mysql分布式锁

大家好，今天我们来看下如何使用本地MySql实现一把分布式锁，以及Mysql实现分布式锁的原理是怎么样的

MySql实现分布式锁有三种方式

1：基于行锁实现分布式锁
k1.png

实现原理
首先我们的表lock要提前存好相对应的lockName，这时候多个客户端来执行

select lock_name from lock where lock_name = #{lockName} for update
由于第一个客户端来执行这条sql语句，给这行记录加了行锁，在这个客户端没有提交事务之前，其它客户端就会被阻塞住。所以这时候就只能有一个客户端去执行我们自己的业务了，其它客户端就只能阻塞等待，那么这个过程就是加锁

那么释放锁该怎么操作呢？

其实释放锁就很简单了，也就是将获取到锁的这个客户端的事务提交，这样其它客户端就可以来获取到这把行锁了，所以这时候就需要我们手动的提交事务了

代码实现
首先就是编写我们的加锁SQL语句了

@Select(“select lock_name from lock where lock_name = #{lockName} for update”)
List queryLockNameForUpdate(@Param(“lockName”) String lockName);
然后我们需要实现我们的加锁和解锁

public class MySqlDistributeLock {

//加锁的KEY，也就是我们提前存到表lock的值
private String lockName;

//手动提交事务需要的事务管理器,由外部传入
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

//自定义编写的mybatis的mapper文件
private MySqlLockMapper mySqlLockMapper;

private TransactionStatus status;

public MySqlDistributeLock(String lockName,DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager,MySqlLockMapper mySqlLockMapper) {
    this.lockName = lockName;
    this.dataSourceTransactionManager = dataSourceTransactionManager;
    this.mySqlLockMapper = mySqlLockMapper;
}



public void lock() {
    TransactionDefinition transactionDefinition = new DefaultTransactionDefinition();
    status = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
    while (true) {
        try{
            mySqlLockMapper.queryLockNameForUpdate(this.lockName);
            //如果加锁成功，就退出该循环
            break;
        }catch (Exception e) {
            //说明抛出异常了,让线程重试
            try {
                //让线程休眠一会
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException ignored) { }
        }
    }
}


public void unLock() {
    //手动提交事务,也就是释放锁
    dataSourceTransactionManager.commit(this.status);
}

}
最后看下业务方如何使用

@Service
public class LockService {

@Resource
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

@Resource
private MySqlDistributeLock.MySqlLockMapper mySqlLockMapper;



public String deductStockMysqlLock(String productId,Integer count) {
    MySqlDistributeLock lock = null;
    try{
        lock = new MySqlDistributeLock(productId,dataSourceTransactionManager,mySqlLockMapper);
        //加锁
        lock.lock();

        //加锁成功，开始执行我们自己的业务逻辑
    }finally {
        if(lock != null) {
            lock.unLock();
        }
    }
    return "success";
}

}
2：基于唯一索引实现分布式锁
k2.png

实现原理
首先我们的lock表要给lock_name字段建立一个唯一索引，这时候有多个客户端来加锁，本质上也就是添加一条记录，只不过lockName的值都是一样的

这时候客户端A成功的把lockName保存到lock表中了，那么其它客户端要保存这个lockName的时候(也就是执行加锁),由于唯一索引的缘故，就会插入失败。也就保证了同一个时间只能有一个客户端保存成功，也就是加锁成功了

那么如何释放锁呢？

在这个客户端业务执行完之后，手动的把这条记录删除掉，那么其它客户端就可以来继续加锁了

代码实现
首先我们在mapper文件中编写加锁和解锁的SQL，这里为什么还要保存个uuid，后续会讲到（主要是防止锁被误删）

//加锁语句
@Insert(“insert into record_lock (lock_name, uuid) values (#{lockName}, #{uuid})”)
Integer insert(@Param(“lockName”) String lockName, @Param(“uuid”) String uuid);

//解锁语句
@Delete(“delete from record_lock where lock_name = #{lockName} and uuid = #{uuid}”)
Integer delete(@Param(“lockName”) String lockName, @Param(“uuid”) String uuid);
然后我们需要实现我们的加锁和解锁

public class MySqlDistributeLock {

private String lockName;

