go如何利用orm简单实现接口分布式锁

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《go如何利用orm简单实现接口分布式锁》，聊聊接口、分布式锁、goorm，我们一起来看看吧！

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～

今天关于《go如何利用orm简单实现接口分布式锁》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于golang的内容请关注golang学习网公众号！