目录

• GlobalLock的作用
• 全局锁
• 为什么要使用GlobalLock
• 工作原理

GlobalLock的作用

对于某条数据进行更新操作，如果全局事务正在进行，当某个本地事务需要更新该数据时，需要使用@GlobalLock确保其不会对全局事务正在操作的数据进行修改。防止的本地事务对全局事务的数据脏写。如果和select for update组合使用，还可以起到防止脏读的效果。

全局锁

首先我们知道，seata的AT模式是二段提交的，而且AT模式能够做到事务ACID四种特性中的A原子性和D持久性，默认情况下隔离级别也只能保证在读未提交

那么为了保证原子性，在全局事务未提交之前，其中被修改的数据会被加上全局锁，保证不再会被其他全局事务修改。

为什么要使用GlobalLock

但是全局锁仅仅能防止全局事务对一个上锁的数据再次进行修改，在很多业务场景中我们是没有跨系统的rpc调用的，通常是不会加分布式事务的。

例如有分布式事务执行完毕A系统的业务逻辑，正在继续执行B系统逻辑，并且A系统事务已经提交。此时A系统一个本地的spring事务去与分布式事务修改同一行数据，是可以正常修改的

由于本地的spring事务并不受seata的全局锁控制容易导致脏写，即全局事务修改数据后，还未提交，数据又被本地事务改掉了。这很容易发生数据出错的问题，而且十分有可能导致全局事务回滚时发现 数据已经dirty（与uodoLog中的beforeImage不同）。那么就会回滚失败，进而导致全局锁无法释放，后续的操作无法进行下去。也是比较严重的问题。

一种解决办法就是，针对所有相关操作都加上AT全局事务，但这显然是没必要的，因为全局事务意味者需要与seata-server进行通信，创建全局事务，注册分支事务，记录undoLog，判断锁冲突，注册锁。

那么对于不需要跨系统，跨库的的业务来说，使用GlobalTransactional实在是有点浪费了

那么更加轻量的GlobalLock就能够发挥作用了，其只需要判断本地的修改是否与全局锁冲突就够了

工作原理

加上@GlobalLock之后，会进入切面

io.seata.spring.annotation.GlobalTransactionalInterceptor#invoke

进而进入这个方法，处理全局锁

Object handleGlobalLock(final MethodInvocation methodInvocation,
    final GlobalLock globalLockAnno) throws Throwable {
    return globalLockTemplate.execute(new GlobalLockExecutor() {
        @Override
        public Object execute() throws Throwable {
            return methodInvocation.proceed();
        }
        @Override
        public GlobalLockConfig getGlobalLockConfig() {
            GlobalLockConfig config = new GlobalLockConfig();
            config.setLockRetryInternal(globalLockAnno.lockRetryInternal());
            config.setLockRetryTimes(globalLockAnno.lockRetryTimes());
            return config;
        }
    });
}

进入execute方法

public Object execute(GlobalLockExecutor executor) throws Throwable {      boolean alreadyInGlobalLock = RootContext.requireGlobalLock();
    if (!alreadyInGlobalLock) {
        RootContext.bindGlobalLockFlag();
    }
    // set my config to config holder so that it can be access in further execution
    // for example, LockRetryController can access it with config holder
    GlobalLockConfig myConfig = executor.getGlobalLockConfig();
    GlobalLockConfig previousConfig = GlobalLockConfigHolder.setAndReturnPrevious(myConfig);
    try {
        return executor.execute();
    } finally {
        // only unbind when this is the root caller.
        // otherwise, the outer caller would lose global lock flag
        if (!alreadyInGlobalLock) {
            RootContext.unbindGlobalLockFlag();
        }
        // if previous config is not null, we need to set it back
        // so that the outer logic can still use their config
        if (previousConfig != null) {
            GlobalLockConfigHolder.setAndReturnPrevious(previousConfig);
        } else {
            GlobalLockConfigHolder.remove();
        }
    }
}
}

先判断当前是否已经在globalLock范围之内，如果已经在范围之内，那么把上层的配置取出来，用新的配置替换，并在方法执行完毕时候，释放锁，或者将配置替换成之前的上层配置

如果开启全局锁，会在threadLocal put一个标记

//just put something not null
CONTEXT_HOLDER.put(KEY_GLOBAL_LOCK_FLAG, VALUE_GLOBAL_LOCK_FLAG);

