【分布式鎖的演化】分布式鎖居然還能用MySQL？

前言

之前的文章中通過電商場景中秒殺的例子和大家分享了單體架構中鎖的使用方式，但是現在很多應用系統都是相當龐大的，很多應用系統都是微服務的架構體系，那么在這種跨jvm的場景下，我們又該如何去解決並發。

單體應用鎖的局限性

在進入實戰之前簡單和大家粗略聊一下互聯網系統中的架構演進。

在互聯網系統發展之初，消耗資源比較小，用戶量也比較小，我們只部署一個tomcat應用就可以滿足需求。一個tomcat我們可以看做是一個jvm的進程，當大量的請求並發到達系統時，所有的請求都落在這唯一的一個tomcat上，如果某些請求方法是需要加鎖的，比如上篇文章中提及的秒殺扣減庫存的場景，是可以滿足需求的。但是隨着訪問量的增加，一個tomcat難以支撐，這時候我們就需要集群部署tomcat，使用多個tomcat支撐起系統。

在上圖中簡單演化之后，我們部署兩個Tomcat共同支撐系統。當一個請求到達系統的時候，首先會經過nginx，由nginx作為負載均衡，它會根據自己的負載均衡配置策略將請求轉發到其中的一個tomcat上。當大量的請求並發訪問的時候，兩個tomcat共同承擔所有的訪問量。這之后我們同樣進行秒殺扣減庫存的時候，使用單體應用鎖，還能滿足需求么？

之前我們所加的鎖是JDK提供的鎖，這種鎖在單個jvm下起作用，當存在兩個或者多個的時候，大量並發請求分散到不同tomcat，在每個tomcat中都可以防止並發的產生，但是多個tomcat之間，每個Tomcat中獲得鎖這個請求，又產生了並發。從而扣減庫存的問題依舊存在。這就是單體應用鎖的局限性。那我們如果解決這個問題呢？接下來就要和大家分享分布式鎖了。

分布式鎖

什么是分布式鎖？

那么什么是分布式鎖呢，在說分布式鎖之前我們看到單體應用鎖的特點就是在一個jvm進行有效，但是無法跨越jvm以及進程。所以我們就可以下一個不那么官方的定義，分布式鎖就是可以跨越多個jvm，跨越多個進程的鎖，像這樣的鎖就是分布式鎖。

設計思路

由於tomcat是java啟動的，所以每個tomcat可以看成一個jvm，jvm內部的鎖無法跨越多個進程。所以我們實現分布式鎖，只能在這些jvm外去尋找，通過其他的組件來實現分布式鎖。

上圖兩個tomcat通過第三方的組件實現跨jvm，跨進程的分布式鎖。這就是分布式鎖的解決思路。

實現方式

那么目前有哪些第三方組件來實現呢？目前比較流行的有以下幾種：

• 數據庫，通過數據庫可以實現分布式鎖，但是高並發的情況下對數據庫的壓力比較大，所以很少使用。
• Redis，借助redis可以實現分布式鎖，而且redis的java客戶端種類很多，所以使用方法也不盡相同。
• Zookeeper，也可以實現分布式鎖，同樣zk也有很多java客戶端，使用方法也不同。

針對上述實現方式，老貓還是通過具體的代碼例子來一一演示。

基於數據庫的分布式鎖

思路：基於數據庫悲觀鎖去實現分布式鎖，用的主要是select ... for update。select ... for update是為了在查詢的時候就對查詢到的數據進行了加鎖處理。當用戶進行這種行為操作的時候，其他線程是禁止對這些數據進行修改或者刪除操作，必須等待上個線程操作完畢釋放之后才能進行操作，從而達到了鎖的效果。

實現：我們還是基於電商中超賣的例子和大家分享代碼。

咱們還是利用上次單體架構中的超賣的例子和大家分享，針對上次的代碼進行改造，我們新鍵一張表，叫做distribute_lock，這張表的目的主要是為了提供數據庫鎖，我們來看一下這張表的情況。

由於我們這邊模擬的是訂單超賣的場景，所以在上圖中我們有一條訂單的鎖數據。

我們將上一篇中的代碼改造一下抽取出一個controller然后通過postman去請求調用，當然后台是啟動兩個jvm進行操作，分別是8080端口以及8081端口。完成之后的代碼如下：

/**
 * @author [e-mail]
 * @date 2021/1/3 10:48
 * @desc 公眾號“程序員老貓”
 */
@Service
@Slf4j
public class MySQLOrderService {
    @Resource
    private KdOrderMapper orderMapper;
    @Resource
    private KdOrderItemMapper orderItemMapper;
    @Resource
    private KdProductMapper productMapper;
    @Resource
    private DistributeLockMapper distributeLockMapper;
    //購買商品id
    private int purchaseProductId = 100100;
    //購買商品數量
    private int purchaseProductNum = 1;
    
