歡迎跳轉到本文的原文鏈接：https://honeypps.com/architect/distribute-lock-based-on-database/
參照連接 https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/92854794
概述
在單機時代，雖然不需要分布式鎖，但也面臨過類似的問題，只不過在單機的情況下，如果有多個線程要同時訪問某個共享資源的時候，我們可以采用線程間加鎖的機制，即當某個線程獲取到這個資源后，就立即對這個資源進行加鎖，當使用完資源之后，再解鎖，其它線程就可以接着使用了。例如，在JAVA中，甚至專門提供了一些處理鎖機制的一些API（synchronize/Lock等）。
但是到了分布式系統的時代，這種線程之間的鎖機制，就沒作用了，系統可能會有多份並且部署在不同的機器上，這些資源已經不是在線程之間共享了，而是屬於進程之間共享的資源。
因此，為了解決這個問題，我們就必須引入分布式鎖。分布式鎖是指在分布式的部署環境下，通過鎖機制來讓多客戶端互斥的對共享資源進行訪問。
目前比較常見的分布式鎖實現方案有以下幾種：
- 基於數據庫，如MySQL
- 基於緩存，如Redis
- 基於Zookeeper、etcd等
我們在討論使用分布式鎖的時候往往首先排除掉基於數據庫的方案，本能的會覺得這個方案不夠“高級”。從性能的角度考慮，基於數據庫的方案性能確實不夠優異，整體性能對比：緩存 > Zookeeper、etcd > 數據庫。也有人提出基於數據庫的方案問題很多，不太可靠。筆者認為采用哪種方案是要基於使用場景來看的，選擇哪種方案，合適最重要。
我這里引用一下之前文章中的一個應用場景——分配任務場景。在這個場景中，由於是公司的業務后台系統，主要是用於審核人員的審核工作，並發量並不是很高，而且任務的分配規則設計成了通過審核人員每次主動的請求拉取，然后服務端從任務池中隨機的選取任務進行分配。這個場景看到這里你會覺得比較單一，但是實際的分配過程中，由於涉及到了按用戶聚類的問題，所以要比我描述的復雜，但是這里為了說明問題，大家可以把問題簡單化理解。那么在使用過程中，主要是為了避免同一個任務同時被兩個審核人員獲取到的問題。在這個場景下使用基於數據庫的方案就比較合理。
再補充一下，比如某一個服務它下游依賴數據庫來做一些數據的讀寫操作，模型如下圖所示：
一般服務也是多實例部署，如果多個實例需要操作同一份數據的時候（比如前面所說的同一個任務同時被兩個審核人員獲取到的問題），自然而然的引入了分布式鎖。不過此時，我們並沒有采用數據庫的方案，而是引入了Redis，模型如下圖所示：
引入Redis之后，正向的收益我就不贅述了，反向的收益是增加了系統的復雜度，對於整個服務而言，還需要多考慮1和2失效的情況。1失效是指服務模塊與Redis的交互出現了異常，這種異常不單是指無法通信的異常，也有可能是服務模塊發送請求只Redis的過程中或者Redis響應服務模塊的過程中出現的異常，整體服務需要考慮這種情況：是重試、丟棄還是采取其他措施；2失效是指Redis本身出現了異常。數據鏈路一旦變長，系統復雜度一旦變大，在出現問題的時候會阻礙故障排查以及服務恢復，從而使得服務的整體可用性下調。
反觀，如果采用數據庫的方案，那么就可以省去了這部分的復雜度，如果數據庫的方案能滿足當下場景以及可視范圍內的未來擴展，為什么還要平白地增加系統復雜度呢？大家要根據具體業務場景選擇合適的技術方案，而不是隨便找一個足夠復雜、足夠新潮的技術方案來解決業務問題。
下面我們來了解一下基於數據庫（MySQL）的方案，一般分為3類：基於表記錄、樂觀鎖和悲觀鎖。
基於表記錄
要實現分布式鎖，最簡單的方式可能就是直接創建一張鎖表，然后通過操作該表中的數據來實現了。當我們想要獲得鎖的時候，就可以在該表中增加一條記錄，想要釋放鎖的時候就刪除這條記錄。
為了更好的演示，我們先創建一張數據庫表，參考如下：
class Flock(models.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
user_id=models.IntegerField() # 設置唯一索引
class Meta:
db_table='flock'
from django.db import connection
#鎖的使用
class Testlock(APIView):
def post(self,request):
uid=jwt_end(request.GET.get('jwt',None))
number=request.GET.get('number')
res=User.objects.get(pk=uid)
if res.balance>0:
with connection.cursor() as a:
a.execute("INSERT INTO flock(user_id) VALUES (%s)"%res.id)
# try:
# Flock.objects.create(user_id=res.id)
# except Exception as e:
# return Response({'msg':"無法操作"})
with connection.cursor() as c:
c.execute('update user set balance=balance-%s where id=%s'%(int(number),res.id))
with connection.cursor() as w:
w.execute("DELETE FROM flock WHERE user_id=%s"%res.id)
return Response({'msg':"ok"})
else:
return Response({'msg':"錢包為空"})