堅持更新java綜合性知識，自助領取海量java資料

作者：達兔哥

原文連結：https://segmentfault.com/a/1190000008935924

在電商購物的場景下，當我們點選購物時，後端服務就會對相應的商品進行減庫存操作。在單例項部署的情況，我們可以簡單地使用JVM提供的鎖機制對減庫存操作進行加鎖，防止多個使用者同時點選購買後導致的庫存不一致問題。

但在實踐中，為了提高系統的可用性，我們一般都會進行多例項部署。而不同例項有各自的JVM，被負載均衡到不同例項上的使用者請求不能通過JVM的鎖機制實現互斥。

因此，為了保證在分散式場景下的資料一致性，我們一般有兩種實踐方式：一、使用MySQL樂觀鎖；二、使用分散式鎖。

本文主要介紹MySQL樂觀鎖，關於分散式鎖我在下一篇部落格中介紹。

樂觀鎖(Optimistic Locking)與悲觀鎖相對應，我們在使用樂觀鎖時會假設資料在極大多數情況下不會形成衝突，因此只有在資料提交的時候，才會對資料是否產生衝突進行檢驗。如果產生資料衝突了，則返回錯誤資訊，進行相應的處理。

那我們如何來實現樂觀鎖呢？一般採用以下方式：使用版本號(version)機制來實現，這是樂觀鎖最常用的實現方式。

那什麼是版本號呢？版本號就是為資料新增一個版本標誌，通常我會為資料庫中的表新增一個int型別的"version"欄位。當我們將資料讀出時，我們會將version欄位一併讀出；當資料進行更新時，會對這條資料的version值加1。當我們提交資料的時候，會判斷資料庫中的當前版本號和第一次取資料時的版本號是否一致，如果兩個版本號相等，則更新，否則就認為資料過期，返回錯誤資訊。我們可以用下圖來說明問題:

如圖所示，如果更新操作如第一個圖中一樣順序執行，則資料的版本號會依次遞增，不會有衝突出現。但是像第二個圖中一樣，不同的使用者操作讀取到資料的同一個版本，再分別對資料進行更新操作，則使用者的A的更新操作可以成功，使用者B更新時，資料的版本號已經變化，所以更新失敗。

我們對某個商品減庫存時，具體操作分為以下3個步驟：

• 查詢出商品的具體資訊

• 根據具體的減庫存數量，生成相應的更新物件

• 修改商品的庫存數量

為了使用MySQL的樂觀鎖，我們需要為商品表goods加一個版本號欄位version，具體的表結構如下：

CREATE TABLE `goods` (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `name`
 
 varchar(64) NOT NULL DEFAULT '',

  `remaining_number` int(11) NOT NULL,

  `version` int(11) NOT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

Goods類的Java程式碼：

/* 商品名字
     */
    private String name;
    /**
     * 庫存數量
     */
    private Integer remainingNumber;
    /**
     * 版本號
     */
    private Integer version;

    @Override
    public String toString() {
        return "Goods{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", remainingNumber=" + remainingNumber +
                ", version=" + version +
                '}';
    }

}

GoodsMapper.java:

public interface GoodsMapper {
    Integer updateGoodCAS(Goods good);
}

GoodsMapper.xml如下：

<update id="updateGoodCAS" parameterType="com.ztl.domain.Goods">

        <![CDATA[
          update goods
          set `name`=#{name},
          remaining_number=#{remainingNumber},
          version=version+1
          where id=#{id} and version=#{version}
        ]]>

    </update>

GoodsService.java 介面如下：

public interface GoodsService {

    @Transactional
    Boolean updateGoodCAS(Integer id, Integer decreaseNum);

}

GoodsServiceImpl.java類如下：

@Service

public class GoodsServiceImpl implements GoodsService {

    @Autowired
    private GoodsMapper goodsMapper;

    @Override
    public Boolean updateGoodCAS(Integer id, Integer decreaseNum) {
        Goods good = goodsMapper.selectGoodById(id);
        System.out.println(good);
        try {
            Thread.sleep(3000);    
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        good.setRemainingNumber(good.getRemainingNumber() - decreaseNum);
        int result = goodsMapper.updateGoodCAS(good);
        System.out.println(result == 1 ? "success" : "fail");
        return result == 1;
    }

}

GoodsServiceImplTest.java測試類

@RunWith(SpringRunner.class)

@SpringBootTest

public class GoodsServiceImplTest {

    @Autowired
    private GoodsService goodsService;

    @Test
    public void updateGoodCASTest() {

        final Integer id = 1;
        Thread thread = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                goodsService.updateGoodCAS(id, 1);   
            }
        });

        thread.start();
        goodsService.updateGoodCAS(id, 2);           
        System.out.println(goodsService.selectGoodById(id));

    }

}

輸出結果：

Goods{id=1, name='手機', remainingNumber=10, version=9}
Goods{id=1, name='手機', remainingNumber=10, version=9}
success
fail
Goods{id=1, name='手機', remainingNumber=8, version=10}

在updateGoodCASTest()的測試方法中，使用者1和使用者2同時查出id=1的商品的同一個版本資訊，然後分別對商品進行庫存減1和減2的操作。從輸出的結果可以看出使用者2的減庫存操作成功了，商品庫存成功減去2；而使用者1提交減庫存操作時，資料版本號已經改變，所以資料變更失敗。這樣，我們就可以通過MySQL的樂觀鎖機制保證在分散式場景下的資料一致性。