这篇“怎么用数据库的悲观锁来实现一个分布式的锁”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“怎么用数据库的悲观锁来实现一个分布式的锁”文章吧。
分布式锁顾名思义是发生在分布式环境中的。对于单进程场景，我们可以使用语言和类库提供的锁，对于分布式锁，我也可以使用分布式锁。也就是说同样的锁使用的环境不同，分布式环境中用的锁就叫分布式锁！
根据上面的理解，分布式锁是不是应该具备下面的特点：
分布式锁必须保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行；
一个线程获得了锁，其他线程必须等待持有锁的线程释放掉才能再获取；
锁必须要有超时机制（避免死锁）
基于上面的特点，我们就可以通过数据库的悲观锁来实现一个分布式锁。
代码非常的简单，使用 for update 即可。具体如下：
public class XttblogLock {
private DataSource dataSource;
private static final String cmd = "select * from xttblog_lock where id = 1 for update";
public XttblogLock(DataSource ds) {
this.dataSource = ds;
}
public static interface CallBack{
public void doAction();
}
public void lock(CallBack callBack) {
Connection conn = null;
PreparedStatement stmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
//try get lock
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " begin try lock");
conn = dataSource.getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
stmt = conn.prepareStatement(cmd);
rs = stmt.executeQuery();
//do business thing
callBack.doAction();
//release lock
conn.commit();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " release lock");
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (null != conn) {
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}该锁的调用也非常的简单，具体代码如下：使用数据库悲观锁实现分布式锁主要用了数据库的 for update 命令，执行改命令后，对应行记录会被锁住，其它线程会被阻塞主，直到获取到这行记录的线程提交了事务。这里需要注意要把自动提交设置为 false。
该锁的调用也非常的简单，具体代码如下：
final XttblogLock xttblogLock = new XttblogLock(dataSource);
xttblogLock.lock(new CallBack() {
@Override
public void doAction() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "beging do somthing");
try {
System.out.println("业余草：www.xttblog.com 欢迎你！");
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "end do somthing");
}
});虽然数据库的 for update 悲观锁可以用来做分布式锁，但实际的生产过程中采用这种方法的非常少，因为它性能不是很高。
以上就是关于“怎么用数据库的悲观锁来实现一个分布式的锁”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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