概述

上一篇文章中使用ssm+mysql實現，存在併發超發問題，這裡我們使用悲觀鎖的方式來解決這個邏輯錯誤，並驗證資料一致性和效能狀況。

---

超發問題分析

針對這個案例，使用者搶到紅包後，紅包總量應-1，當多個使用者同時搶紅包，此時多個執行緒同時讀得庫存為n，相應的邏輯執行後，最後將均執update T_RED_PACKET set stock = stock - 1 where id = #{id} ，很明顯這是錯誤的。

---

使用資料庫鎖的解決方案

使用悲觀鎖（排它鎖 for update）

1. 執行緒1在查詢紅包數時使用排他鎖 select id, user_id as userId, amount, send_date as sendDate, total, unit_amount as unitAmount, stock, version, note from T_RED_PACKET where id = #{id} for update

2. 然後進行後續的操作（redPacketDao.decreaseRedPacket 和 userRedPacketDao.grapRedPacket)，更新紅包數量，最後提交事務。

3. 執行緒2在查詢紅包數時，如果執行緒1還未釋放排他鎖，它將等待。

4. 執行緒3同執行緒2，依次類推。

---

使用樂觀鎖（依靠表的設計和程式碼）

1. 在紅包表新增version版本欄位或者timestamp時間戳欄位，這裡我們使用version

2. 執行緒1查詢後，執行更新變成了update T_RED_PACKET set stock = stock - 1, version = version + 1 where id = #{id} and version = #{version}

這樣，保證了修改的資料是和它查詢出來的資料是一致的，而其他執行緒並未進行修改。當然，如果更新失敗，表示在更新操作之前有其他執行緒已經更新了該紅包數，那麼就可以嘗試重入機制來保證更新成功。

---

總結

1. 悲觀鎖使用了排他鎖，當程式獨佔鎖時，其他程式就連查詢都是不允許的，導致吞吐較低。如果在查詢較多的情況下，可使用樂觀鎖。

2. 樂觀鎖更新有可能會失敗，甚至是更新幾次都失敗，這是有風險的。所以如果寫入較頻繁，對吞吐要求不高，可使用悲觀鎖。

---

悲觀鎖（抽象的描述，不真實存在這個鎖）

悲觀鎖是在運算元據時，認為此操作會出現資料衝突，所以在進行每次操作時都要通過獲取鎖才能進行對相同資料的操作，所以悲觀鎖需要耗費較多的時間。另悲觀鎖是由資料庫自己實現了的，使用的時候，直接呼叫資料庫的相關語句即可。

由悲觀鎖涉及到的另外兩個鎖概念就出來了，它們就是共享鎖與排它鎖。共享鎖和排它鎖是悲觀鎖的不同的實現，它倆都屬於悲觀鎖的範疇。

資料庫的增刪改操作預設都會加排他鎖，而查詢不會加任何鎖。

---

共享鎖（S鎖）

共享鎖指的就是對於多個不同的事務，對同一個資源共享同一個鎖。

對某一資源加共享鎖，自身可以讀該資源，其他人也可以讀該資源（也可以再繼續加共享鎖，即 共享鎖可多個共存），但無法修改。要想修改就必須等所有共享鎖都釋放完之後。

語法：

select * from table lock in share mode ;

---

排他鎖（X鎖）

排它鎖與共享鎖相對應，就是指對於多個不同的事務，對同一個資源只能有一把鎖。對某一資源加排他鎖，自身可以進行增刪改查，其他人無法進行任何操作。

與共享鎖型別，在需要執行的語句後面加上for update就可以了。

語法：

select * from table for update

---

程式碼改造

分析

為了不影響上個版本，我們新加個介面方法和Mapper對映。 因為悲觀鎖是資料庫提供的功能，所以僅僅在Dao層修改Sql，Service層無需新增新的介面，只需要切換下呼叫的Dao層的方法即可。

---

RedPacketDao新增介面方法

/**
   * 獲取紅包資訊. 悲觀鎖的實現方式
   * 
   * @param id
   *            --紅包id
   * @return 紅包具體資訊
   */
  public RedPacket getRedPacketForUpdate(Long id);

