数据库悲观锁 for update 的使用场景之一：分布式锁

锁不管是在工作中还是生活中都到处存在。在编程的世界中，也是普遍的存在，用不好，会产生很多麻烦问题。

前两天有一个网友在群里问我 synchronized 锁的问题，当时没怎么细说，以后有时间了来写篇文章。本文主要是介绍借用数据库的悲观锁来实现一个分布式的锁。

分布式锁的实现有很多种方法，后面我还会写几篇用 Redis、Zookeeper 等来实现分布式锁。

目前几乎所有的大型网站和应用都采用的是分布式架构。在分布式环境中 CAP 理论至关重要，不懂 CAP 理论的可以查看我前面的文章《详解 CAP 定理 Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）》。

分布式锁顾名思义是发生在分布式环境中的。对于单进程场景，我们可以使用语言和类库提供的锁，对于分布式锁，我也可以使用分布式锁。也就是说同样的锁使用的环境不同，分布式环境中用的锁就叫分布式锁！

根据上面的理解，分布式锁是不是应该具备下面的特点：

分布式锁必须保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行；
一个线程获得了锁，其他线程必须等待持有锁的线程释放掉才能再获取；
锁必须要有超时机制（避免死锁）

基于上面的特点，我们就可以通过数据库的悲观锁来实现一个分布式锁。

代码非常的简单，使用 for update 即可。具体如下：

public class XttblogLock {

   private DataSource dataSource;

   private static final String cmd = "select * from xttblog_lock where id = 1 for update";

   public XttblogLock(DataSource ds) {
       this.dataSource = ds;
   }

   public static interface CallBack{
       public void doAction();
   }
   public void lock(CallBack callBack)  {
       Connection conn = null;
       PreparedStatement stmt = null;
       ResultSet rs = null;

       try {
           //try get lock
           System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " begin try lock");
           conn = dataSource.getConnection();
           conn.setAutoCommit(false);
           stmt = conn.prepareStatement(cmd);
           rs = stmt.executeQuery();

           //do business thing
           callBack.doAction();

           //release lock
           conn.commit();
           System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " release lock");

       } catch (SQLException e) {
           e.printStackTrace();

       } finally {

           if (null != conn) {
               try {
                   conn.close();
               } catch (SQLException e) {
                   e.printStackTrace();
               }
           }

       }
   }
}

该锁的调用也非常的简单，具体代码如下：使用数据库悲观锁实现分布式锁主要用了数据库的 for update 命令，执行改命令后，对应行记录会被锁住，其它线程会被阻塞主，直到获取到这行记录的线程提交了事务。这里需要注意要把自动提交设置为 false。

该锁的调用也非常的简单，具体代码如下：


final XttblogLock xttblogLock = new XttblogLock(dataSource);
xttblogLock.lock(new CallBack() {

   @Override
   public void doAction() {
       System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "beging do somthing");
       try {
           System.out.println("业余草：www.xttblog.com 欢迎你！");
           Thread.sleep(2000);
       } catch (InterruptedException e) {
           e.printStackTrace();
       }
       System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "end do somthing");

   }
});

虽然数据库的 for update 悲观锁可以用来做分布式锁，但实际的生产过程中采用这种方法的非常少，因为它性能不是很高。

图片虽然数据库的 for update 悲观锁可以用来做分布式锁，但实际的生产过程中采用这种方法的非常少，因为它性能不是很高。
数据库悲观锁 for update 的使用场景之一：分布式锁
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数据库悲观锁 for update 的使用场景之一：分布式锁

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