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一、MySQL 排它锁和共享锁

在进行实验前，先来了解下MySQL 的排它锁和共享锁，在 MySQL 中的锁分为表锁和行锁，在行锁中锁又分成了排它锁和共享锁两种类型。

1. 排它锁

排他锁又称为写锁，简称X锁，是一种悲观锁，具有悲观锁的特征，如一个事务获取了一个数据行的X锁，其他事务尝试获取锁时就会等待另一个事务的释放。其中在 InnoDB 引擎下做写操作时 （UPDATE、DELETE、INSERT）都会自动给涉及到的数据加上 X 锁，因此当多线程情况下对同一条数据进行更新，在MySQL中不会出现线程安全问题。

其中 SELECT 语句默认不会加锁，如果查询的数据已经存在 X 锁，则会返回其最近提交的数据，如果希望每次获取的数据都是更新后最新的数据，当存在有更新时，则等待更新完成后获取新的值，这种情况下就需要对 SELECT 语句也要存在 X 锁，其中 SELECT 语句加 X 锁的话需要使用 FOR UPDATE 语句。

比如：当前有一张表结构如下：

CREATE TABLE `lock` (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(255) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

写入一条测试数据：

INSERT INTO `testdb`.`lock`(`id`, `name`) VALUES (1, 'lock1');

下面，我使用 Navicat 开启了两个对话框，我在第一个对话框中，使用手动提交事务的方式执行更新语句，并且既不提交也不回滚事务：

BEGIN;
UPDATE `lock` SET `name` = 'lock2' WHERE id = 1; 

下面在另一个对话框中，查询 id = 1 的数据：

SELECT * FROM `lock` where id = 1

可以看到，并没有拿到最新的内容，因为此时 X 锁还没有释放，那此时对查询语句进行调整下，加上 FOR UPDATE 语句：

SELECT * FROM `lock` where id = 1 FOR UPDATE

此时会发现，查询语句一直在等待，因为这个查询语句在等待 X 锁的释放，下面对第一个对话框中，执行提交事务：

COMMIT;

在回到第二个对话框中查看：

已经拿到最新的值。这里需要注意下，你的是不是出现了超时报错，这是因为 Innodb 引擎对等待锁有个等待超时时间，默认情况下是 50s ，可以通过下面指令查看：

SHOW VARIABLES LIKE "Innodb_lock_wait_timeout"

如果感觉太小，可以通过下面指令调整：

SET innodb_lock_wait_timeout = 100

上面的操作已经感觉出来 X 锁的效果，那当两个 SELECT 语句都加上 FOR UPDATE 呢，比如在第一个回话框中，使用手动事务执行 SELECT 语句，同样不提交事务:

BEGIN;
SELECT * FROM `lock` where id = 1 FOR UPDATE;

在第二个对话框同样执行相同的代码，可以发现被阻塞掉了。

当第一个提交事务后，第二个紧接着也查出了信息，这也正符合排他锁的特征。

2. 共享锁

共享锁可以理解为读锁，简称S锁，可以对多个事务SELECT情况下读取同一数据时不会阻塞，但是如果存在写操作时 （UPDATE、DELETE、INSERT），SELECT语句也会被阻塞，在MySQL中使用 S 锁需要使用 LOCK IN SHARE MODE。

例如还是开启两个对话框，在第两个对话框中，都查询 id = 1 的数据，并加上 S 锁，最后同样不提交事务：

BEGIN;
SELECT * FROM `lock` where id = 1 LOCK IN SHARE MODE;

可以发现两个都拿到了数据，对两个都提交事务后，假如第一个对话框中是更新操作，最后同样不提交事务：

BEGIN;
UPDATE `lock` SET `name` = 'lock3' WHERE id = 1 ;

在第二个对话框中还是加上 S 锁的查询操作：

BEGIN;
SELECT * FROM `lock` where id = 1 LOCK IN SHARE MODE;

可以看到查询被阻塞了，当第一个对话框中提交了事务，这里才会返回结果：

读到这里相信大家已经对 MySQL 的排它锁和共享锁有了一定的了解，下面我们基于 排它锁 实现分布式锁的场景。

二、基于 MySQL 排它锁实现分布式可重入锁

根据上面的实例可以看到排它锁具有阻塞等待的效果，和我们 JVM 中普通的锁的效果是一致的，但普通的锁通常只能在单个 JVM 中，但现在的服务，动则都要多台集群部署，对于不同的 JVM 普通的锁实在心有余而力不足，此时就要考虑使用分布式锁，目前分布式锁的解决方案也比较多，例如基于 Redis 的 setNx 实现的分布式锁，相关框架有 Redissson ，还有基于 Zookeeper 的临时节点实现的分布式锁，相关框架有 Curator 等等，而且这些都有方案实现锁的可重入性。

