用MySQL实现分布式锁，你听过吗？

　　概述
　　以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。
　　比如说，有定时任务域xx.cron，和SystemA域和SystemB域这几个JAVA应用，可能同时修改同一份库存数据。如果不做协调的话，就会有脏数据出现。
　　对于跨JAVA进程的线程协调，可以借助外部环境，例如DB或者Redis。下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。  设计
　　本文设计的分布式锁的交互方式如下：  根据业务字段生成transaction_id，并线程安全的创建锁资源 根据transaction_id申请锁 释放锁 动态创建锁资源
　　在使用synchronized关键字的时候，必须指定一个锁对象。  synchronized(obj) {  }
　　进程内的线程可以基于obj来实现同步。obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。那么借助DB，如何保证创建锁的过程是线程安全的呢？
　　可以利用DB中的UNIQUE KEY特性，一旦出现了重复的key，由于UNIQUE KEY的唯一性，会抛出异常的。在JAVA里面，是 SQLIntegrityConstraintViolationException 异常。 create table distributed_lock (  id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT ＂自增主键＂,  transaction_id varchar(128) NOT NULL DEFAULT ＂＂ COMMENT ＂事务id＂,  last_update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL COMMENT ＂最后更新时间＂,  create_time TIMESTAMP DEFAULT ＂0000-00-00 00:00:00＂ NOT NULL COMMENT ＂创建时间＂,  UNIQUE KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`) )
　　transaction_id是事务Id，比如说，可以用
　　仓库 + 条码 + 销售模式
　　来组装一个transaction_id，表示某仓库某销售模式下的某个条码资源。不同条码，当然就有不同的transaction_id。如果有两个应用，拿着相同的transaction_id来创建锁资源的时候，只能有一个应用创建成功。
　　一条distributed_lock记录插入成功了，就表示一份锁资源创建成功了。   DB连接池列表设计
　　在写操作频繁的业务系统中，通常会进行分库，以降低单数据库写入的压力，并提高写操作的吞吐量。如果使用了分库，那么业务数据自然也都分配到各个数据库上了。
　　在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。并暴露一个 getConnection(String transactionId) 方法，按照transactionId找到对应的Connection。
　　实现代码如下：  package dlock;  import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource; import org.springframework.stereotype.Component;  import javax.annotation.PostConstruct; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties;  @Component public class DataSourcePool {     private List dlockDataSources = new ArrayList<>();      @PostConstruct     private void initDataSourceList() throws IOException {         Properties properties = new Properties();         FileInputStream fis = new FileInputStream(＂db.properties＂);         properties.load(fis);          Integer lockNum = Integer.valueOf(properties.getProperty(＂DLOCK_NUM＂));         for (int i = 0; i < lockNum; i++) {             String user = properties.getProperty(＂DLOCK_USER_＂ + i);             String password = properties.getProperty(＂DLOCK_PASS_＂ + i);             Integer initSize = Integer.valueOf(properties.getProperty(＂DLOCK_INIT_SIZE_＂ + i));             Integer maxSize = Integer.valueOf(properties.getProperty(＂DLOCK_MAX_SIZE_＂ + i));             String url = properties.getProperty(＂DLOCK_URL_＂ + i);              DruidDataSource dataSource = createDataSource(user,password,initSize,maxSize,url);             dlockDataSources.add(dataSource);         }     }      private DruidDataSource createDataSource(String user, String password, Integer initSize, Integer maxSize, String url) {         DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();         dataSource.setDriverClassName(＂com.mysql.jdbc.Driver＂);         dataSource.setUsername(user);         dataSource.setPassword(password);         dataSource.setUrl(url);         dataSource.setInitialSize(initSize);         dataSource.setMaxActive(maxSize);          return dataSource;     }      public Connection getConnection(String transactionId) throws Exception {         if (dlockDataSources.size() <= 0) {             return null;         }          if (transactionId == null || ＂＂.equals(transactionId)) {             throw new RuntimeException(＂transactionId是必须的＂);         }          int hascode = transactionId.hashCode();         if (hascode < 0) {             hascode = - hascode;         }          return dlockDataSources.get(hascode % dlockDataSources.size()).getConnection();     } }
　　首先编写一个initDataSourceList方法，并利用Spring的PostConstruct注解初始化一个DataSource 列表。相关的DB配置从db.properties读取。  DLOCK_NUM=2  DLOCK_USER_0=＂user1＂ DLOCK_PASS_0=＂pass1＂ DLOCK_INIT_SIZE_0=2 DLOCK_MAX_SIZE_0=10 DLOCK_URL_0=＂jdbc:mysql://localhost:3306/test1＂  DLOCK_USER_1=＂user1＂ DLOCK_PASS_1=＂pass1＂ DLOCK_INIT_SIZE_1=2 DLOCK_MAX_SIZE_1=10 DLOCK_URL_1=＂jdbc:mysql://localhost:3306/test2＂
　　DataSource使用阿里的DruidDataSource。
　　接着最重要的一个实现getConnection(String transactionId)方法。实现原理很简单，获取transactionId的hashcode，并对DataSource的长度取模即可。
