分布式锁之传统锁回顾（一）

news2024/10/1 21:43:21

1. 传统锁回顾

1.1. 从减库存聊起

多线程并发安全问题最典型的代表就是超卖现象

库存在并发量较大情况下很容易发生超卖现象，一旦发生超卖现象，就会出现多成交了订单而发不了货的情况。

场景：

商品S库存余量为5时，用户A和B同时来购买一个商品，此时查询库存数都为5，库存充足则开始减库存：

用户A：update db_stock set stock = stock - 1 where id = 1

用户B：update db_stock set stock = stock - 1 where id = 1

并发情况下，更新后的结果可能是4，而实际的最终库存量应该是3才对

1.2. 环境准备

建表语句：

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;

表中数据如下：

1001商品在001仓库有5000件库存。

创建分布式锁demo工程：

创建好之后：

pom.xml如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.11.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.atguigu</groupId>
    <artifactId>distributed-lock</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>distributed-lock</name>
    <description>分布式锁demo工程</description>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <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>3.4.0</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>
        </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>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

application.yml配置文件：

server:
  port: 6000
spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://172.16.116.100:3306/test
    username: root
    password: root
  redis:
    host: 172.16.116.100

DistributedLockApplication启动类：

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.atguigu.distributedlock.mapper")
public class DistributedLockApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DistributedLockApplication.class, args);
    }

}

Stock实体类：

@Data
@TableName("db_stock")
public class Stock {

    @TableId
    private Long id;

    private String productCode;

    private String stockCode;

    private Integer count;
}

StockMapper接口：

public interface StockMapper extends BaseMapper<Stock> {
}

1.3. 简单实现减库存

接下来咱们代码实操一下。

StockController：

@RestController
public class StockController {

    @Autowired
    private StockService stockService;

    @GetMapping("check/lock")
    public String checkAndLock(){

        this.stockService.checkAndLock();

        return "验库存并锁库存成功！";
    }
}

StockService：

@Service
public class StockService {

    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    public void checkAndLock() {

        // 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);
        }
    }
}

测试：

查看数据库：

在浏览器中一个一个访问时，每访问一次，库存量减1，没有任何问题。

1.4. 演示超卖现象

接下来咱们使用jmeter压力测试工具，高并发下压测一下，添加线程组：并发100循环50次，即5000次请求。

给线程组添加HTTP Request请求：

填写测试接口路径如下：

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：

  • 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37ms，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2568.1次。

查看mysql数据库剩余库存数：还有4870

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）。

1.5. jvm锁问题演示

1.5.1. 添加jvm锁

使用jvm锁（synchronized关键字或者ReetrantLock）试试：

重启tomcat服务，再次使用jmeter压力测试，效果如下：

查看mysql数据库：

并没有发生超卖现象，完美解决。

1.5.2. 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。

1.6. 多服务问题

使用jvm锁在单工程单服务情况下确实没有问题，但是在集群情况下会怎样？

接下启动多个服务并使用nginx负载均衡，结构如下：

启动三个服务（端口号分别8000 8100 8200），如下：

1.6.1. 安装配置nginx

基于安装nginx：

# 拉取镜像
docker pull nginx:latest
# 创建nginx对应资源、日志及配置目录
mkdir -p /opt/nginx/logs /opt/nginx/conf /opt/nginx/html
# 先在conf目录下创建nginx.conf文件，配置内容参照下方
# 再运行容器
docker run -d -p 80:80 --name nginx -v /opt/nginx/html:/usr/share/nginx/html -v /opt/nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf -v /opt/nginx/logs:/var/log/nginx nginx

nginx.conf配置如下：

user  nginx;
worker_processes  1;

error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;

    #include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
	
	upstream distributed {
		server 172.16.116.1:8000;
		server 172.16.116.1:8100;
		server 172.16.116.1:8200;
	}
	
	server {
		listen       80;
        server_name  172.16.116.100;
		location / {
			proxy_pass http://distributed;
		}
	}
	
