為數據過期，返回錯誤信息。我們可以用下圖來說明問題:
如圖所示，如果更新操作如第一個圖中一樣順序執行，則數據的版本號會依次遞增，不會有沖突出現。但是像第二個圖中一樣，不同的用戶操作讀取到數據的同一個版本，再分別對數據進行更新操作，則用戶的A的更新操作可以成功，用戶B更新時，數據的版本號已經變化，所以更新失敗。
代碼實踐
我們對某個商品減庫存時，具體操作分為以下3個步驟：
-
查詢出商品的具體信息
-
根據具體的減庫存數量，生成相應的更新對象
-
修改商品的庫存數量
為了使用MySQL的樂觀鎖，我們需要為商品表goods加一個版本號字段version，具體的表結構如下：
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CREATE TABLE `goods` (
`id`
int
(
11
) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(
64
) NOT NULL DEFAULT
''
,
`remaining_number`
int
(
11
) NOT NULL,
`version`
int
(
11
) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=
2
DEFAULT CHARSET=utf8;
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Goods類的Java代碼：
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* 商品名字
*/
private
String name;
/**
* 庫存數量
*/
private
Integer remainingNumber;
/**
* 版本號
*/
private
Integer version;
@Override
public
String toString() {
return
"Goods{"
+
"id="
+ id +
", name='"
+ name + '\
''
+
", remainingNumber="
+ remainingNumber +
", version="
+ version +
'}'
;
}
}
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GoodsMapper.java:
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public
interface
GoodsMapper {
Integer updateGoodCAS(Goods good);
}
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GoodsMapper.xml如下：
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<update id=
"updateGoodCAS"
parameterType=
"com.ztl.domain.Goods"
>
<![CDATA[
update goods
set `name`=#{name},
remaining_number=#{remainingNumber},
version=version+
1
where id=#{id} and version=#{version}
]]>
</update>
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GoodsService.java 接口如下：
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public
interface
GoodsService {
@Transactional
Boolean updateGoodCAS(Integer id, Integer decreaseNum);
}
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GoodsServiceImpl.java類如下：
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@Service
public
class
GoodsServiceImpl
implements
GoodsService {
@Autowired
private
GoodsMapper goodsMapper;
@Override
public
Boolean updateGoodCAS(Integer id, Integer decreaseNum) {
Goods good = goodsMapper.selectGoodById(id);
System.out.println(good);
try
{
Thread.sleep(
3000
);
//模擬並發情況,不同的用戶讀取到同一個數據版本
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
good.setRemainingNumber(good.getRemainingNumber() - decreaseNum);
int
result = goodsMapper.updateGoodCAS(good);
System.out.println(result ==
1
?
"success"
:
"fail"
);
return
result ==
1
;
}
}
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GoodsServiceImplTest.java測試類
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@RunWith
(SpringRunner.
class
)
@SpringBootTest
public
class
GoodsServiceImplTest {
@Autowired
private
GoodsService goodsService;
@Test
public
void
updateGoodCASTest() {
final
Integer id =
1
;
Thread thread =
new
Thread(
new
Runnable() {
@Override
public
void
run() {
goodsService.updateGoodCAS(id,
1
);
//用戶1的請求
}
});
thread.start();
goodsService.updateGoodCAS(id,
2
);
//用戶2的請求
System.out.println(goodsService.selectGoodById(id));
}
}
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輸出結果：
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Goods{id=
1
, name=
'手機'
, remainingNumber=
10
, version=
9
}
Goods{id=
1
, name=
'手機'
, remainingNumber=
10
, version=
9
}
success
fail
Goods{id=
1
, name=
'手機'
, remainingNumber=
8
, version=
10
}
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代碼說明：
在updateGoodCASTest()的測試方法中，用戶1和用戶2同時查出id=1的商品的同一個版本信息，然后分別對商品進行庫存減1和減2的操作。從輸出的結果可以看出用戶2的減庫存操作成功了，商品庫存成功減去2；而用戶1提交減庫存操作時，數據版本號已經改變，所以數據變更失敗。
這樣，我們就可以通過MySQL的樂觀鎖機制保證在分布式場景下的數據一致性。
以上。