本文我们再介绍一种基于 MySQL 的方案，毕竟现在再小的项目基本都会引入数据库，我们在此基础上延伸也少了其他框架的学习。

实现的思路：

1. 数据库中创建一个lock 表 ，里面根据场景添加数据，一行就代表一个分布式锁的句柄。
2. 在项目中在需要锁的方法中首先开启事务，保证下面的操作在事务中，事务可借助 Spring 的 @Transactional 注解。
3. 在获取锁时，使用 SELECT * FROM lock WHERE id = #{id} FOR UPDATE 排它锁语句执行。
4. 如果正常查询到则获取锁成功，此时如果其他事务也在获取锁，则因为排他锁的原因会阻塞等待。
5. 此时如果还要获取锁，也就是对于锁的可重入性设计，可以利用同一个事务中对于同一条数据 FOR UPDATE 不会阻塞的特征，只需在同一个事务中再次获取锁的操作即可实现 。
6. 方法执行完，如果是手动事务一定要提交或回滚事务，即表示释放锁，如果是 Spring 的 @Transactional 注解，则会自动提交或回滚。

开始实施：

首先新建一个 SpringBoot 项目，在 pom 中引入 mybatis-plus 依赖：

<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.3.2</version>
</dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.1.6</version>
</dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

下面在配置文件中增加 MySQL 的配置：

server:port: 8081spring:datasource:url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: roottype: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

下面获取锁的逻辑其实就是一个 Mapper 中的 Select 操作：

@Mapper
public interface LockMapper {/*** 尝试获取锁*/@Select("SELECT id FROM `lock` where id = #{id} FOR UPDATE;")Long tryLock(@Param("id") Long id);
}

下面编写一个线程安全的例子，使用 10 个线程，去对一个全局 int 变量做 +1 操作，这里为了方便测试，直接声明成 Controller

@RestController
public class LockService {private volatile int count = 0;@GetMapping("/test")public void test() {for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(() -> {testLock();}).start();}}public void testLock() {count++;System.out.print(count+" , ");}
}

运行后，访问测试接口，查看控制台打印的效果：

可以看到已经出现线程安全问题了，下面我们改造成使用 MySQL 的排他锁进行协调，这里需要注意下，这里事务使用的是 Spring 的 @Transactional 注解，是基于 AOP 实现的，因此 LockService 需要从 Spring 容器中获取 ，另外对于锁的超时可以捕获 CannotAcquireLockException 异常。

@RestController
public class LockService {@ResourceLockService lockService;@ResourceLockMapper lockMapper;private final Long LOCK_ID = 1L;private volatile int count = 0;@GetMapping("/test")public void test() {for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(() -> {lockService.testLock();}).start();}}@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public void testLock() {try {//获取锁，如果获取不到则阻塞if (Objects.nonNull(lockMapper.tryLock(LOCK_ID))){count++;System.out.print(count + " , ");}} catch (CannotAcquireLockException e) {System.out.println("获取锁超时！");}}
}

执行后，查看日志：

细心地话可以明显感觉执行速度比之前慢了，因为出现了阻塞情况，通过数据可以看到已经解决了线程安全问题，但是锁的可重入性呢，我们在获取到锁后，再次获取锁看看是否正常，注意可重入锁表示锁中锁，锁的对象一定要是一致的，也就是这里的锁的 ID 要是一致的：

@RestController
public class LockService {@ResourceLockService lockService;@ResourceLockMapper lockMapper;private final Long LOCK_ID = 1L;private volatile int count = 0;@GetMapping("/test")public void test() {for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(() -> {lockService.testLock();}).start();}}@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public void testLock() {try {//获取锁，如果获取不到则阻塞if (Objects.nonNull(lockMapper.tryLock(LOCK_ID))){// 重入锁if (Objects.nonNull(lockMapper.tryLock(LOCK_ID))){count++;System.out.print(count + " , ");}}} catch (CannotAcquireLockException e) {System.out.println("获取锁超时！");}}
}

运行后，查看日志：

可以看到可重入锁场景下也是可以正常获取到锁。

三、总结

本文基于 MySQL 实现的一种分布式可重入锁的效果，由于锁是使用的 MySQL 的排他锁，因此在多个 JVM 中也是可以实现锁的效果。这里主要讲解了实现思路，对于模块的封装没有做过多的设计，如果有想法的小伙伴也可以发动想法封装一下。另外由于是使用了 MySQL 如果是大量并发的情况下，可能会对 MySQL 造成一些压力。另外可能由于某些原因造成一端持有锁的时间过长，其余等待锁发生超时现象，超时情况这里未做处理，后续可以根据实际情况进行重试或错误处理。