For update带来的思考

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> futures = new ArrayList>();

// 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() {

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 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 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 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 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 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)😂

​---

参考链接

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

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

​