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

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~

希望对大家有所帮助,祝大家每天开心~

go 利用orm简单实现接口分布式锁的更多相关文章

  1. 利用多写Redis实现分布式锁原理与实现分析(转)

    利用多写Redis实现分布式锁原理与实现分析   一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子:场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能 ...

  2. 自己写了个简单的redis分布式锁【我】

    自己写了个简单的redis分布式锁 [注意:此锁需要在每次使用前都创建对象,也就是要在线程内每次都创建对象后使用] package redis; import java.util.Collection ...

  3. spring boot 利用redisson实现redis的分布式锁

    原文:http://liaoke0123.iteye.com/blog/2375469 利用redis实现分布式锁,网上搜索的大部分是使用java jedis实现的. redis官方推荐的分布式锁实现 ...

  4. [翻译]利用REDIS来搭建可靠分布式锁的提议

    本系列都是翻译REDIS作者的博文  另外加上我自己的一点点理解  希望有问题大家一起讨论 http://antirez.com/news/77 原文地址 在利用REDIS做分布式锁时基本持有2种观点 ...

  5. java架构之路-(Redis专题)简单聊聊redis分布式锁

    这次我们来简单说说分布式锁,我记得过去我也过一篇JMM的内存一致性算法,就是说拿到锁的可以继续操作,没拿到的自旋等待. 思路与场景 我们在Zookeeper中提到过分布式锁,这里我们先用redis实现 ...

  6. 【Redis】利用 Redis 实现分布式锁

    技术背景 首先我们需要先来了解下什么是分布式锁,以及为什么需要分布式锁. 对于这个问题,我们可以简单将锁分为两种--内存级锁以及分布式锁,内存级锁即我们在 Java 中的 synchronized 关 ...

  7. 用Redis实现分布式锁

    Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists.这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁 ...

  8. [转载] Redis实现分布式锁

    转载自http://zhidao.baidu.com/link?url=m56mmWYwRgCymsaLZ2tx-GWDy5FYmUWGovEtuApjTpktHS3bhofrCS-QVGiLoWeS ...

  9. redis分布式锁-SETNX实现

    Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists.这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁 ...

随机推荐

  1. IdentityServer4(1)- 特性一览

    本地应用只本地客户端应用,例如QQ.微信 IdentityServer4是ASP.NET Core 2的OpenID Connect和OAuth 2.0框架.它可以在您的应用程序中提供以下功能: 它使 ...

  2. mesos支持gpu代码分析以及capos支持gpu实现

    这篇文章涉及mesos如何在原生的mesoscontainerizer和docker containerizer上支持gpu的,以及如果自己实现一个mesos之上的framework capos支持g ...

  3. 征服诱人的Vagrant!

    一.背景 ​ 最近要开始深入学习分布式相关的东西了,那第一步就是在自己的电脑上安装虚拟机,以前在Windows平台,我选择用VMware Workstation作为虚拟机软件,现在在Mac系统下,感觉 ...

  4. Set存储元素为啥是唯一的(以HashSet为例源码分析)

    本文版权归 远方的风lyh和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作,如有错误之处忘不吝批评指正! 说些废话 以前面试的时候会遇到有人问Set 和list的区别 这个很好答,但 ...

  5. python的pyspider框架下爬虫

    1.将框架下载好之后,控制台运行pyspider 2.浏览器打开http://localhost:5000 3.创建项目 页面区域介绍: 整个页面分为两栏,左边是爬取页面预览区域,右边是代码编写区域. ...

  6. 在Windows Server 2008 R2上安装IIS服务

    一.Windows Server 2008 R2 介绍 1.Windows Server 2008 R2 基本概念 2.Windows Server 2008 R2 家族系列 二.VMware虚拟机安 ...

  7. PHP错误报告级别

    error_reporting = E_ALL & ~E_NOTICE ; 错误报告级别是位字段的叠加,推荐使用 E_ALL | E_STRICT ; 1 E_ERROR 致命的运行时错误 ; ...

  8. Spring之BeanPostProcessor(后置处理器)介绍

      为了弄清楚Spring框架,我们需要分别弄清楚相关核心接口的作用,本文来介绍下BeanPostProcessor接口 BeanPostProcessor   该接口我们也叫后置处理器,作用是在Be ...

  9. 分享几个实用的Chrome扩展程序

    前言 吐槽一下自己,最近变懒了,博客已经变成月更了.这次分享几个自己工作这几年下来,平常用的比较多的几个谷歌浏览器的扩展程序. AdBlock 最受欢迎的 Chrome 扩展,拥有超过 6000 万用 ...

  10. SpringBoot自动配置源码调试

    之前对SpringBoot的自动配置原理进行了较为详细的介绍(https://www.cnblogs.com/stm32stm32/p/10560933.html),接下来就对自动配置进行源码调试,探 ...