开始执行业务方法

那么加上相关GlobalLock标记的和普通方法的区别在哪里？

我们都知道，seata会对数据库连接做代理，在生成PreparedStatement时会进入

io.seata.rm.datasource.AbstractConnectionProxy#prepareStatement(java.lang.String)

  @Override  public PreparedStatement prepareStatement(String sql) throws SQLException {
    String dbType = getDbType();
    // support oracle.2+
    PreparedStatement targetPreparedStatement = null;
    if (BranchType.AT == RootContext.getBranchType()) {
        List<SQLRecognizer> sqlRecognizers = SQLVisitorFactory.get(sql, dbType);
        if (sqlRecognizers != null && sqlRecognizers.size() ==) {
            SQLRecognizer sqlRecognizer = sqlRecognizers.get();
            if (sqlRecognizer != null && sqlRecognizer.getSQLType() == SQLType.INSERT) {
                TableMeta tableMeta = TableMetaCacheFactory.getTableMetaCache(dbType).getTableMeta(getTargetConnection(),
                        sqlRecognizer.getTableName(), getDataSourceProxy().getResourceId());
                String[] pkNameArray = new String[tableMeta.getPrimaryKeyOnlyName().size()];
                tableMeta.getPrimaryKeyOnlyName().toArray(pkNameArray);
                targetPreparedStatement = getTargetConnection().prepareStatement(sql,pkNameArray);
            }
        }
    }
    if (targetPreparedStatement == null) {
        targetPreparedStatement = getTargetConnection().prepareStatement(sql);
    }
    return new PreparedStatementProxy(this, targetPreparedStatement, sql);
}

这里显然不会进入AT模式的逻辑，那么直接通过真正的数据库连接，生成PreparedStatement，再使用PreparedStatementProxy进行包装，代理增强

在使用PreparedStatementProxy执行sql时，会进入seata定义的一些逻辑

 public boolean execute() throws SQLException {      return ExecuteTemplate.execute(this, (statement, args) -> statement.execute());
}

最终来到

io.seata.rm.datasource.exec.ExecuteTemplate#execute(java.util.List<io.seata.sqlparser.SQLRecognizer>, io.seata.rm.datasource.StatementProxy, io.seata.rm.datasource.exec.StatementCallback<T,S>, java.lang.Object…)

   public static <T, S extends Statement> T execute(List<SQLRecognizer> sqlRecognizers,                                                   StatementProxy<S> statementProxy,
                                                 StatementCallback<T, S> statementCallback,
                                                 Object... args) throws SQLException {
    if (!RootContext.requireGlobalLock() && BranchType.AT != RootContext.getBranchType()) {
        // Just work as original statement
        return statementCallback.execute(statementProxy.getTargetStatement(), args);
    }
    String dbType = statementProxy.getConnectionProxy().getDbType();
    if (CollectionUtils.isEmpty(sqlRecognizers)) {
        sqlRecognizers = SQLVisitorFactory.get(
                statementProxy.getTargetSQL(),
                dbType);
    }
    Executor<T> executor;
    if (CollectionUtils.isEmpty(sqlRecognizers)) {
        executor = new PlainExecutor<>(statementProxy, statementCallback);
    } else {
        if (sqlRecognizers.size() ==) {
            SQLRecognizer sqlRecognizer = sqlRecognizers.get();
            switch (sqlRecognizer.getSQLType()) {
                case INSERT:
                    executor = EnhancedServiceLoader.load(InsertExecutor.class, dbType,
                            new Class[]{StatementProxy.class, StatementCallback.class, SQLRecognizer.class},
                            new Object[]{statementProxy, statementCallback, sqlRecognizer});
                    break;
                case UPDATE:
                    executor = new UpdateExecutor<>(statementProxy, statementCallback, sqlRecognizer);
                    break;
                case DELETE:
                    executor = new DeleteExecutor<>(statementProxy, statementCallback, sqlRecognizer);
                    break;
                case SELECT_FOR_UPDATE:
                    executor = new SelectForUpdateExecutor<>(statementProxy, statementCallback, sqlRecognizer);
                    break;
                default:
                    executor = new PlainExecutor<>(statementProxy, statementCallback);
                    break;
            }
        } else {
            executor = new MultiExecutor<>(statementProxy, statementCallback, sqlRecognizers);
        }
    }
    T rs;
    try {
        rs = executor.execute(args);
    } catch (Throwable ex) {
        if (!(ex instanceof SQLException)) {
            // Turn other exception into SQLException
            ex = new SQLException(ex);
        }
        throw (SQLException) ex;
    }
    return rs;
}

