这篇文章给大家分享的是有关go利用orm实现接口分布式锁的方法的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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我们使用的orm为xorm,提现表对应的结构体如下
type Participating struct { ID uint `xorm:"autoincr id" json:"id,omitempty"` Openid string `xorm:"openid" json:"openid"` Hit uint `xorm:"hit" json:"hit"` Orderid string `xorm:"order_id" json:"order_id"` Redpack uint `xorm:"redpack" json:"redpack"` Status uint `xorm:"status" json:"status"` Ctime tool.JsonTime `xorm:"ctime" json:"ctime,omitempty"` Utime tool.JsonTime `xorm:"utime" json:"utime,omitempty"` PayTime tool.JsonTime `xorm:"pay_time" json:"pay_time,omitempty"` }
在Participating表中,是以Openid去重的,当一个Openid对应的Hit为1时,可以按照Redpack的数额提现,成功后将Status改为1,简单来说这就是提现接口的业务逻辑。
起初我并没有太在意并发的问题,我在MySQL的提现表中设置一个字段status来记录提现状态,我只是在提现时将状态修改为2(体现中),提现完成后将status修改为1(已提现)。然后事实证明,我太天真了,用ab做了测试1s发送了1000个请求到服务器,结果。。。成功提现了6次。部分代码如下
p_info := &Participating{} // 查找具体提现数额 has, _ := db.Dalmore.Where("openid = ? and hit = 1 and status = 0", openid).Get(p_info) if !has { resp.Error(errcode.NO_REDPACK_FOUND, nil, nil) return } // 改status为提现中 p_info.Status = 2 db.Dalmore.Cols("status").Where("openid = ? and hit = 1 and status = 0", openid).Update(p_info) // 提现p_info.Redpack
第二阶段:
既然出现了并发问题,那第一反应肯定的加锁啊,代码如下:
type Set struct { m map[string]bool sync.RWMutex } func New() *Set { return &Set{ m: map[string]bool{}, } } var nodelock = set.New() // 加锁 nodelock.Lock() p_info := &Participating{} // 查找具体提现数额 has, _ := db.Dalmore.Where("openid = ? and hit = 1 and status = 0", openid).Get(p_info) if !has { resp.Error(errcode.NO_REDPACK_FOUND, nil, nil) return } // 改status为提现中 p_info.Status = 2 db.Dalmore.Cols("status").Where("openid = ? and hit = 1 and status = 0", openid).Update(p_info) // 释放锁 nodelock.Unlock() // 提现p_info.Redpack
加了锁以后。。。emem,允许多次提现的问题解决了,但是这个锁限制的范围太多了,直接让这段加锁代码变成串行,这大大降低了接口性能。而且,一旦部署多个服务端,这个锁又会出现多次提现的问题,因为他只能拦住这一个服务的并发。看来得搞一个不影响性能的分布式才是王道啊。
第三阶段:
利用redis,设置一个key为openid的分布式锁,并设置一个过期时间可以解决当前的这个问题。但是难道就没别的办法了吗?当然是有的,golang的xorm中Update函数其实是有返回值的:num,err,我就是利用num做了个分布式锁。
//记录update修改条数 num, err := db.Dalmore.Cols("status").Where("openid = ? and status = 0 and hit = 1", openid).Update(p_update) if err != nil { logger.Runtime().Debug(map[string]interface{}{"error": err.Error()}, "error while updating") resp.Error(errcode.INTERNAL_ERROR, nil, nil) return } // 查看update操作到底修改了多少条数据,起到了分布式锁的作用 if num != 1 { resp.Error(errcode.NO_REDPACK_FOUND, nil, nil) return } p_info := &Participating{} _, err := db.Dalmore.Where("openid = ? and status = 2", openid).Get(p_info) if err != nil { logger.Runtime().Debug(map[string]interface{}{"error": err.Error()}, "error while selecting") resp.Error(errcode.INTERNAL_ERROR, nil, nil) return } // 提现p_info.Redpack
其实有点投机取巧的意思,利用xorm的Update函数,我们将核对并发处理请求下数据准确性的问题抛给了MySQL,毕竟MySQL是经过千锤百炼的。再用ab测试,嗯,锁成功了只有,只提现了一次,大功告成~
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