java 库存 盘点 数据 锁定

一个简单的方法就是在仓库基础信息上加一个字段属性用来标记当前仓库的状态，如果仓库状态为盘点中，则不允许进行出入库业务。

当然还涉及一些其他的问题，比如盘点前得先检查仓库中是否有未完成的出入库任务等等。

ConnectOracle con = new ConnectOracle();

Connection connect = congetConnection();

// 设置手动提交事务

connectsetAutoCommit(false);

Statement stmt = connectcreateStatement();

// 锁表

stmtaddBatch("lock table t_symbol_code_fee in exclusive mode");

// 此处打上断点后，执行另一个类，你会发现，执行成功后并没有更改记录，因为表已经被锁定。只有提交事务后，TestOracle中执行的修改才能生效。

stmtexecuteBatch();

// 提交后自动解锁，回滚时也会自动解锁

connectcommit();

stmtclose();

connectclose();

JAVA中几种常见死锁及对策：解决死锁没有简单的方法，这是因为线程产生死锁都各有各的原因，而且往往具有很高的负载。大多数软件测试产生不了足够多的负载，所以不可能暴露所有的线程错误。在这里中，下面将讨论开发过程常见的4类典型的死锁和解决对策。(1)数据库死锁在数据库中，如果一个连接占用了另一个连接所需的数据库锁，则它可以阻塞另一个连接。如果两个或两个以上的连接相互阻塞，则它们都不能继续执行，这种情况称为数据库死锁。数据库死锁问题不易处理，通常数据行进行更新时，需要锁定该数据行，执行更新，然后在提交或回滚封闭事务时释放锁。由于数据库平台、配置的隔离级以及查询提示的不同，获取的锁可能是细粒度或粗粒度的，它会阻塞（或不阻塞）其他对同一数据行、表或数据库的查询。基于数据库模式，读写 *** 作会要求遍历或更新多个索引、验证约束、执行触发器等。每个要求都会引入锁。此外，其他应用程序还可能正在访问同一数据库模式中的某些对象，并获取不同应用程序所具有的锁。所有这些因素综合在一起，数据库死锁几乎不可能被消除了。值得庆幸的是，数据库死锁通常是可恢复的：当数据库发现死锁时，它会强制销毁一个连接（通常是使用最少的连接），并回滚其事务。这将释放所有与已经结束的事务相关联的锁，至少允许其他连接中有一个可以获取它们正在被阻塞的锁。由于数据库具有这种典型的死锁处理行为，所以当出现数据库死锁问题时，数据库常常只能重试整个事务。当数据库连接被销毁时，会抛出可被应用程序捕获的异常，并标识为数据库死锁。如果允许死锁异常传播到初始化该事务的代码层之外，则该代码层可以启动一个新事务并重做先前所有工作。当出现问题就重试，由于数据库可以自由地获取锁，所以几乎不可能保证两个或两个以上的线程不发生数据库死锁。此方法至少能保证在出现某些数据库死锁情况时，应用程序能正常运行。(2)资源池耗尽死锁客户端的增加导致资源池耗尽死锁是由于负载而造成的，即资源池太小，而每个线程需要的资源超过了池中的可用资源。