}

在浏览器中测试：172.16.116.100是我的nginx服务器地址

经过测试，通过nginx访问服务一切正常。

1.6.2. Jmeter压力测试

注意：先把数据库库存量还原到5000。

参照之前的测试用例，再创建一个新的测试组：参数给之前一样

配置nginx的地址及 服务的访问路径如下：

测试结果：性能只是略有提升。

数据库库存剩余量如下：

又出现了并发问题，即出现了超卖现象。

1.7. mysql锁演示

除了使用jvm锁之外，还可以使用数据锁：悲观锁 或者 乐观锁

  1. 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 ;

  2. 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

  3. 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）。

1.7.1. 一个sql

略。。

1.7.2. 悲观锁

在MySQL的InnoDB中，预设的Tansaction isolation level 为REPEATABLE READ（可重读）

在SELECT 的读取锁定主要分为两种方式：

  • SELECT ... LOCK IN SHARE MODE　（共享锁）

  • SELECT ... FOR UPDATE （悲观锁）

这两种方式在事务(Transaction) 进行当中SELECT 到同一个数据表时，都必须等待其它事务数据被提交(Commit)后才会执行。

而主要的不同在于LOCK IN SHARE MODE 在有一方事务要Update 同一个表单时很容易造成死锁。

简单的说，如果SELECT 后面若要UPDATE 同一个表单，最好使用SELECT ... FOR UPDATE。

代码实现

改造StockService：

在StockeMapper中定义selectStockForUpdate方法：

public interface StockMapper extends BaseMapper<Stock> {

    public Stock selectStockForUpdate(Long id);
}

在StockMapper.xml中定义对应的配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.atguigu.distributedlock.mapper.StockMapper">

    <select id="selectStockForUpdate" resultType="com.atguigu.distributedlock.pojo.Stock">
        select * from db_stock where id = #{id} for update
    </select>
</mapper>

压力测试

注意：测试之前，需要把库存量改成5000。压测数据如下：比jvm性能高很多，比无锁要低将近1倍

mysql数据库存：

1.7.3. 乐观锁

乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则重试。那么我们如何实现乐观锁呢

使用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的实现 方式。一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录 的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新。

给db_stock表添加version字段：

对应也需要给Stock实体类添加version属性。此处略。。。。

代码实现

public void checkAndLock() {

    // 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){
        // 获取版本号
        Long version = stock.getVersion();

        stock.setCount(stock.getCount() - 1);
        // 每次更新 版本号 + 1
        stock.setVersion(stock.getVersion() + 1);
        // 更新之前先判断是否是之前查询的那个版本，如果不是重试
        if (this.stockMapper.update(stock, new UpdateWrapper<Stock>().eq("id", stock.getId()).eq("version", version)) == 0) {
            checkAndLock();
        }
    }
}

重启后使用jmeter压力测试工具结果如下：

修改测试参数如下：

测试结果如下：

说明乐观锁在并发量越大的情况下，性能越低（因为需要大量的重试）；并发量越小，性能越高。

1.7.4. mysql锁总结

性能：一个sql > 悲观锁 > jvm锁 > 乐观锁

如果追求极致性能、业务场景简单并且不需要记录数据前后变化的情况下。

优先选择：一个sql

如果写并发量较低（多读），争抢不是很激烈的情况下优先选择：乐观锁

如果写并发量较高，一般会经常冲突，此时选择乐观锁的话，会导致业务代码不间断的重试。

优先选择：mysql悲观锁

不推荐jvm本地锁。

1.8. redis乐观锁

利用redis监听 + 事务

watch stock
multi
set stock 5000
exec

如果执行过程中stock的值没有被其他链接改变，则执行成功

如果执行过程中stock的值被改变，则执行失败效果如下：

具体代码实现，只需要改造对应的service方法：

public void deduct() {

    this.redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
        @Override
        public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
            operations.watch("stock");
            // 1. 查询库存信息
            Object stock = operations.opsForValue().get("stock");
            // 2. 判断库存是否充足
            int st = 0;
            if (stock != null && (st = Integer.parseInt(stock.toString())) > 0) {
                // 3. 扣减库存
                operations.multi();
                operations.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--st));
                List exec = operations.exec();
                if (exec == null || exec.size() == 0) {
                    try {
                        Thread.sleep(50);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    deduct();
                }
                return exec;
            }
            return null;
        }
    });
}

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