在前面的分享中，我们介绍了关于分布式锁相关的内容并且介绍了关于分布式锁的实现方式等。其中比较流行或者说是比较常用的就是基于数据库级别的乐观锁、悲观锁，基于Redis原子操作实现的分布式锁，以及基于Zookeeper的互斥排它锁。

下面我们先来看看关于数据库级别的分布式锁怎么去实现。

乐观锁简介

在个人理解中乐观锁的实现方式其实比较“佛系”的一种实现方式，在实现过程中总是觉得不会发生并发问题，所以每次从数据库中获取数据的时候总是会认为不会有其他的线程对数据进行修改，所以直接获取数据进行修改即可；但是修改完成之后对于更新的时候的操作，就会判断到有没有其他线程对数据进行修改了，所以在其中引入了一个版本号的机制。

所谓的版本号机制，就是当前线程取出数据的时候，会顺便带着一个版本号，这个版本号在最后更新记录的时候就会作为判断的条件，当数据操作成功之后，将版本号进行加一操作。这个时候，其他线程如果对改值进行更新的时候就会发现其对应的版本号不是自己获取到的那个版本号，就会检查数据的修改操作。从而避免了在多线程并场景下的数据不一致现象。

如图所示，展示了数据库实现分布式乐观锁的运行原理，下面我们就来看看如何实践？

数据库分布式乐观锁实现

这里我们以转账系统为例来完成分布式乐观锁的实战操作。如下图所示，在提现过程中用户从余额中进行提现，但是由于网络的原因，用户发起了两次提现请求，分别交给了线程一和线程二操作，这个时候就相当于并发去操作余额了。那么当请求到达后端接口的时候，就会出现并发修改余额的操作。

当然在正常情况下，完全可以满足条件。但是如果在恶意操作的情况下，导致出现了同一时刻产生了大量并发线程。但是由于后端的每个接口都在处理请求，就会导致先获取到余额的线程对余额进行了修改，而其他线程同时获取到了相关的余额值，最终就会导致余额值变成负数，这种情况下就产生了线程安全问题，下面我们就来看看如何解决这个问题。

具体实现

第一步、先来创建一个用户账户表、包括用户ID、账户ID、金额、版本号、以及一个备用标识字段。DDL语句如下。

CREATE TABLE `user_account` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键',
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '账户ID',
  `amount` decimal(10,4) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `version` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '字段编号',
  `spare1` tinyint(11) DEFAULT NULL COMMENT '备用字段',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

然后再创建一个记录表用来记录提现历史记录。

CREATE TABLE `user_account_record` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键',
  `account_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '账户表主键',
  `money` decimal(10,4) DEFAULT NULL COMMENT '体现金额',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

第二步、在Spring Boot项目中创建对应的实体类操作，以及编写Mapper映射文件操作。整体项目结构如下

这里我们重点来关注在UserAccountMapper.xml文件中的两个映射方法即可。代码如下

    <update id="updateAmount">
        update user_account set amount = amount - #{money}
        where spare1 = 1 and id = #{id}
    </update>


    <update id="updateByPKVersion">
        update user_account set amount = amount - #{money},version = version + 1
        where id = #{id} and version = #{version} and amount >0 and  (amount-#{money})>=0
    </update>

这两个方法中一个是用来提供不同的账户金额减扣的逻辑，一个是用来通过乐观锁的方式来进行金额减扣的逻辑。会看到第二种写法中引入了版本version的机制。并且二者的调用逻辑也是有不一样的变化代码如下。

@Service
public class AccountService {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AccountService.class);
    @Autowired
    private UserAccountMapper userAccountMapper;
    @Autowired
    private UserAccountRecordMapper userAccountRecourdMapper;
    /**
     * 普通体现处理
     * @param userAccountDto
     * @throws Exception
     */
    public void takeMonry(UserAccountDto userAccountDto) throws Exception {
        // 查询用户账户实体记录
        UserAccount userAccount = userAccountMapper.selectUserAccountByUserId(userAccountDto.getUserId());
        // 判断是否有足够的金额来支持体现操作
        if (userAccount!=null && userAccount.getAmount().doubleValue()-userAccountDto.getAmout()>0){
            // 如果可以有足够的金额体现，则更新现有的账户余额
            userAccountMapper.updateAmount(userAccount.getId(),userAccountDto.getAmout());
            // 记录体现成功的记录
            UserAccountRecord record = new UserAccountRecord();
            record.setId((int)(Math.random()*1000));
            record.setCreateTime(new Date());
            record.setAccountId(userAccount.getId());
            record.setMoney(BigDecimal.valueOf(userAccountDto.getAmout()));
            userAccountRecourdMapper.insert(record);
            log.info("提现成功！");
        }else {
            throw new  Exception("账户余额不存在或账户余额不足！");
        }
    }
    
    public void takeMoneyWithLock(UserAccountDto userAccountDto) throws Exception {
        // 查询用户账户实体记录
        UserAccount userAccount = userAccountMapper.selectUserAccountByUserId(userAccountDto.getUserId());
        // 判断是否有足够的金额来支持体现操作
        if (userAccount!=null && userAccount.getAmount().doubleValue()-userAccountDto.getAmout()>0){
            // 如果可以有足够的金额体现，则更新现有的账户余额
            int result = userAccountMapper.updateByPKVersion(userAccountDto.getAmout(), userAccount.getId(), userAccount.getVersion());
            if (result>0){
                // 记录体现成功的记录
                UserAccountRecord record = new UserAccountRecord();
                record.setId((int)(Math.random()*1000));
                record.setCreateTime(new Date());
                record.setAccountId(userAccount.getId());
                record.setMoney(BigDecimal.valueOf(userAccountDto.getAmout()));
                userAccountRecourdMapper.insert(record);
                log.info("提现成功！");
            }else {
                throw new  Exception("账户余额不存在或账户余额不足！");
            }
        }else {
            throw new  Exception("账户余额不存在或账户余额不足！");
        }
    }
}

第三步、验证结果，项目启动之后我们通过JMater压测工具模拟多线程并发访问，会看到在不加锁的情况下用户账户余额包括账户数据都会出现严重的错误。而通过加锁之后的操作，则是没有出现任何的问题。

总结

由于数据库这种加锁的操作在并发量较大的情况下，会在数据库中产生大量的IO操作，会影响到数据库的访问性能，所以说在一些并发特别大的情况下，还是不建议使用这种方式，因为在这种情况下，对于账户数据的操作有可能的是会出现高并发的读写操作。在读写的过程中有可能因为各种原因导致数据不一致等问题出现。