用 MySQL 实现分布式锁，你听过吗？

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。

本文设计的分布式锁的交互方式如下：

在使用synchronized关键字的时候，必须指定一个锁对象。

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。

transaction_id是事务Id，比如说，可以用

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。

在写 *** 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 *** 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：

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。

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。

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 *** 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 *** 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。

当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁 *** 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 *** 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

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。

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 *** 作了。我们在DistributedLock添加一个unlock方法。

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 *** 作，最好别使用DB来实现分布式锁了。

如果想锁住多份数据该怎么实现？比如说，某个库存 *** 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。

mysql锁分为共享锁和排他锁，也叫做读锁和写锁。

读锁是共享的，可以通过lock in share mode实现，这时候只能读不能写。

写锁是排他的，它会阻塞其他的写锁和读锁。从颗粒度来区分，可以分为表锁和⾏锁两种。

表锁会锁定整张表并且阻塞其他⽤户对该表的所有读写 *** 作，⽐如alter修改表结构的时候会锁表。

⾏锁⼜可以分为乐观锁和悲观锁，悲观锁可以通过for update实现，乐观锁则通过版本号实现。

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