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miqiu的分布式锁二：实战——用JMeter验证JVM锁能否解决MySQL超卖问题

实验背景

在秒杀场景中，超卖问题是典型的并发编程挑战。本文通过JMeter压测工具，验证基于JVM的两种锁机制（synchronized/ReentrantLock）对MySQL库存操作的防护效果。

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实验一：内存库存操作验证

1.1 无锁场景

public void deduct() {stock.setStock(stock.getStock() - 1);System.out.println("库存余量：" + stock.getStock());
}

压测结果（100线程×50次循环）：

• 平均响应时间：3ms
• 吞吐量：2217/sec
• 最终库存：-89（严重超卖）

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1.2 synchronized锁方案

public synchronized void deduct() {stock.setStock(stock.getStock() - 1);System.out.println("库存余量：" + stock.getStock());
}

压测结果对比：

• 平均响应时间 ↗ 25ms（733%增长）
• 吞吐量 ↘ 396/sec（82%下降）
• 最终库存 ✅ 0（完美解决）

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1.3 ReentrantLock方案

private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void deduct() {lock.lock();try {stock.setStock(stock.getStock() - 1);System.out.println("库存余量：" + stock.getStock());} finally {lock.unlock();}
}

性能表现：

• 平均响应时间：22ms
• 吞吐量：440/sec
• 最终库存 ✅ 0

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实验二：真实MySQL库存操作

2.1 无锁数据库操作

public void deduct() {Stock stock = stockMapper.selectByProductCode("1001");if(stock != null && stock.getCount() > 0) {stock.setCount(stock.getCount() - 1);stockMapper.updateById(stock);}
}

压测结果：

• 平均响应时间：249ms
• 吞吐量：394/sec
• 最终库存：4900（严重超卖）

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2.2 ReentrantLock防护方案

private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void deduct() {lock.lock();try {Stock stock = stockMapper.selectByProductCode("1001");if(stock != null && stock.getCount() > 0) {stock.setCount(stock.getCount() - 1);stockMapper.updateById(stock);}} finally {lock.unlock();}
}

验证结果：

• 平均响应时间 ↗ 623ms（151%增长）
• 吞吐量 ↘ 158/sec（60%下降）
• 最终库存 ✅ 0（正确扣减）

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关键结论

1. 防护有效性
   JVM级锁能有效解决单机部署下的超卖问题，确保库存操作的原子性

2. 性能代价
   synchronized/ReentrantLock均造成吞吐量显著下降，响应时间成倍增加

3. 架构局限

   • 仅适用于单服务实例场景
   • 分布式部署时不同JVM实例的锁相互不可见
   • 数据库连接池耗尽风险（长时间持锁）

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后续方向

通过本实验验证了JVM锁的单机有效性，但分布式场景需要更强大的锁机制。下一篇将研究jvm锁的失效情况