MySQL 技巧:如何实现乐观锁?

使用 MySQL 5.7 做测试,数据库引擎为 InnoDB,数据库隔离级别为可重复读(REPEATABLE-READ),读读共享,读写互斥。在这个隔离级别下,在多事务并发的情况下,还是会出现数据更新的冲突问题。

先分析一下更新冲突的问题是如何产生的。

假设我们有一张销量表 goods_sale ,表结构如下:

字段 数据类型 说明
goods_sale_id varchar(32) 销量 id
goods_id varchar(32) 商品 id
count int(11) 销量

比如在某一时刻事务 A 和事务 B,在同时操作表 goods_sale 的 goods_id = 20191017344713049535651840506935 的数据,当前销量为 100。

goods_sale_id goods_id count
20191017344778600995856384326638 20191017344713049535651840506935 100

两个事务的内容一样,都是先读取的数据,count +100 后更新。

我们这里只讨论乐观锁的实现,为了便于描述,假设项目已经集成 Spring 框架,使用 MyBatis 做 ORM,Service 类的所有方法都使用了事务,事务传播级别使用 PROPAGATION_REQUIRED ,在事务失败会自动回滚。

Service 为 GoodsSaleService ,更新数量的方法为 addCount()

 

@Service
@Transaction
pubic class GoodsSaleService  {
    
    @Autowire
    private GoodsSaleDao dao;
    
    public void addCount(String goodsId, Integer count) {
        GoodsSale goodsSale = dao.selectByGoodsId(goodsId);
        if (goodsSale == null) {
            throw new Execption("数据不存在");
        }
        int count = goodsSale.getCount() + count;
        goodsSale.setCount(count);
        int count = dao.updateCount(goodsSale);
        if (count == 0) {
            throw new Exception("添加数量失败");
        }
    }
    
}

使用的 Dao 为 GoodsSaleDao ,有两个方法

 

public interface GoodsSaleDao {
    
    GoodsSale selectByGoodsId(@Param("goodsId") String goodsId);
    
    int updateCount(@Param("record") GoodsSale goodsSale);
}

mapper 文件对应的 sql 操作为:

 






    update
    goods_sale
    set count = #{record.count},
    where goods_sale_id = #{record.goodsSaleId}

好了,假设现在有两个线程同时调用了 GoodsSaleService#addCount ,操作同一行数据,会有什么问题?

假设这两个线程对应的事务分为事务 A 和事务 B。用一张流程图来说明问题:

 

MySQL-多事务更新冲突

更新冲突了!两次 addCount(100) ,结果应该是 300,结果还是 200。

该如何处理这个问题,有一个简单粗暴的方法,既然这里多线程访问会有线程安全问题,那就上锁,方法加入 synchronized 进行互斥。

 

public synchronized void addCount(String goodsId, Integer count) {
    ...
}

这个方案确实也可以解决问题,但是这种简单互斥的做法,锁的粒度太高,事务排队执行,并发度低,性能低。但如果是分布式应用,还得考虑应用分布式锁,性能就更低了。

考虑到这些更新冲突发生的概率其实并不高。这里讨论另一种解决方案,使用乐观锁来实现。原理就是基于 CAS ,比较并交换数据,如果发现被更新过了,直接更新失败。然后加入自旋(自循环)接着更新,直到成功。乐观就在于我们相信冲突发生概率低,如果发生了,就用一种廉价的机制迅速发现,快速失败。

我们来讨论如何实现它。数据库表 GoodsSale 新增一行 data_version 来记录数据更新的版本号。新的表结构如下:

字段 数据类型 说明
goods_sale_id varchar(32) 销量 id
goods_id varchar(32) 商品 id
count int(11) 销量
data_version int(11) 版本号

GoodsSaleDao#updateCount 对应的 mapper 的 SQL 语句进行调整,数据更新的时候同时进行 data_version = data_version + 1 ,执行这个 sql 时候已经对数据上行锁了,所以这个 data_version 加 1 的操作为原子操作。

 



    update
    goods_sale
    set count = #{record.count}, data_version = data_version + 1
    where goods_sale_id = #{record.goodsSaleId}
    and data_version = #{record.dataVersion}

Dao 调整之后,事务 A 和事务 B 的变化如下:

 

MySQL-多事务更新冲突-加锁

有了发现冲突快速失败的方案,要想让更新成功,可以在 GoodsSaleService 中加入自旋,重新开始事务业务逻辑的执行,直到没有发生冲突,更新成功。自旋的实现有两种,一种是使用循环,一种是使用递归。

循环实现:

 

public void addCount(String goodsId, Integer count) {
    while(true) {
        GoodsSale goodsSale = dao.selectByGoodsId(goodsId);
        if (goodsSale == null) {
            throw new Execption("数据不存在");
        }
        int count = goodsSale.getCount() + count;
        goodsSale.setCount(count);
        int count = dao.updateCount(goodsSale);
        if (count > 0) {
            return;
        }   
    }
}

递归实现:

 

public void addCount(String goodsId, Integer count) {
    GoodsSale goodsSale = dao.selectByGoodsId(goodsId);
    if (goodsSale == null) {
        throw new Execption("数据不存在");
    }
    int count = goodsSale.getCount() + count;
    goodsSale.setCount(count);
    int count = dao.updateCount(goodsSale);
    if (count == 0) {
        addCount(goodsId, count)
    }
}

通过乐观锁+自旋的方式,解决数据更新的线程安全问题,而且锁粒度比互斥锁低,并发性能好。



作者:RunAlgorithm
链接:https://www.jianshu.com/p/5a081ff5de58
来源:简书
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