假设连接池最多有10个连接，同时有10个对外部并发调用。这些线程中每一个都需要一个数据库连接用来清空池。现在，每个线程都执行嵌套的调用。则所有线程都不能继续，但又都不放弃自己的第一个数据库连接。这样，10个线程都将被死锁。研究此类死锁，会发现线程存储中有大量等待获取资源的线程，以及同等数量的空闲且未阻塞的活动数据库连接。当应用程序死锁时，如果可以在运行时检测连接池，就能确认连接池实际上已空。修复此类死锁的方法包括：增加连接池的大小或者重构代码，以便单个线程不需要同时使用很多数据库连接。或者可以设置内部调用使用不同的连接池，即使外部调用的连接池为空，内部调用也能使用自己的连接池继续。(3)单线程、多冲突数据库连接死锁对同一线程执行嵌套的调用有时出现死锁，此情形即使在非高负载系统中通常也会发生。当第一个（外部）连接已获取第二个（内部）连接所需要的数据库锁，则第二个连接将永久阻塞第一个连接，并等待第一个连接被提交或回滚，这就出现了死锁情形。因为数据库没有注意到两个连接之间的关系，所以数据库不会将此情形检测为死锁。这样即使不存在并发，此代码也将导致死锁。此情形有多种具体的变种，可以涉及多个线程和两个以上的数据库连接。(4)Java虚拟机锁与数据库锁冲突这种情形发生在数据库锁与Java虚拟机锁并存的时候。在这种情况下，一个线程占有一个数据库锁并尝试获取Java虚拟机锁。同时，另一个线程占有Java虚拟机锁并尝试获取数据库锁。此时，数据库发现一个连接阻塞了另一个连接，但由于无法阻止连接继续，所以不会检测到死锁。Java虚拟机发现同步的锁中有一个线程，并有另一个尝试进入的线程，所以即使Java虚拟机能检测到死锁并对它们进行处理，它还是不会检测到这种情况。　总而言之，JAVA应用程序中的死锁是一个大问题——它能导致整个应用程序慢慢终止，还很难被分离和修复，尤其是当开发人员不熟悉如何分析死锁环境的时候。五死锁的经验法则笔者在开发中总结以下死锁问题的经验。(1)对大多数的Java程序员来说最简单的防止死锁的方法是对竞争的资源引入序号,如果一个线程需要几个资源,那么它必须先得到小序号的资源,再申请大序号的资源。可以在Java代码中增加同步关键字的使用，这样可以减少死锁，但这样做也会影响性能。如果负载过重，数据库内部也有可能发生死锁。(2)了解数据库锁的发生行为。假定任何数据库访问都有可能陷入数据库死锁状况，但是都能正确进行重试。例如了解如何从应用服务器获取完整的线程转储以及从数据库获取数据库连接列表（包括互相阻塞的连接），知道每个数据库连接与哪个Java线程相关联。了解Java线程和数据库连接之间映射的最简单方法是向连接池访问模式添加日志记录功能。(3)当进行嵌套的调用时，了解哪些调用使用了与其它调用同样的数据库连接。即使嵌套调用运行在同一个全局事务中，它仍将使用不同的数据库连接，而不会导致嵌套死锁。(4)确保在峰值并发时有足够大的资源池。(5)避免执行数据库调用或在占有Java虚拟机锁时，执行其他与Java虚拟机无关的 *** 作。　最重要的是，多线程设计虽然是困难的，但在开始编程之前详细设计系统能够帮助你避免难以发现死锁的问题。死锁在语言层面上不能解决，就需要一个良好设计来避免死锁。