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
    public  Integer createOrder() throws Exception{
        log.info("進入了方法");
        DistributeLock lock = distributeLockMapper.selectDistributeLock("order");
        if(lock == null) throw new Exception("該業務分布式鎖未配置");
        log.info("拿到了鎖");
        //此處為了手動演示並發，所以我們暫時在這里休眠1分鍾
        Thread.sleep(60000);

        KdProduct product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);
        if (product==null){
            throw new Exception("購買商品："+purchaseProductId+"不存在");
        }
        //商品當前庫存
        Integer currentCount = product.getCount();
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"庫存數"+currentCount);
        //校驗庫存
        if (purchaseProductNum > currentCount){
            throw new Exception("商品"+purchaseProductId+"僅剩"+currentCount+"件，無法購買");
        }

        //在數據庫中完成減量操作
        productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum,"kd",new Date(),product.getId());
        //生成訂單
        ...次數省略，源代碼可以到老貓的github下載：https://github.com/maoba/kd-distribute
        return order.getId();
    }
}

SQL的寫法如下：

select
   *
    from distribute_lock
    where business_code = #{business_code,jdbcType=VARCHAR}
    for update

以上為主要實現邏輯，關於代碼中的注意點：

• createOrder方法必須要有事務，因為只有在事務存在的情況下才能觸發select for update的鎖。
• 代碼中必須要對當前鎖的存在性進行判斷，如果為空的情況下，會報異常

我們來看一下最終運行的效果，先看一下console日志，

8080的console日志情況：

11:49:41  INFO 16360 --- [nio-8080-exec-2] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 進入了方法
11:49:41  INFO 16360 --- [nio-8080-exec-2] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 拿到了鎖

8081的console日志情況：

11:49:48  INFO 17640 --- [nio-8081-exec-2] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 進入了方法

通過日志情況，兩個不同的jvm，由於第一個到8080的請求優先拿到了鎖，所以8081的請求就處於等待鎖釋放才會去執行，這說明我們的分布式鎖生效了。

再看一下完整執行之后的日志情況：

8080的請求：

11:58:01  INFO 15380 --- [nio-8080-exec-1] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 進入了方法
11:58:01  INFO 15380 --- [nio-8080-exec-1] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 拿到了鎖
11:58:07  INFO 15380 --- [nio-8080-exec-1] c.k.d.service.MySQLOrderService          : http-nio-8080-exec-1庫存數1

8081的請求：

11:58:03  INFO 16276 --- [nio-8081-exec-1] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 進入了方法
11:58:08  INFO 16276 --- [nio-8081-exec-1] c.k.d.service.MySQLOrderService          : 拿到了鎖
11:58:14  INFO 16276 --- [nio-8081-exec-1] c.k.d.service.MySQLOrderService          : http-nio-8081-exec-1庫存數0
11:58:14 ERROR 16276 --- [nio-8081-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]    : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.Exception: 商品100100僅剩0件，無法購買] with root cause

java.lang.Exception: 商品100100僅剩0件，無法購買
	at com.kd.distribute.service.MySQLOrderService.createOrder(MySQLOrderService.java:61) ~[classes/:na]

很明顯第二個請求由於沒有庫存，導致最終購買失敗的情況，當然這個場景也是符合我們正常的業務場景的。最終我們數據庫的情況是這樣的：

很明顯，我們到此數據庫的庫存和訂單數量也都正確了。到此我們基於數據庫的分布式鎖實戰演示完成，下面我們來歸納一下如果使用這種鎖，有哪些優點以及缺點。

• 優點：簡單方便、易於理解、易於操作。
• 缺點：並發量大的時候對數據庫的壓力會比較大。
• 建議：作為鎖的數據庫和業務數據庫分開。

寫在最后

對於上述數據庫分布式鎖，其實在我們的日常開發中用的也是比較少的。基於redis以及zk的鎖倒是用的比較多一些，本來老貓想把redis鎖以及zk鎖放在這一篇中一起分享掉，但是再寫在同一篇上面的話，篇幅就顯得過長了，因此本篇就和大家分享這一種分布式鎖。源碼大家可以在老貓的github中下載到。地址是：https://github.com/maoba/kd-distribute，后面老貓會把redis鎖以及zk鎖都分享給大家，敬請期待，當然更多的干貨分享，也歡迎大家關注公眾號“程序員老貓”。