【Java】@Transactional事务套着ReentrantLock锁,锁竟然失效超卖了

JavaDog程序狗
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发布于 2024-07-17 / 64 阅读
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【Java】@Transactional事务套着ReentrantLock锁,锁竟然失效超卖了

前言

🍊缘由

Java事务套着锁,就像女色缠着我

🏀事情起因:

大家好,我是JavaDog程序狗

在一个阳光明媚的中午,我的师傅突然找到我,问了我如下一个问题:

Java中已经加了锁,为什么结果却还是超卖了!

先解释下上述的几个关键词

  • 我的师傅:前阿里大牛,目前屈居青岛大厂管理岗…此处省略一万字夸赞

  • 加锁:模拟使用ReentrantLock加锁,多线程下建议使用Redisson分布式锁实现

  • 超卖:是指系统允许多个用户购买或预订超过实际可用数量的资源

各位小伙伴先有个印象,后续本狗会详细讲解关键词


🎯主要目标

实现4大重点

1. 什么是超卖
2. 超卖如何解决
3. 事务套锁失效问题
4. 解决锁失效问题

🎁如何获取源码

本狗将测试的所有代码均已上传,包含多个示例,小伙伴们可亲测

公众号:【JavaDog程序狗】

关注公众号,发送 “lock”,无任何套路即可获得!

正文

🍅情景前置

空调租赁充值时长超卖问题

因我师傅遇到的问题代码涉及隐私,我们就模拟一个场景来分析我们的问题

举例🌰

炎炎夏日,狗哥宿舍因忍受不了酷热,租赁了一台空调,大家在清爽空调的吹拂下渐渐迷失自我

随着租赁时长到期,空调暂停工作,需要我们充值空调使用时长

我们宿舍100个赤膊大汉,分分掏出自己手机同时进行空调使用时长充值…并发超卖问题由此而来

为此设计了一个设备表,用于下方演示调试

CREATE TABLE `device` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键',
  `use_times` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '使用时长',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

🥦目标分析

一. 什么是超卖?

系统允许多个用户购买或预订超过实际可用数量的资源

👽人话解释

某件商品库存数量1件,结果卖给2个人;更形象的就是双胞胎,一个爱情结晶却喜提两个宝贝

结合上述情景前置,就是宿舍这100个人同时并发操作,按照正常逻辑每个人充值都会在基数+1小时,则总使用时长应为100。

但因为多线程并发问题,可能会导致A和B同时处理逻辑时,获取基数都是同一个,+1后同时更新入库,这样最终的总使用时长就会小于100,出现超卖问题。

出现超卖的代码
@GetMapping("/A")
@Operation(summary = "方式A-更新设备-普通方法(会出现超卖)")
public void payA(@RequestParam Long deviceId) throws InterruptedException {
    for(int i=0; i<100; i++){
        // 暂停20毫秒,模拟不同时间,不同人请求并发
        Thread.sleep(20);
        // 模拟是个100线程
        new Thread(() -> {
            // 更新设备-普通方法
            deviceService.updateDeviceNormal(deviceId);
        }).start();
    }
}
@Override
public void updateDeviceNormal(Long deviceId) {
    Device device = this.getById(deviceId);
    LambdaUpdateWrapper<Device> updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
    updateWrapper.eq(Device::getId, deviceId);
    updateWrapper.set(Device::getUseTimes, device.getUseTimes()+1);
    this.update(updateWrapper);
}
出现超卖的代码截图

出现超卖的代码调试

可以启动本狗代码,访问http://localhost:1026/lock ,查看swagger文档,或者使用postman都是一样的

出现超卖测试结果


二. 超卖如何解决

  • 乐观锁
    通常通过在数据库表中增加一个版本号(version)字段来实现。在更新时,系统会检查当前版本号是否与请求时的版本号相匹配,如果匹配则更新,否则认为数据已被其他事务修改,当前事务失败。

  • 悲观锁
    数据被读取时就锁定数据,直到事务结束。在数据库中,可以通过SELECT … FOR UPDATE语句来实现,这会阻止其他事务对锁定的数据进行修改,直到当前事务完成。

  • 分布式锁
    在分布式系统中,单个节点的锁机制不足以保证数据的一致性,因此需要使用分布式锁,如Redisson

  • 代码锁
    使用 synchronized 关键字或者使用 ReentrantLock等

解决方式有很多种,我们举例以ReentrantLock为例,但首先我们要了解什么是ReentrantLock?

ReentrantLock 是 Java 平台上的一个可重入的互斥锁,它属于 java.util.concurrent.locks 包的一部分。与传统的 synchronized 关键字相比,ReentrantLock 提供了更多高级功能和更大的灵活性。

再啰嗦解释一下,什么是可重入的互斥锁?