JAVA中几种常见锁及对策：

解决锁没有简单的方法，这是因为线程产生锁都各有各的原因，而且往往具有很高的负载。大多数软件测试产生不了足够多的负载，所以不可能暴露所有的线程错误。在这里中，下面将讨论开发过程常见的4类典型的锁和解决对策。

(1)数据库锁

在数据库中，如果一个连接占用了另一个连接所需的数据库锁，则它可以阻塞另一个连接。如果两个或两个以上的连接相互阻塞，则它们都不能继续执行，这种情况称为数据库锁。

数据库锁问题不易处理，通常数据行进行更新时，需要锁定该数据行，执行更新，然后在提交或回滚封闭事务时释放锁。由于数据库平台、配置的隔离级以及查询提示的不同，获取的锁可能是细粒度或粗粒度的，它会阻塞（或不阻塞）其他对同一数据行、表或数据库的查询。基于数据库模式，读写 *** 作会要求遍历或更新多个索引、验证约束、执行触发器等。每个要求都会引入更多锁。此外，其他应用程序还可能正在访问同一数据库模式中的某些对象，并获取不同应用程序所具有的锁。

所有这些因素综合在一起，数据库锁几乎不可能被消除了。值得庆幸的是，数据库锁通常是可恢复的：当数据库发现锁时，它会强制销毁一个连接（通常是使用最少的连接），并回滚其事务。这将释放所有与已经结束的事务相关联的锁，至少允许其他连接中有一个可以获取它们正在被阻塞的锁。

由于数据库具有这种典型的锁处理行为，所以当出现数据库锁问题时，数据库常常只能重试整个事务。当数据库连接被销毁时，会抛出可被应用程序捕获的异常，并标识为数据库锁。如果允许锁异常传播到初始化该事务的代码层之外，则该代码层可以启动一个新事务并重做先前所有工作。

当出现问题就重试，由于数据库可以自由地获取锁，所以几乎不可能保证两个或两个以上的线程不发生数据库锁。此方法至少能保证在出现某些数据库锁情况时，应用程序能正常运行。

(2)资源池耗尽锁

客户端的增加导致资源池耗尽锁是由于负载而造成的，即资源池太小，而每个线程需要的资源超过了池中的可用资源。假设连接池最多有10个连接，同时有10个对外部并发调用。这些线程中每一个都需要一个数据库连接用来清空池。现在，每个线程都执行嵌套的调用。则所有线程都不能继续，但又都不放弃自己的第一个数据库连接。这样，10个线程都将被锁。

研究此类锁，会发现线程存储中有大量等待获取资源的线程，以及同等数量的空闲且未阻塞的活动数据库连接。当应用程序锁时，如果可以在运行时检测连接池，就能确认连接池实际上已空。

修复此类锁的方法包括：增加连接池的大小或者重构代码，以便单个线程不需要同时使用很多数据库连接。或者可以设置内部调用使用不同的连接池，即使外部调用的连接池为空，内部调用也能使用自己的连接池继续。

(3)单线程、多冲突数据库连接锁

对同一线程执行嵌套的调用有时出现锁，此情形即使在非高负载系统中通常也会发生。当第一个（外部）连接已获取第二个（内部）连接所需要的数据库锁，则第二个连接将永久阻塞第一个连接，并等待第一个连接被提交或回滚，这就出现了锁情形。因为数据库没有注意到两个连接之间的关系，所以数据库不会将此情形检测为锁。这样即使不存在并发，此代码也将导致锁。此情形有多种具体的变种，可以涉及多个线程和两个以上的数据库连接。

(4)Java虚拟机锁与数据库锁冲突

这种情形发生在数据库锁与Java虚拟机锁并存的时候。在这种情况下，一个线程占有一个数据库锁并尝试获取Java虚拟机锁。同时，另一个线程占有Java虚拟机锁并尝试获取数据库锁。此时，数据库发现一个连接阻塞了另一个连接，但由于无法阻止连接继续，所以不会检测到锁。Java虚拟机发现同步的锁中有一个线程，并有另一个尝试进入的线程，所以即使Java虚拟机能检测到锁并对它们进行处理，它还是不会检测到这种情况。

总而言之，JAVA应用程序中的锁是一个大问题——它能导致整个应用程序慢慢终止，还很难被分离和修复，尤其是当开发人员不熟悉如何分析锁环境的时候。

五 锁的经验法则

笔者在开发中总结以下锁问题的经验。

(1) 对大多数的Java程序员来说最简单的防止锁的方法是对竞争的资源引入序号,如果一个线程需要几个资源,那么它必须先得到小序号的资源,再申请大序号的资源。可以在Java代码中增加同步关键字的使用，这样可以减少锁，但这样做也会影响性能。如果负载过重，数据库内部也有可能发生锁。

(2)了解数据库锁的发生行为。假定任何数据库访问都有可能陷入数据库锁状况，但是都能正确进行重试。例如了解如何从应用服务器获取完整的线程转储以及从数据库获取数据库连接列表（包括互相阻塞的连接），知道每个数据库连接与哪个Java线程相关联。了解Java线程和数据库连接之间映射的最简单方法是向连接池访问模式添加日志记录功能。

