mysql更新锁实现代码,mysql加锁过程详解

本文目录一览：

• 1、MySQL – for update 行锁 表锁
• 2、Java如何实现对Mysql数据库的行锁
• 3、用 MySQL 实现分布式锁，你听过吗？

MySQL – for update 行锁 表锁

for update 的作用是在查询的时候为行加上排它锁，当一个事务的操作未完成时候，其他事务可以读取但是不能写入或更新。

它的典型使用场景是 高并发并且对于数据的准确性有很高要求 ，比如金钱、库存等，一般这种操作都是很长一串并且开启事务的，假如现在要对库存进行操作，在刚开始读的时候是1，然后马上另外一个进程将库存更新为0了，但事务还没结束，会一直用1进行后续的逻辑，就会有问题，所以需要用for upate 加锁防止出错。

行锁的具体实现算法有三种：record lock、gap lock以及next-key lock。

只在可重复读或以上隔离级别下的特定操作才会取得 gap lock 或 next-key lock，在 Select、Update 和 Delete 时，除了基于唯一索引的查询之外，其它索引查询时都会获取 gap lock 或 next-key lock，即锁住其扫描的范围。主键索引也属于唯一索引，所以主键索引是不会使用 gap lock 或 next-key lock

for update 仅适用于InnoDB，并且必须开启事务，在begin与commit之间才生效。

select 语句默认不获取任何锁，所以是可以读被其它事务持有排它锁的数据的！

InnoDB 既实现了行锁，也实现了表锁。

当有明确指定的主键/索引时候，是行级锁，否则是表级锁

假设表 user，存在有id跟name字段，id是主键，有5条数据。

明确指定主键，并且有此记录，行级锁

无主键/索引，表级锁

主键/索引不明确，表级锁

明确指定主键/索引，若查无此记录，无锁

参考博文：

Java如何实现对Mysql数据库的行锁

下面通过一个例子来说明

场景如下：

用户账户有余额，当发生交易时，需要实时更新余额。这里如果发生并发问题，那么会造成用户余额和实际交易的不一致，这对公司和客户来说都是很危险的。

那么如何避免：

网上查了下，有以下两种方法：

1、使用悲观锁

当需要变更余额时，通过代码在事务中对当前需要更新的记录设置for update行锁，然后开始正常的查询和更新操作

这样，其他的事务只能等待该事务完成后方可操作

当然要特别注意，如果使用了Spring的事务注解，需要配置一下：

!– (事务管理)transaction manager, use JtaTransactionManager for global tx —

bean id=”transactionManager”

class=”org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager”

property name=”dataSource” ref=”dataSource” /

/bean

!– 使用annotation定义事务 —

tx:annotation-driven transaction-manager=”transactionManager” /

在指定代码处添加事务注解

@Transactional

@Override

public boolean increaseBalanceByLock(Long userId, BigDecimal amount)

throws ValidateException {

long time = System.currentTimeMillis();

//获取对记录的锁定

UserBalance balance = userBalanceDao.getLock(userId);

LOGGER.info(“[lock] start. time: {}”, time);

if (null == balance) {

throw new ValidateException(

ValidateErrorCode.ERRORCODE_BALANCE_NOTEXIST,

“user balance is not exist”);

}

boolean result = userBalanceDao.increaseBalanceByLock(balance, amount);

long timeEnd = System.currentTimeMillis();

LOGGER.info(“[lock] end. time: {}”, timeEnd);

return result;

}

MyBatis中的锁定方式，实际测试该方法确实可以有效控制，不过在大并发量的情况下，可能会有性能问题吧

select id=”getLock” resultMap=”BaseResultMap” parameterType=”java.lang.Long”

![CDATA[

select * from user_balance where id=#{id,jdbcType=BIGINT} for update;

]]

/select

2、使用乐观锁

这个方法也同样可以解决场景中描述的问题（我认为比较适合并不频繁的操作）：

设计表的时候增加一个version（版本控制字段），每次需要更新余额的时候，先获取对象，update的时候根据version和id为条件去更新，如果更新回来的数量为0，说明version已经变更

需要重复一次更新操作，如下：sql脚本

update user_balance set Balance = #{balance,jdbcType=DECIMAL},Version = Version+1 where Id = #{id,jdbcType=BIGINT} and Version = #{version,jdbcType=BIGINT}

这是一种不使用数据库锁的方法，解决方式也很巧妙。当然，在大量并发的情况下，一次扣款需要重复多次的操作才能成功，还是有不足之处的。不知道还有没有更好的方法。

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。

在写操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，并提高写操作的吞吐量。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并发同时操作 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操作后，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操作，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操作即可。

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操作了。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操作，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，某个库存操作，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。