go如何利用orm简单实现接口分布式锁
在开发中有些敏感接口,例如用户余额提现接口,需要考虑在并发情况下接口是否会发生问题。如果用户将自己的多条提现请求同时发送到服务器,代码能否扛得住呢?一旦没做锁,那么就真的会给用户多次提现,给公司带来损失。我来简单介绍一下在这种接口开发过程中,我的做法。
第一阶段:
我们使用的orm为xorm,提现表对应的结构体如下
typeParticipatingstruct{ IDuint`xorm:"autoincrid"json:"id,omitempty"` Openidstring`xorm:"openid"json:"openid"` Hituint`xorm:"hit"json:"hit"` Orderidstring`xorm:"order_id"json:"order_id"` Redpackuint`xorm:"redpack"json:"redpack"` Statusuint`xorm:"status"json:"status"` Ctimetool.JsonTime`xorm:"ctime"json:"ctime,omitempty"` Utimetool.JsonTime`xorm:"utime"json:"utime,omitempty"` PayTimetool.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=?andhit=1andstatus=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=?andhit=1andstatus=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:
typeSetstruct{ mmap[string]bool sync.RWMutex } funcNew()*Set{ return&Set{ m:map[string]bool{}, } } varnodelock=set.New() //加锁 nodelock.Lock() p_info:=&Participating{} //查找具体提现数额 has,_:=db.Dalmore.Where("openid=?andhit=1andstatus=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=?andhit=1andstatus=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=?andstatus=0andhit=1",openid).Update(p_update) iferr!=nil{ logger.Runtime().Debug(map[string]interface{}{"error":err.Error()},"errorwhileupdating") 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 ifnum!=1{ resp.Error(errcode.NO_REDPACK_FOUND,nil,nil) return } p_info:=&Participating{} _,err:=db.Dalmore.Where("openid=?andstatus=2",openid).Get(p_info) iferr!=nil{ logger.Runtime().Debug(map[string]interface{}{"error":err.Error()},"errorwhileselecting") 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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