(3)当进行嵌套的调用时，了解哪些调用使用了与其它调用同样的数据库连接。即使嵌套调用运行在同一个全局事务中，它仍将使用不同的数据库连接，而不会导致嵌套锁。

(4)确保在峰值并发时有足够大的资源池。

(5)避免执行数据库调用或在占有Java虚拟机锁时，执行其他与Java虚拟机无关的 *** 作。

最重要的是，多线程设计虽然是困难的，但在开始编程之前详细设计系统能够帮助你避免难以发现锁的问题。锁在语言层面上不能解决，就需要一个良好设计来避免锁。

首先，为防止高并发带来的系统压力，或者高并发带来的系统处理异常，数据紊乱，可以以下几方面考虑：1、加锁，这里的加锁不是指加java的多线程的锁，是指加应用所和数据库锁，应用锁这边通常是使用redis的setnx来做，其次加数据库锁，因为代码中加了应用所，所以数据库不建议加悲观锁（排他锁），一般加乐观锁（通过设置一个seq_no来解决），这两个锁一般能解决了，最后做合理的流控，丢弃一部分请求也是必不可少的

Java中的锁主要包括synchronized锁和JUC包中的锁，这些锁都是针对单个JVM实例上的锁，对于分布式环境如果我们需要加锁就显得无能为力。在单个JVM实例上，锁的竞争者通常是一些不同的线程，而在分布式环境中，锁的竞争者通常是一些不同的线程或者进程。如何实现在分布式环境中对一个对象进行加锁呢？答案就是分布式锁。

目前分布式锁的实现方案主要包括三种：

基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁。加锁时我们在数据库中插入一条锁记录，利用业务id进行防重。当第一个竞争者加锁成功后，第二个竞争者再来加锁就会抛出唯一索引冲突，如果抛出这个异常，我们就判定当前竞争者加锁失败。防重业务id需要我们自己来定义，例如我们的锁对象是一个方法，则我们的业务防重id就是这个方法的名字，如果锁定的对象是一个类，则业务防重id就是这个类名。

基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存 *** 作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO，效率相对低下。一般使用Redis来实现分布式锁都是利用Redis的 SETNX key value 这个命令，只有当key不存在时才会执行成功，如果key已经存在则命令执行失败。

基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其实现分布式锁的原理和Redis类似，我们在Zookeeper中创建瞬时节点，利用节点不能重复创建的特性来保证排他性。

在实现分布式锁的时候我们需要考虑一些问题，例如：分布式锁是否可重入，分布式锁的释放时机，分布式锁服务端是否有单点问题等。

上面已经分析了基于数据库实现分布式锁的基本原理：通过唯一索引保持排他性，加锁时插入一条记录，解锁是删除这条记录。下面我们就简要实现一下基于数据库的分布式锁。

id字段是数据库的自增id，unique_mutex字段就是我们的防重id，也就是加锁的对象，此对象唯一。在这张表上我们加了一个唯一索引，保证unique_mutex唯一性。holder_id代表竞争到锁的持有者id。

如果当前sql执行成功代表加锁成功，如果抛出唯一索引异常(DuplicatedKeyException)则代表加锁失败，当前锁已经被其他竞争者获取。

解锁很简单，直接删除此条记录即可。

是否可重入 ：就以上的方案来说，我们实现的分布式锁是不可重入的，即是是同一个竞争者，在获取锁后未释放锁之前再来加锁，一样会加锁失败，因此是不可重入的。解决不可重入问题也很简单：加锁时判断记录中是否存在unique_mutex的记录，如果存在且holder_id和当前竞争者id相同，则加锁成功。这样就可以解决不可重入问题。

锁释放时机 ：设想如果一个竞争者获取锁时候，进程挂了，此时distributed_lock表中的这条记录就会一直存在，其他竞争者无法加锁。为了解决这个问题，每次加锁之前我们先判断已经存在的记录的创建时间和当前系统时间之间的差是否已经超过超时时间，如果已经超过则先删除这条记录，再插入新的记录。另外在解锁时，必须是锁的持有者来解锁，其他竞争者无法解锁。这点可以通过holder_id字段来判定。

