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📚miqiu的分布式锁（四）：MySQL悲观锁解析

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🌟 什么是悲观锁？

“先下手为强！”——这就是悲观锁的核心思想。它默认所有操作都可能发生并发冲突，在操作数据前会先加锁，确保独占访问。在MySQL中，默认的悲观锁是表级锁，但通过特定方式可实现更细粒度的行级锁。

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🔑 行级锁开启双条件（缺一不可）

1. 🎯 索引字段操作
   必须对建立索引的字段（如product_code）进行查询/更新，否则自动降级为表锁
   → EXPLAIN命令可验证是否走索引

2. 🔢 精确值匹配
   必须使用=等精确匹配操作符
   ❌ 禁用模糊查询（LIKE）和范围查询（!=, >, <）

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🔒悲观锁解决的问题：

• 同一个商品有多个记录的时候
• 无法记录更新前后的变化的问题

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💻 核心语法解析

SELECT * FROM tb_stock 
WHERE product_code = '1002' FOR UPDATE;  -- 关键锁定语句

✅ 正确姿势：

• 确保product_code字段有索引
• 明确指定具体值（‘1002’）

❌ 错误示范：

SELECT * FROM tb_stock WHERE product_code LIKE '100%' FOR UPDATE;  -- 触发表锁！

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🛠️ 实战代码示例

Java 服务层

@Transactional  // 事务注解保证原子性
public void deduct() {// 🚨 注意：必须确保所有查询走同一索引，避免死锁List<Stock> stocks = stockMapper.queryStock("1002");Stock stock = stocks.stream().findFirst().orElseThrow(() -> new RuntimeException("库存不存在"));if (stock.getCount() > 0) {stock.setCount(stock.getCount() - 1);stockMapper.updateById(stock);}
}

MyBatis Mapper

public interface StockMapper extends BaseMapper<Stock> {@Select("SELECT * FROM tb_stock WHERE product_code = #{productCode} FOR UPDATE")List<Stock> queryStock(@Param("productCode") String productCode);
}

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⚠️ 悲观锁三大痛点

1. 🐢 性能瓶颈
   长时间锁持有导致并发吞吐量下降（实测QPS仅约10）

   

2. 💀 死锁风险
   当多个事务以不同顺序加锁时，可能产生环形等待
   👉 解决方案：统一加锁顺序 + 设置锁超时时间

3. 📦 库存热点问题
   高频操作同一商品时容易成为系统瓶颈

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🧪 压测验证

测试配置

• 初始库存：5000
• 并发线程：100
• 循环次数：50次/线程

结果分析
✅ 最终库存准确归零
📉 QPS对比：

锁类型	QPS
无锁	1500+
悲观锁	~10
JVM本地锁	~8

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💡 最佳实践指南

1. 索引检查双保险

   SHOW INDEX FROM tb_stock;  -- 查看索引
   EXPLAIN SELECT ... FOR UPDATE;  -- 验证执行计划
   

2. 锁超时设置

   SET innodb_lock_wait_timeout = 3;  -- 设置3秒锁等待超时
   

3. 监控利器

   SHOW ENGINE INNODB STATUS;  -- 查看死锁日志
   

4. 库存操作黄金法则

   • 统一where条件字段
   • 更新条件包含版本号/原库存值
   • 事务尽量短小精悍

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📚 知识扩展

悲观锁 vs 乐观锁

	悲观锁	乐观锁
适用场景	高冲突写操作	低冲突读多写少
实现方式	SELECT…FOR UPDATE	版本号/CAS
性能特点	实时性高，吞吐量低	延迟检测，吞吐量高

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🔚 总结：悲观锁是解决并发问题的重型武器，使用时需精准把控索引条件和事务范围。在高并发场景下，建议结合Redis分布式锁或乐观锁方案，根据业务特点选择最优解！