　　连接池列表设计好后，就可以实现往distributed_lock表插入数据了。  package dlock;  import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component;  import java.sql.*;  @Component public class DistributedLock {      @Autowired     private DataSourcePool dataSourcePool;      /**      * 根据transactionId创建锁资源      */     public String createLock(String transactionId) throws Exception{         if (transactionId == null) {             throw new RuntimeException(＂transactionId是必须的＂);         }         Connection connection = null;         Statement statement = null;         try {             connection = dataSourcePool.getConnection(transactionId);             connection.setAutoCommit(false);             statement = connection.createStatement();             statement.executeUpdate(＂INSERT INTO distributed_lock(transaction_id) VALUES (＂＂ + transactionId + ＂＂)＂);             connection.commit();             return transactionId;         }         catch (SQLIntegrityConstraintViolationException icv) {             //说明已经生成过了。             if (connection != null) {                 connection.rollback();             }             return transactionId;         }         catch (Exception e) {             if (connection != null) {                 connection.rollback();             }             throw  e;         }         finally {             if (statement != null) {                 statement.close();             }              if (connection != null) {                 connection.close();             }         }     } }根据transactionId锁住线程
　　接下来利用DB的 select for update 特性来锁住线程。当多个线程根据相同的transactionId并发同时操作select for update 的时候，只有一个线程能成功，其他线程都block住，直到select for update 成功的线程使用commit操作后，block住的所有线程的其中一个线程才能开始干活。
　　我们在上面的DistributedLock类中创建一个lock方法。   public boolean lock(String transactionId) throws Exception {         Connection connection = null;         PreparedStatement preparedStatement = null;         ResultSet resultSet = null;         try {             connection = dataSourcePool.getConnection(transactionId);             preparedStatement = connection.prepareStatement(＂SELECT * FROM distributed_lock WHERE transaction_id = ? FOR UPDATE ＂);             preparedStatement.setString(1,transactionId);             resultSet = preparedStatement.executeQuery();             if (!resultSet.next()) {                 connection.rollback();                 return false;             }             return true;         } catch (Exception e) {             if (connection != null) {                 connection.rollback();             }             throw  e;         }         finally {             if (preparedStatement != null) {                 preparedStatement.close();             }              if (resultSet != null) {                 resultSet.close();             }              if (connection != null) {                 connection.close();             }         }     }实现解锁操作
　　当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁操作，之前被锁住的线程才能继续干活。在我们上面的实现中，其实就是获取到当时 select for update 成功的线程对应的Connection，并实行commit操作即可。
　　那么如何获取到呢？我们可以利用ThreadLocal。首先在DistributedLock类中定义  private ThreadLocal threadLocalConn = new ThreadLocal<>();
　　每次调用lock方法的时候，把Connection放置到ThreadLocal里面。我们修改lock方法。   public boolean lock(String transactionId) throws Exception {         Connection connection = null;         PreparedStatement preparedStatement = null;         ResultSet resultSet = null;         try {             connection = dataSourcePool.getConnection(transactionId);             threadLocalConn.set(connection);             preparedStatement = connection.prepareStatement(＂SELECT * FROM distributed_lock WHERE transaction_id = ? FOR UPDATE ＂);             preparedStatement.setString(1,transactionId);             resultSet = preparedStatement.executeQuery();             if (!resultSet.next()) {                 connection.rollback();                 threadLocalConn.remove();                 return false;             }             return true;         } catch (Exception e) {             if (connection != null) {                 connection.rollback();                 threadLocalConn.remove();             }             throw  e;         }         finally {             if (preparedStatement != null) {                 preparedStatement.close();             }              if (resultSet != null) {                 resultSet.close();             }              if (connection != null) {                 connection.close();             }         }     }
　　这样子，当获取到Connection后，将其设置到ThreadLocal中，如果lock方法出现异常，则将其从ThreadLocal中移除掉。
　　有了这几步后，我们可以来实现解锁操作了。我们在DistributedLock添加一个unlock方法。   public void unlock() throws Exception {         Connection connection = null;         try {             connection = threadLocalConn.get();             if (!connection.isClosed()) {                 connection.commit();                 connection.close();                 threadLocalConn.remove();             }         } catch (Exception e) {             if (connection != null) {                 connection.rollback();                 connection.close();             }             threadLocalConn.remove();             throw e;         }     }缺点
　　毕竟是利用DB来实现分布式锁，对DB还是造成一定的压力。当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。  进一步思考
　　如果想锁住多份数据该怎么实现？比如说，某个库存操作，既要修改物理库存，又要修改虚拟库存，想锁住物理库存的同时，又锁住虚拟库存。其实也不是很难，参考lock方法，写一个multiLock方法，提供多个transactionId的入参，for循环处理就可以了。这个后续有时间再补上。