//自定义编写的mybatis的mapper文件
private MySqlLockMapper mySqlLockMapper;

private String uuid;


public MySqlDistributeLock(String lockName,MySqlLockMapper mySqlLockMapper,String uuid) {
    this.lockName = lockName;
    this.mySqlLockMapper = mySqlLockMapper;
    this.uuid = uuid;
}



public void lock() {
    while (true) {
          try{
              int result = mySqlLockMapper.insert(this.lockName, this.uuid);
              if(result > 0) {
                  //代表加锁成功
                  break;
              }
          } catch (Exception e) {
          }

        //唯一索引加锁失败
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException interruptedException) {
            throw new RuntimeException();
        }
    }
}


public void unLock() {
    mySqlLockMapper.delete(this.lockName,this.uuid);
}

}
最后看下业务方如何使用

@Service
public class LockService {

@Resource
private MySqlDistributeLock.MySqlLockMapper mySqlLockMapper;



public String deductStockMysqlLock(String productId,Integer count) {
    MySqlDistributeLock lock = null;
    try{
        lock = new MySqlDistributeLock(productId, mySqlLockMapper,UUID.randomUUID().toString());
        //加锁
        lock.lock();

        //加锁成功，开始执行我们自己的业务逻辑
    }finally {
        if(lock != null) {
            lock.unLock();
        }
    }
    return "success";
}

}
基于唯一索引实现的分布式锁有没有什么问题呢？？

死锁问题
我们试想一下，如果客户端A来加锁成功了，业务也执行完了，但是这时候释放锁的时候，也就是执行删除语句的时候因为一些原因导致删除失败了，那么这条记录一直存在，后续的线程就没办法再获取到锁了，这就是所谓的死锁

所以这时候我们还需要另外一个服务来定时扫描这些记录，如果这个记录超过了10分钟，或者20分钟还没有被删除掉，那么大概率是释放锁的时候失败了，所以需要再次删除这条记录

锁误删
为什么锁会误删呢？为了防止死锁，我们会有一个单独的定时任务来扫描，假设我们判断一把锁超过10分钟就认为是释放锁失败了，这时候定时任务就会把这条记录删除掉，但是这时候就会有问题了，举个例子

客户端A首先获取到锁了，然后开始执行业务，但是因为业务比较复杂，执行完业务可能需要15分钟，这时候到第10分钟的时候，定时任务就会把这条记录给删除掉了

这时候因为记录没有了，客户端B来获取锁是能成功获取到的，所以这时候这把锁的持有者应该是客户端B的

到第15分钟的时候，客户端A业务执行完了，就是执行释放锁的逻辑，那么客户端A就会把这条记录给删除掉了，也就导致客户端A把客户端B的锁给释放掉了

所以在开头的时候，我们加锁除了要保存lockName,还要保存一个uuid,在释放锁的时候，判断一下uuid是否相等，如果不相等，那就不能删除这条记录了，因为这时候这把锁已经不是当前客户端持有的了

锁续期
大家可以想一下，分布式锁的主要目的就是同一个时间点只能有一个线程去执行业务，但是在上面我们可以看到，即使加了uuid来保证了锁误删，但是在同一个时间点可能是有多个线程在一起执行业务的，为了避免这种情况，就需要保证一个客户端在没有执行完业务以前，是不允许其它客户端执行业务的

但是定时任务判断的时间我们没办法预估，可能业务需要10分钟，也有可能是20分钟，我们没办法准确预估这个时间

所以我们在一个客户端加锁成功之后，可以起一个额外的线程，时时的更新加锁的时间，这就类似Redisson的看门狗机制了，那么如何去做呢？？

1：加锁的时候，除了保存lockName,uuid,额外保存一个加锁时间lockTime
2：加锁成功之后，额外开启一个线程，每过10秒就更新lockTime为当前时间
3：定时任务扫描到lcokTime距离当前时间超过10分钟或者5分钟的记录就删除掉这条记录
3：基于乐观锁实现分布式锁
基于乐观锁机制就是依靠版本机制来实现，我们一般在数据库会保存version,或者是时间戳，至于实现方式大家可以自己实现一下，这里就不做赘述了