---

RedPacket.xml配置對映檔案

<!-- 查詢紅包具體資訊  悲觀鎖的實現方式for update -->
  <select id="getRedPacketForUpdate" parameterType="long"
    resultType="com.artisan.redpacket.pojo.RedPacket">
    select 
      id, user_id as userId, amount, send_date as sendDate, total, unit_amount as unitAmount, stock, version, note
    from 
      T_RED_PACKET 
    where id = #{id} for update
  </select>

悲觀鎖是一種利用資料庫內部機制提供的鎖的方法，也就是對更新的資料加鎖，這樣在併發期間一旦有一個事務持有了資料庫記錄的鎖，其他的執行緒將不能再對資料進行更新。

在 SQL 中加入的 for update 語句，意味著將持有對資料庫記錄的行更新鎖（因為這裡使用主鍵查詢，所以只會對行加鎖。如果使用的是非主鍵查詢，要考慮是否對全表加鎖的問題，加鎖後可能引發其他查詢的阻塞〉，那就意味著在高併發的場景下 ， 當一條事務持有了這個更新鎖才能往下操作，其他的執行緒如果要更新這條記錄，都需要等待，這樣就不會出現超發現象引發的資料一致性問題了。

---

Service層呼叫新的Dao方法

---

還原資料，部署測試

將T_RED_PACKET和T_USER_RED_PACKET中的資料還原為初始資料後，啟動應用，通過FireFox 訪問http://localhost:8080/ssm_redpacket/grap.jsp

---

統計報告

一致性資料統計：

SELECT
  a.id,
  a.amount,
  a.stock
FROM
  T_RED_PACKET a
WHERE
  a.id = 1
UNION ALL
  SELECT
    max(b.user_id),
    sum(b.amount),
    count(*)
  FROM
    T_USER_RED_PACKET b
  WHERE
    b.red_packet_id = 1;

這裡已經解決了超發的問題，所以結果是正確的,最起碼邏輯是正確的了。除了結果正確，我們還需要考慮效能問題，統計來看下。

效能資料統計：

SELECT
  (
    UNIX_TIMESTAMP(max(a.grab_time)) - UNIX_TIMESTAMP(min(a.grab_time)) 
  )  AS lastTime
FROM
  T_USER_RED_PACKET a;

---

注意事項

不使用悲觀鎖時，2萬個紅包190秒【主機配置很低】搶完(但存在超發現象)，現在是275秒。 目前只是對資料庫加了一個鎖，當加的鎖比較多的時候，資料庫的效能還會持續下降，所以要區分不同的業務場景，慎重使用。

---

悲觀鎖導致效能下降的原因探究

對於悲觀鎖來說，當一條執行緒搶佔了資源後，其他的執行緒將得不到資源，那麼這個時， CPU 就會將這些得不到資源的執行緒掛起，掛起的執行緒也會消耗 CPU 的資源尤其是在高併發的請求中。

只能有一個事務佔據資源，其他事務被掛起等待持有資源的事務提交併釋放資源。當此時就進入了執行緒 2 ， 執行緒 3……執行緒n，開始搶奪資源的步驟了，這裡假設執行緒 3 搶到資源。

一旦執行緒1 提交了事務，那麼鎖就會被釋放，這個時候被掛起的執行緒就會開始競爭紅包資源，那麼競爭到的執行緒就會被 CPU 恢復到執行狀態，繼續執行。

於是頻繁掛起，等待持有鎖執行緒釋放資源， 一旦釋放資源後，就開始搶奪，恢復執行緒，直至所有紅包資源搶完。

在高併發的過程中，使用悲觀鎖就會造成大量的執行緒被掛起和恢復，這將十分消耗資源，這就是為什麼使用悲觀鎖效能不佳的原因。

有些時候，我們也會把悲觀鎖稱為獨佔鎖，畢竟只有一個執行緒可以獨佔這個資源，或者稱為阻塞鎖，因為它會造成其他執行緒的阻塞。無論如何它都會造成併發能力的下降，從而導致 CPU頻繁切換執行緒上下文，造成效能低下。

為了克服這個問題，提高併發的能力，避免大量執行緒因為阻塞導致 CPU 進行大量的上下文切換，目前比較普遍的是樂觀鎖機制。

---

程式碼

https://github.com/yangshangwei/ssm_redpacket

PS：如果覺得我的分享不錯，歡迎大家隨手點贊、轉發。

（完）

Java團長

專注於Java乾貨分享

掃描上方二維碼獲取更多Java乾貨