前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >For update带来的思考

For update带来的思考

作者头像
SecondWorld
发布2018-07-30 11:18:42
4480
发布2018-07-30 11:18:42
举报
文章被收录于专栏:Java开发者杂谈Java开发者杂谈

For update or not

起源

​ 之所以想写这个专题,是因为最近在做一个抢占任务的实现。假设数据库很多个任务,在抢占发生之前任务的状态都是FREE。现在假设同时有一堆抢占线程开始工作,抢占线程会查找数据库中状态为FREE的任务,并且将其状态置为BUSY,然后开始执行对应任务。执行完成之后,再将任务状态置为FINISH。任何任务都是不能被重复执行的,即必须保证所有任务都只能被一个线程执行。

​ 笔者和人民群众一样,第一个想到的就是利用数据库的for update实现悲观锁。这样肯定能够保证数据的强一致性,但是这样会大大影响效率,加重数据库的负担。想到之前看过的一篇文章https://www.cnblogs.com/bigben0123/p/8986507.html,文章里面有提到数据库引擎本身对更新的记录会行级上锁。这个行级锁的粒度非常细,上锁的时间窗口也最少,只有在更新记录的那一刻,才会对记录上锁。同时笔者也想到在前一家公司工作的时候,当时有幸进入到了核心支付组,负责过一段时间的账务系统。当时使用的是mysql的InnoDB引擎。记得当时的代码在往账户里面加钱的时候是没有加任何锁的,只有在从账户扣钱的时候才用for update。所以这个问题应该有更加完美的答案......


探索之路

for update的实现这里就不再做过多尝试了。这里笔者直接探索在没有for update的时候高并发情况下是否会有问题。具体尝试的过程如下:

造测试数据

​ 首先建立一个任务表,为了简单模拟,我们这里就只添加必要的字段。建表语句如下:

代码语言:javascript
复制
create table task(
       ID NUMBER(10) NOT NULL, 
    TASK_RUN_STATUS NUMBER(4) NOT NULL
);
comment on table task is '互斥任务表';
comment on column task.ID is '主键ID.';
comment on column task.TASK_RUN_STATUS is '任务运行状态(1.初始待运行 2.运行中 3.运行完成).';
alter table task add constraint TASK_PK primary key (ID) using index;

​ 为了方便测试,这里我们加入三条任务记录,插入任务记录的语句如下:

代码语言:javascript
复制
insert into task(id, task_run_status) values(0, 1);
insert into task(id, task_run_status) values(1, 1);
insert into task(id, task_run_status) values(2, 1);

模拟并发抢占

代码语言:javascript
复制
public class MultiThreadUpdate {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(30);
        List<Future<Void>> futures = new ArrayList<Future<Void>>();
        
        // 每个ID开20个线程去并发更新数据
        for (int i=0; i<20; i++) {
            for (int j=0; j<3; j++) {
                final int id = j;
                futures.add(executorService.submit(new Callable<Void>() {
                    public Void call() throws Exception {
                        Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "czbank", "123456");
                        // con.setAutoCommit(false);        // 不自动提交事务
                        PreparedStatement pstm = con.prepareStatement("update task set TASK_RUN_STATUS = ? where id = ? and TASK_RUN_STATUS = ?");
                        pstm.setInt(1, 2);
                        pstm.setInt(2, id);
                        pstm.setInt(3, 1);
                        int upRec = pstm.executeUpdate();
                        // 打印更新的记录条数
                        System.out.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + " updated(id=" + id + "):" + upRec + " records...");
                        // Thread.sleep(1000);      // 在事务提交之前,其线程都会阻塞直到对特定记录的更新提交
                        // con.commit();
                        con.close();
                        pstm.close();
                        return null;
                    }
                }));
            }
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

​ 最终程序的输出结果如下:

代码语言:javascript
复制
Thread:pool-1-thread-9 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-15 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-22 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-28 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-14 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-17 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-26 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-30 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-29 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-27 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-5 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-23 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-21 updated(id=2):1 records...
Thread:pool-1-thread-1 updated(id=0):1 records...
Thread:pool-1-thread-6 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-8 updated(id=1):1 records...
Thread:pool-1-thread-10 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-13 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-4 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-19 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-16 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-2 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-11 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-7 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-25 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-3 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-18 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-12 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-20 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-24 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-15 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-9 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-22 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-30 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-5 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-17 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-26 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-29 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-27 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-28 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-21 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-1 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-14 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-2 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-16 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-4 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-13 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-19 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-6 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-8 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-10 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-23 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-11 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-7 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-25 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-3 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-18 updated(id=2):0 records...
Thread:pool-1-thread-12 updated(id=0):0 records...
Thread:pool-1-thread-20 updated(id=1):0 records...
Thread:pool-1-thread-24 updated(id=2):0 records...