可重入的互斥锁是一种特殊的锁机制,它允许在同一个线程内多次获取而不造成死锁。通常,互斥锁(mutex)在一个线程获取后,会阻止其他线程获取该锁,直到锁被释放。然而,可重入的互斥锁允许一个线程在已经获取了锁的情况下再次获取锁,而不会引起死锁,而是增加锁的持有计数。当这个线程最终释放锁时,它必须释放相同的次数才能完全释放锁,让其他线程有机会获取。

加入ReentrantLock代码
@GetMapping("/B")
@Operation(summary = "方式B-更新设备-使用ReentrantLock(不会出现超卖)")
public void payB(@RequestParam Long deviceId) throws InterruptedException {
    // 模拟是个10线程
    for(int i=0; i<100; i++){
        // 暂停20毫秒,模拟不同时间,不同人请求并发
        Thread.sleep(20);
        // 创建线程
        new Thread(() -> {
            // 更新设备-使用ReentrantLock。
            deviceService.updateDeviceByLock(deviceId);
        }).start();
    }
}
Lock lock = new ReentrantLock();
@Override
public void updateDeviceByLock(Long deviceId) {
    lock.lock();
    Device device = this.getById(deviceId);
    LambdaUpdateWrapper<Device> updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
    updateWrapper.eq(Device::getId, deviceId);
    updateWrapper.set(Device::getUseTimes, device.getUseTimes()+1);
    try {
        this.update(updateWrapper);
    } catch (Exception e) {
        throw new RuntimeException(e);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}
加入ReentrantLock代码截图

ReentrantLock代码调试

ReentrantLock测试结果


三. 事务套锁失效问题

上面第二步已经通过加入ReentrantLock成功解决超卖问题

BUT,我师傅的代码中却还存在超卖问题,排查一下,原来在锁外面加入了事务@Transactional

事务套锁失效代码
@GetMapping("/C")
@Operation(summary = "方式C-更新设备-使用事务套锁(锁失效)")
public void payC(@RequestParam Long deviceId) throws InterruptedException {
    for(int i=0; i<100; i++){
        // 暂停20毫秒,模拟不同时间,不同人请求并发
        Thread.sleep(20);
        // 模拟是个100线程
        new Thread(() -> {
            // 更新-使用事务套锁
            deviceService.updateDeviceByTansaction(deviceId);
        }).start();
    }
}
@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void updateDeviceByTansaction(Long deviceId) {
    // 加锁
    lock.lock();
    Device device = this.getById(deviceId);
    LambdaUpdateWrapper<Device> updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
    updateWrapper.eq(Device::getId, deviceId);
    updateWrapper.set(Device::getUseTimes, device.getUseTimes()+1);
    try {
        this.update(updateWrapper);
    } catch (Exception e) {
        throw new RuntimeException(e);
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
}
事务套锁失效代码截图

事务套锁失效代码调试

事务套锁失效测试结果

❓为什么加入事务就导致锁失效了呢?

✅答案是因为事务边界问题

使用@Transactional 注解来管理事务,但锁的获取和释放并没有放在事务边界之内。这意味着如果在事务提交之前锁就被释放了,其他线程可能在当前事务结束之前修改相同的数据,这会导致数据不一致

四. 解决锁失效问题

通过上面分析事务套锁失效问题,我们可以采取事务边界缩小,尽量不要让事务边界过大,从而导致包裹着锁导致并发数据问题

事务边界缩小代码
@GetMapping("/D")
@Operation(summary = "方式D-更新设备-缩小事务便捷方法(锁正常-不会出现超卖)")
public void payD(@RequestParam Long deviceId) throws InterruptedException {
    for(int i=0; i<100; i++){
        // 暂停20毫秒,模拟不同时间,不同人请求并发
        Thread.sleep(20);
        // 模拟是个100线程
        new Thread(() -> {
            // 更新-使用原子性更新
            deviceService.updateDeviceByReduce(deviceId);
        }).start();
    }
}
@Override
public void updateDeviceByReduce(Long deviceId) {
     try {
         // 加锁
         lock.lock();
         this.updateDevice(deviceId);
     } finally {
         // 解锁
         lock.unlock();
     }
 }

 @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
 public void updateDevice(Long deviceId){
     Device device = this.getById(deviceId);
     LambdaUpdateWrapper<Device> updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
     updateWrapper.eq(Device::getId, deviceId);
     updateWrapper.set(Device::getUseTimes, device.getUseTimes()+1);
     this.update(updateWrapper);
 }
事务边界缩小代码截图

事务边界缩小代码调试

事务边界缩小测试结果

总结

处理并发和超卖问题时,理解并合理运用锁机制和事务管理至关重要。

通过将锁操作置于事务边界内,可以有效防止数据不一致,确保系统的稳定性和可靠性

在实际应用中,根据业务特性和性能要求选择最合适的解决方案是关键

解决方案概述

  • 乐观锁:通过版本号或时间戳检查数据是否已被其他事务修改,适用于读多写少的场景。

  • 悲观锁:预先锁定数据直至事务完成,适合写操作频繁或数据竞争激烈的场景。

  • 分布式锁:如Redisson,确保分布式系统中数据的一致性,适用于跨节点的数据同步。

  • 代码级锁:利用synchronized或ReentrantLock等机制,控制线程间的访问顺序,防止并发冲突。

事务边界的重要性

  • 关键点:确保锁的获取和释放严格位于事务边界内,避免数据在事务未完成前被其他线程修改。

  • 实践:使用try-finally结构包裹锁的获取和释放,确保即使发生异常,锁也能正确释放,维护数据完整性。

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