解决并发问题,数据库常用的两把锁! [数据库教程]

database

作者:黄青石?

cnblogs.com/huangqingshi/p/10165409.html

在写入数据库的时候需要有锁,比如同时写入数据库的时候会出现丢数据,那么就需要锁机制。

数据锁分为乐观锁和悲观锁

它们使用的场景如下:

  • 乐观锁适用于写少读多的情景,因为这种乐观锁相当于JAVA的CAS,所以多条数据同时过来的时候,不用等待,可以立即进行返回。

  • 悲观锁适用于写多读少的情景,这种情况也相当于JAVA的synchronized,reentrantLock等,大量数据过来的时候,只有一条数据可以被写入,其他的数据需要等待。执行完成后下一条数据可以继续。

他们实现的方式上有所不同。

乐观锁采用版本号的方式,即当前版本号如果对应上了就可以写入数据,如果判断当前版本号不一致,那么就不会更新成功,比如

update table set column = value    

where version=${version} and otherKey = ${otherKey}

悲观锁实现的机制一般是在执行更新语句的时候采用for update方式,比如

update?table?set?column=‘value‘?for?update

这种情况where条件呢一定要涉及到数据库对应的索引字段,这样才会是行级锁,否则会是表锁,这样执行速度会变慢。

下面我就弄一个spring boot(springboot 2.1.1 + mysql +?lombok?+ aop + jpa)工程,然后逐渐的实现乐观锁和悲观锁。并发控制--悲观锁和乐观锁详解。

假设有一个场景,有一个catalog商品目录表,然后还有一个browse浏览表,假如一个商品被浏览了,那么就需要记录下浏览的user是谁,并且记录访问的总数。

表的结构非常简单:  

create table catalog  (

id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘主键‘,

name varchar(50) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘商品名称‘,

browse_count int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT ‘浏览数‘,

version int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT ‘乐观锁,版本号‘,

PRIMARY KEY(id)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE table browse (

id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘主键‘,

cata_id int(11) NOT NULL COMMENT ‘商品ID‘,

user varchar(50) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘‘,

create_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘创建时间‘,

PRIMARY KEY(id)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

POM.XML的依赖如下:

<?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 http://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>2.1.1.RELEASE</version>

<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->

</parent>

<groupId>com.hqs</groupId>

<artifactId>dblock</artifactId>

<version>1.0-SNAPSHOT</version>

<name>dblock</name>

<description>Demo project for Spring Boot</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>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>

<scope>runtime</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupId>mysql</groupId>

<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

<scope>runtime</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>

<scope>test</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>

</dependency>

<dependency>

<groupId>mysql</groupId>

<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.projectlombok</groupId>

<artifactId>lombok</artifactId>

<optional>true</optional>

</dependency>

<!-- aop -->

<dependency>

<groupId>org.aspectj</groupId>

<artifactId>aspectjweaver</artifactId>

<version>1.8.4</version>

</dependency>

</dependencies>

<build>

<plugins>

<plugin>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>

</plugin>

</plugins>

</build>

</project>

项目的结构如下:

介绍一下项目的结构的内容:

  • entity包: 实体类包。

  • repository包:数据库repository

  • service包: 提供服务的service

  • controller包: 控制器写入用于编写requestMapping。相关请求的入口类

  • annotation包: 自定义注解,用于重试。

  • aspect包: 用于对自定义注解进行切面。

  • DblockApplication: springboot的启动类。

  • DblockApplicationTests: 测试类。

咱们看一下核心代码的实现,参考如下,使用dataJpa非常方便,集成了CrudRepository就可以实现简单的CRUD,非常方便,有兴趣的同学可以自行研究。

实现乐观锁的方式有两种:

  1. 更新的时候将version字段传过来,然后更新的时候就可以进行version判断,如果version可以匹配上,那么就可以更新(方法:updateCatalogWithVersion)。

  2. 在实体类上的version字段上加入version,可以不用自己写SQL语句就可以它就可以自行的按照version匹配和更新,是不是很简单。 

public interface CatalogRepository extends CrudRepository<Catalog, Long> {

@Query(value = "select * from Catalog a where a.id = :id for update", nativeQuery = true)