​ 可以看到,即使在没有显示使用事务的情况下,多线程并发执行也能够保证某一条数据的更新只被执行一次。


最终任务设计

​ 通过上面的测试例子,已经验证了我的猜想。接下来就是如何设计抢占任务的执行步骤了。废话不多说,直接上基本代码:

代码语言:javascript
复制
public void runMutexTasks(MutexTaskDto runCond) throws Exception {
    // STEP1: 先去查找待执行的互斥任务
    runCond.setTaskRunStatus(Enums.MutexTaskRunStatus.WAIT_RUN.getKey());   // 待运行
    runCond.setPhysicsFlag(Enums.TaskStatus.NORMAL.getKey());               // 正常状态(未废弃)
    PageInfo<MutexTaskDto> runnableTasks = MutexTaskService.pagingQueryGroupByTaskId(0, 0, runCond);
    if (CollectionUtils.isEmpty(runnableTasks.getRows())) {
        LOGGER.debug("根据条件未找到待执行的互斥任务,跳过执行......");
        return;
    }
    
    // STEP2: 分别尝试执行
    List<MutexTaskDto> runTasks = null;
    Collections.shuffle(runnableTasks.getRows());   // 打乱顺序
    for (MutexTaskDto oneTask : runnableTasks.getRows()) {
        runTasks = mutexTaskService.selectRunnableTaskByTaskId(oneTask.getTaskId());
        if (CollectionUtils.isEmpty(runTasks)) {
            LOGGER.info("互斥任务ID【{}】已不是待运行状态,跳过任务执行......", oneTask.getTaskId());
            continue;
        }
        
        // STEP3: 运行任务
        MutexTaskDto updateCond = new MutexTaskDto();
        updateCond.setTaskRunStatus(Enums.MutexTaskRunStatus.RUN_SUCCESS.getKey());
        updateCond.setTaskPreStatus(Enums.MutexTaskRunStatus.RUNNING.getKey());
        updateCond.setTaskId(oneTask.getTaskId());
        try {
            runTasks(runTasks);
        } catch(Exception  e) {
            updateCond.setRunRemark(getErrorMsg(e));
            updateCond.setTaskRunStatus(Enums.MutexTaskRunStatus.RUN_FAILED.getKey());
            mutexTaskService.updateByTaskId(updateCond);
            // 这里只打印失败结果,具体失败信息需要上层调用方法日志打印出来
            LOGGER.error("互斥任务ID【{}】执行失败!", oneTask.getTaskId());
            throw e;
        }
        mutexTaskService.updateByTaskId(updateCond);
        LOGGER.info("互斥任务ID【{}】执行成功......", oneTask.getTaskId());
        Thread.sleep(1000); // 抢到了一个节点执行权限,此处暂停1s,给其他机器机会
    }
}

// 其中mutexTaskService的selectRunnableTaskByTaskId方法如下:
// 不使用事务,利用数据库引擎自身的行级锁

public List<MutexTaskDto> selectRunnableTaskByTaskId(String taskId) {
    // STEP1: 先用查询数据(一个taskID可能对应多条记录,对应不同的参数)
    List<MutexTaskModle> mutexTaskModles = this.mutexTaskDao
            .selectByTaskId(taskId);
    if (CollectionUtils.isEmpty(mutexTaskModles)) {
        return Collections.emptyList();
    }
    
    // STEP2: 更新数据(使用数据库引擎自身所带的行级锁)
    MutexTaskModle updateInfo = new MutexTaskModle();
    updateInfo.setTaskRunStatus(2);
    updateInfo.setTaskPreStatus(1);
    updateInfo.setTaskId(taskId);
    int updateCount = cleaningMutexTaskDao.updateByTaskId(updateInfo);
    if (updateCount <= 0) {
        LOGGER.info("找到待执行的互斥任务,但是更新任务为执行中失败......");
        return Collections.emptyList();
    }
    
    // STEP3: 前面两项都校验过,则确认当前任务列表是可以执行的
    List<MutexTaskDto> mutexTasks = BeanConvertUtils.convertList(mutexTaskModles,
            MutexTaskDto.class);
    return mutexTasks;
}

​ 关键点就在于第58行的cleaningMutexTaskDao.updateByTaskId(updateInfo);。该语句对应的SQL大致为:

代码语言:javascript
复制
update TASK set task_status = ? where task_id = ? and task_tatus = ?

​ 其中task_id为表的主键,且启用了唯一索引。


总结

​ 这个问题刚开始笔者想到的解决方案就是使用for update。但内心总觉得这不是最佳方案,想起以前做过的项目还有看过的文章,却也总是不太确定。最终还是自己动手写了个测试用例"释怀"了内心的疑惑。最终也顺利地想出了这个"完美"的实现。不得不承认:实践是检验真理的唯一标准!工作到现在,越来越觉得大家觉得最好的实现不一定就是最好的,大家认为的最高效的方法不一定就是最高效的。很多事情没有绝对,就像写代码一样,没有绝对的好代码。

​ 当然这不是鼓励大家随便写代码,笔者想说的是:做软件就像做学问。不能纯粹地拿别人的结论奉为圣经。遇到问题要多思考,才会有自己的沉淀。思考之后要多行动,才不会仅仅停留在思想的巨人,行动的矮子。当然,行动之后也要多多整理出来,就像笔者这样,奉献社会,方便你我他......(一脸无语)?

​---

参考链接

https://www.cnblogs.com/bigben0123/p/8986507.html https://www.cnblogs.com/clphp/p/6398667.html

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018-06-28 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • For update or not
    • 起源
      • 探索之路
        • 最终任务设计
          • 总结
            • 参考链接
            相关产品与服务
            数据库
            云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建,轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量,更专注于业务发展,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
            领券
            问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档