For update带来的思考
2018-06-28 16:48
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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：
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:
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
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：
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：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:
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)😂
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参考链接
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