Optional<Catalog> findCatalogsForUpdate(@Param("id") Long id);

@Lock(value = LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) //代表行级锁

@Query("select a from Catalog a where a.id = :id")

Optional<Catalog> findCatalogWithPessimisticLock(@Param("id") Long id);

@Modifying(clearAutomatically = true) //修改时需要带上

@Query(value = "update Catalog set browse_count = :browseCount, version = version + 1 where id = :id " +

"and version = :version", nativeQuery = true)

int updateCatalogWithVersion(@Param("id") Long id, @Param("browseCount") Long browseCount, @Param("version") Long version);

}

实现悲观锁的时候也有两种方式:

  1. 自行写原生SQL,然后写上for update语句。(方法:findCatalogsForUpdate)

  2. 使用@Lock注解,并且设置值为LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE即可代表行级锁。

还有我写的测试类,方便大家进行测试:  

package com.hqs.dblock;

import org.junit.Test;

import org.junit.runner.RunWith;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import org.springframework.boot.test.web.client.TestRestTemplate;

import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import org.springframework.util.LinkedMultiValueMap;

import org.springframework.util.MultiValueMap;

@RunWith(SpringRunner.class)

@SpringBootTest(classes = DblockApplication.class, webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)

public class DblockApplicationTests {

@Autowired

private TestRestTemplate testRestTemplate;

@Test

public void browseCatalogTest() {

String url = "http://localhost:8888/catalog";

for(int i = 0; i < 100; i++) {

final int num = i;

new Thread(() -> {

MultiValueMap<String, String> params = new LinkedMultiValueMap<>();

params.add("catalogId", "1");

params.add("user", "user" + num);

String result = testRestTemplate.postForObject(url, params, String.class);

System.out.println("-------------" + result);

}

).start();

}

}

@Test

public void browseCatalogTestRetry() {

String url = "http://localhost:8888/catalogRetry";

for(int i = 0; i < 100; i++) {

final int num = i;

new Thread(() -> {

MultiValueMap<String, String> params = new LinkedMultiValueMap<>();

params.add("catalogId", "1");

params.add("user", "user" + num);

String result = testRestTemplate.postForObject(url, params, String.class);

System.out.println("-------------" + result);

}

).start();

}

}

}

调用100次,即一个商品可以浏览一百次,采用悲观锁,catalog表的数据都是100,并且browse表也是100条记录。采用乐观锁的时候,因为版本号的匹配关系,那么会有一些记录丢失,但是这两个表的数据是可以对应上的。

乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,下面我就自定义了一个注解,用于做切面。

package com.hqs.dblock.annotation;

import java.lang.annotation.ElementType;

import java.lang.annotation.Retention;

import java.lang.annotation.RetentionPolicy;

import java.lang.annotation.Target;

@Target(ElementType.METHOD)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

public @interface RetryOnFailure {

}

针对注解进行切面,见如下代码。我设置了最大重试次数5,然后超过5次后就不再重试。  

package com.hqs.dblock.aspect;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;

import org.aspectj.lang.annotation.Around;

import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;

import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;

import org.hibernate.StaleObjectStateException;

import org.springframework.orm.ObjectOptimisticLockingFailureException;

import org.springframework.stereotype.Component;

@Slf4j

@Aspect

@Component

public class RetryAspect {

public static final int MAX_RETRY_TIMES = 5;//max retry times

@Pointcut("@annotation(com.hqs.dblock.annotation.RetryOnFailure)") //self-defined pointcount for RetryOnFailure

public void retryOnFailure(){}

@Around("retryOnFailure()") //around can be execute before and after the point

public Object doConcurrentOperation(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {

int attempts = 0;

do {

attempts++;

try {

pjp.proceed();

} catch (Exception e) {

if(e instanceof ObjectOptimisticLockingFailureException ||

e instanceof StaleObjectStateException) {

log.info("retrying....times:{}", attempts);

if(attempts > MAX_RETRY_TIMES) {

log.info("retry excceed the max times..");

throw e;

}

}

}

} while (attempts < MAX_RETRY_TIMES);

return null;

}

}

大致思路是这样了。

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