数据库单点问题 ：单个数据库容易产生单点问题：如果数据库挂了，我们的锁服务就挂了。对于这个问题，可以考虑实现数据库的高可用方案，例如MySQL的MHA高可用解决方案。

使用Jedis来和Redis通信。

可以看到，我们加锁就一行代码：

jedisset(String key, String value, String nxxx, String expx, int time);

这个set()方法一共五个形参：

第一个为key,我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

第二个为value，这里写的是锁竞争者的id，在解锁时，我们需要判断当前解锁的竞争者id是否为锁持有者。

第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set *** 作；若key已经存在，则不做任何 *** 作。

第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期时间的设置，具体时间由第五个参数决定；

第五个参数为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1当前没有锁（key不存在）,那么久进行加锁 *** 作，并对锁设置一个有效期，同时value表示加锁的客户端。2已经有锁存在，不做任何 *** 作。

上述解锁请求中， SET_IF_NOT_EXIST (不存在则执行)保证了加锁请求的排他性，缓存超时机制保证了即使一个竞争者加锁之后挂了，也不会产生死锁问题：超时之后其他竞争者依然可以获取锁。通过设置value为竞争者的id，保证了只有锁的持有者才能来解锁，否则任何竞争者都能解锁，那岂不是乱套了。

解锁的步骤：

注意到这里解锁其实是分为2个步骤，涉及到解锁 *** 作的一个原子性 *** 作问题。这也是为什么我们解锁的时候用Lua脚本来实现，因为Lua脚本可以保证 *** 作的原子性。那么这里为什么需要保证这两个步骤的 *** 作是原子 *** 作呢？

设想：假设当前锁的持有者是竞争者1，竞争者1来解锁，成功执行第1步，判断自己就是锁持有者，这是还未执行第2步。这是锁过期了，然后竞争者2对这个key进行了加锁。加锁完成后，竞争者1又来执行第2步，此时错误产生了：竞争者1解锁了不属于自己持有的锁。可能会有人问为什么竞争者1执行完第1步之后突然停止了呢？这个问题其实很好回答，例如竞争者1所在的JVM发生了GC停顿，导致竞争者1的线程停顿。这样的情况发生的概率很低，但是请记住即使只有万分之一的概率，在线上环境中完全可能发生。因此必须保证这两个步骤的 *** 作是原子 *** 作。

是否可重入 ：以上实现的锁是不可重入的，如果需要实现可重入，在 SET_IF_NOT_EXIST 之后，再判断key对应的value是否为当前竞争者id，如果是返回加锁成功，否则失败。

锁释放时机 ：加锁时我们设置了key的超时，当超时后，如果还未解锁，则自动删除key达到解锁的目的。如果一个竞争者获取锁之后挂了，我们的锁服务最多也就在超时时间的这段时间之内不可用。

Redis单点问题 ：如果需要保证锁服务的高可用，可以对Redis做高可用方案：Redis集群+主从切换。目前都有比较成熟的解决方案。

利用Zookeeper创建临时有序节点来实现分布式锁：

其基本思想类似于AQS中的等待队列，将请求排队处理。其流程图如下：

解决不可重入 ：客户端加锁时将主机和线程信息写入锁中，下一次再来加锁时直接和序列最小的节点对比，如果相同，则加锁成功，锁重入。

锁释放时机 ：由于我们创建的节点是顺序临时节点，当客户端获取锁成功之后突然session会话断开，ZK会自动删除这个临时节点。

单点问题 ：ZK是集群部署的，主要一半以上的机器存活，就可以保证服务可用性。

Zookeeper第三方客户端curator中已经实现了基于Zookeeper的分布式锁。利用curator加锁和解锁的代码如下：

以上就是关于java 库存 盘点 数据 锁定全部的内容，包括:java 库存 盘点 数据 锁定、java实现oracle数据库写锁、JAVA程序设计，多线程且避免死锁等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！