• 乐观锁 悲观锁 数据库


    最近解决了一个小规模并发下单问题,来跟大家分享一下。

    场景描述

    现在有这么一个业务场景,线上通过手机app下单买祈福灯,支付成功后,线下寺庙点亮。存在多个 用户同时选择同一个灯的情况出现,如下图。此时,正常情况应为一个用户下单成功,其余显示灯已被选。由于,支付和下单是单独分开的,只要focus on下单就ok了。

    简而言之,就是一个并发现单的问题。

    分析过程

    我们可以想到的正常下单的流程,应该是这样的:

    1. 选择祈福灯时,先查询灯是否可用。
    2. 选择祈福灯,例如图中的“D0000065”。
    3. 下单业务逻辑,再次查询灯是否可用。
    if(灯可用){
        该祈福灯状态设为已购买
        生成订单记录
        相关日志记录...
    }

    在没有并发问题发生时,上面的流程近乎完美(really?),可是,多人下单时,同时去数据库中查询灯的状态时,结果都是可用的,接下来,emmmm,你懂的。

    那么,判断灯是否可用再下单,这样的逻辑是存在问题的。解决并发下单的常规思路不外乎两种,一是加锁,二是利用队列。这里,我主要是通过对数据库加锁的方式来解决这个问题的。

    乐观锁与悲观锁

    在此之前,需要了解一些关于的概念。在本科的数据库原理课上。我们接触到两个概念——共享锁和排它锁,现在又需要两个新的概念——乐观锁和悲观锁

    • 乐观锁(Optimistic Lock),想法乐观,认为自己在操作数据库时不会发生冲突,取数据时不加锁,更新数据是加锁,进行判断。

    • 悲观锁(Pessimistic Lock),想法悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。

    显然乐观锁的相应速度快,悲观锁的时间消耗等都比较大。对于我们这个案例,使用这两种都是可以解决的。

    锁的sql实现方式

    这里主要以mysql innodb为例。innodb本身是支持行锁的。

    悲观锁

    要使用悲观锁,我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性,因为MySQL默认使用autocommit模式,也就是说,当你执行一个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。

    set autocommit=0;
    • 共享锁(s锁)

      SELECT … LOCK IN SHARE MODE

      SELECT … LOCK IN SHARE MODE 在读取的行上设置一个共享锁,其他的session可以读这些行,但在你的事务提交之前不可以修改它们。如果这些行里有被其他的还没有提交的事务修改,你的查询会等到那个事务结束之后使用最新的值。

    • 排它锁(x锁)

      SELECT … FOR UPDATE

      索引搜索遇到的记录,SELECT … FOR UPDATE 会锁住行及任何关联的索引条目,和你对那些行执行 update 语句相同。其他的事务会被阻塞在对这些行执行 update 操作,获取共享锁,或从某些事务隔离级别读取数据等操作。一致性读(Consistent Nonlocking Reads)会忽略在读取视图上的记录的任何锁。(旧版本的记录不能被锁定;它们通过应用撤销日志在记录的内存副本上时被重建。)

    注:普通 select 语句默认不加锁,而CUD操作默认加排他锁。

    乐观锁

    乐观锁也就是在更新时进行查询,通常用一个version字段来实现。

    UPDATE ... WHERE...
    # 基于version的实现
    SELECT ..., verison FROM [table] WHERE id = #{id}
    UPDATE [table] SET..., version = version + 1 where id = #{id} AND version = #{version}

    当然,在ORM中也有相应的实现方式。具体可以参考细谈Hibernate之悲观锁和乐观锁解决hibernate并发

    问题解决

    在项目中,由于时间关系没有使用基于version方式的乐观锁,而是直接采用了update ... where的方式。直接对当前的灯号进行查询,如果可用就立刻更新灯的状态为不可用,相当于加共享锁。如果发生并发的情况,同时用update语句,数据库也会自动加上X锁,因此最终只有一个用户可以下单成功。
    下单流程:

    public int saveOrder(){
        // 执行update ... where
        boolean isAvaliable;
        isAvaliable = denginfoService.updateDengAnyway();
        if (isAvaliable) {
            //下单的业务逻辑
        }
    }
    
    public boolean updateDengAnyway(String ccode, List<String> dengid) {
        //判断灯是否可用
        String hql = "update DenginfoEntity set ordertype =2 where ccode=? and dengid=? and (ordertype=0 or (ordertype=1 and ordertime<?))";
        Query query;int flag;
        try {
            for (String deng : dengid) {
                query = getSession().createQuery(hql);
                //参数化赋值
                flag = query.executeUpdate();
                logger.info("update---  " + flag);
                if (flag == 0)
                    return false;
            }
        } catch (HibernateException | NullPointerException e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
        return true;
    }
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