一 分布式锁
1.1 分布式锁的作用
在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题。jdk并没有给我们提供既有的解决方案。需要自己通过编写方案来解决,目前主流的实现有以下方式:
-
基于mysql关系型实现
-
基于redis非关系型数据实现
-
基于zookeeper/etcd实现
二 模拟单体超卖
2.1 工程结构
2.2 编写工程代码
1.pom文件
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.46</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.16</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<version>2.3.12.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.junit.vintage</groupId>
<artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
2.配置文件
server.port=9999
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/fenbu_lock?characterEncoding=utf-8&useSSL=true
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=cloudiip
redis.host=172.16.116.100
3.controller
@RestController
public class StockController {
@Autowired
private StockService stockService;
@GetMapping("stock/deduct")
public String deduct(){
// this.stockService.deduct();
this.stockService.deductByMsqlDb();
return "hello stock deduct!!";
}
}
4.service
@Service
public class StockService {
@Autowired
private StockMapper stockMapper;
private Stock stock = new Stock();
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void deduct(){
// lock.lock();
// try {
// stock.setStock(stock.getStock() - 1);
// System.out.println("库存余量:" + stock.getStock());
// } finally {
// lock.unlock();
// }
}
public void deductByMsqlDb(){
// 先查询库存是否充足
Stock stock = this.stockMapper.selectById(1L);
// 再减库存
if (stock != null && stock.getCount() > 0){
stock.setCount(stock.getCount() - 1);
this.stockMapper.updateById(stock);
}
}
}
5.mapper
@Mapper
public interface StockMapper extends BaseMapper<Stock> {
}
6.启动类
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.atguigu.distributed.lock.mapper")
public class DistributedLockApplication {
public static void main(String[] args)
{
SpringApplication.run(DistributedLockApplication.class, args);
System.out.println("========================启动成功==========");
}
}
7.pojo类
@Data
@TableName("db_stock")
public class Stock {
@TableId
private Long id;
private String productCode;
private String stockCode;
private Integer count;
// private Integer stock = 5000;
}
8.附件数据表
1.新建一个数据库,附件数据表,如图
2.脚本文件
CREATE TABLE `db_stock` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`product_code` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品编号',
`stock_code` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '仓库编号',
`count` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '库存量',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
2.3 测试验证
http://localhost:9999/stock/deduct
查看数据库
2.4 jmeter模拟并发访问
2.4.1 启动jmeter
2.4.2 配置jmeter
1.添加线程组
并发100循环50次,即5000次请求。
3.给线程组添加HTTP Request请求:
4.将接口地址:http://localhost:9999/stock/deduct 配置到下面
5.再选择你想要的测试报表,例如这里选择聚合报告:
启动测试,查看压力测试报告:
参数api说明如下:
1.Label 取样器别名,如果勾选Include group name ,则会添加线程组的名称作为前缀
# Samples 取样器运行次数
Average 请求(事务)的平均响应时间
Median 中位数
90% Line 90%用户响应时间
95% Line 90%用户响应时间
99% Line 90%用户响应时间
Min 最小响应时间
Max 最大响应时间
Error 错误率
Throughput 吞吐率
Received KB/sec 每秒收到的千字节
Sent KB/sec 每秒收到的千字节
测试结果:请求总数5000次,平均请求时间129ms,中位数(50%)请求是在36ms内完成的,错误率0%,每秒钟平均吞吐量716.7次。
结论:此时如果还有人来下单,就会出现超卖现象(别人购买成功,而无货可发)。
2.5 使用jvm的本地锁解决冲突
2.5.1 原理
添加synchronized关键字之后,StockService就具备了对象锁,由于添加了独占的排他锁,同一时刻只有一个请求能够获取到锁,并减库存。此时,所有请求只会one-by-one执行下去,也就不会发生超卖现象。
2.5.2 操作
用jvm锁(synchronized关键字或者ReetrantLock)试试:
2.使用jmeter再次测试
查看数据库
并没有发生超卖现象,完美解决。
2.6 造成本地jvm锁失效的3种情况
1.多例模式 2.事务 ;3.集群
三 解决单体超卖的其他方式
3.1 使用悲观锁和乐观锁
除了使用jvm锁之外,还可以使用数据锁:悲观锁 或者 乐观锁。
一个sql:直接更新时判断,在更新中判断库存是否大于0 ;
update table set surplus = (surplus - buyQuantity) where id = 1 and (surplus - buyQuantity) > 0
1.悲观锁:在读取数据时锁住那几行,其他对这几行的更新需要等到悲观锁结束时才能继续 。
select ... for update
2.乐观锁:读取数据时不锁,更新时检查是否数据已经被更新过,如果是则取消当前更新进行重试。
version 或者 时间戳(CAS思想)。