如果当前线程不需要锁并且不不在AT模式的分支事务下，直接使用原生的preparedStatement执行就好了

这里四种操作，通过不同的接口去执行，接口又有多种不同的数据库类型实现

插入分为不同的数据库类型，通过spi获取

seata提供了三种数据库的实现，

update,delete，select三种没有多个实现类

他们在执行时都会执行父类的方法

io.seata.rm.datasource.exec.AbstractDMLBaseExecutor#executeAutoCommitTrue

   protected T executeAutoCommitTrue(Object[] args) throws Throwable {      ConnectionProxy connectionProxy = statementProxy.getConnectionProxy();
    try {
        connectionProxy.changeAutoCommit();
        return new LockRetryPolicy(connectionProxy).execute(() -> {
            T result = executeAutoCommitFalse(args);
            connectionProxy.commit();
            return result;
        });
    } catch (Exception e) {
        // when exception occur in finally,this exception will lost, so just print it here
        LOGGER.error("execute executeAutoCommitTrue error:{}", e.getMessage(), e);
        if (!LockRetryPolicy.isLockRetryPolicyBranchRollbackOnConflict()) {
            connectionProxy.getTargetConnection().rollback();
        }
        throw e;
    } finally {
        connectionProxy.getContext().reset();
        connectionProxy.setAutoCommit(true);
    }
}

全局锁的策略， 是在一个while(true)循环里不断执行

 protected <T> T doRetryOnLockConflict(Callable<T> callable) throws Exception {          LockRetryController lockRetryController = new LockRetryController();
        while (true) {
            try {
                return callable.call();
            } catch (LockConflictException lockConflict) {
                onException(lockConflict);
                lockRetryController.sleep(lockConflict);
            } catch (Exception e) {
                onException(e);
                throw e;
            }
        }
    }

如果出现异常是LockConflictException，进入sleep

public void sleep(Exception e) throws LockWaitTimeoutException {      if (--lockRetryTimes <) {
        throw new LockWaitTimeoutException("Global lock wait timeout", e);
    }
    try {
        Thread.sleep(lockRetryInternal);
    } catch (InterruptedException ignore) {
    }
}

这两个变量就是@GlobalLock注解的两个配置，一个是重试次数，一个重试之间的间隔时间。

继续就是执行数据库更新操作

io.seata.rm.datasource.exec.AbstractDMLBaseExecutor#executeAutoCommitFalse

发现这里也会生成，undoLog，beforeImage和afterImage,其实想想，在GlobalLock下，是没必要生成undoLog的。但是现有逻辑确实要生成，这个seata后续应该会优化。

protected T executeAutoCommitFalse(Object[] args) throws Exception {      if (!JdbcConstants.MYSQL.equalsIgnoreCase(getDbType()) && isMultiPk()) {
        throw new NotSupportYetException("multi pk only support mysql!");
    }
    TableRecords beforeImage = beforeImage();
    T result = statementCallback.execute(statementProxy.getTargetStatement(), args);
    TableRecords afterImage = afterImage(beforeImage);
    prepareUndoLog(beforeImage, afterImage);
    return result;
}

生成beforeImage和aferImage的逻辑也比较简单。分别在执行更新前，查询数据库，和更新后查询数据库

可见记录undoLog是十分影响性能的，查询就多了两次，如果undoLog入库还要再多一次入库操作。

再看prepareUndoLog

 protected void prepareUndoLog(TableRecords beforeImage, TableRecords afterImage) throws SQLException {      if (beforeImage.getRows().isEmpty() && afterImage.getRows().isEmpty()) {
        return;
    }
    if (SQLType.UPDATE == sqlRecognizer.getSQLType()) {
        if (beforeImage.getRows().size() != afterImage.getRows().size()) {
            throw new ShouldNeverHappenException("Before image size is not equaled to after image size, probably because you updated the primary keys.");
        }
    }
    ConnectionProxy connectionProxy = statementProxy.getConnectionProxy();
    TableRecords lockKeyRecords = sqlRecognizer.getSQLType() == SQLType.DELETE ? beforeImage : afterImage;
    String lockKeys = buildLockKey(lockKeyRecords);
    if (null != lockKeys) {
        connectionProxy.appendLockKey(lockKeys);
          SQLUndoLog sqlUndoLog = buildUndoItem(beforeImage, afterImage);
        connectionProxy.appendUndoLog(sqlUndoLog);
    }
}

将lockKeys,和undoLog，暂时记录在connectionProxy中，也就是说至此还没有将uodoLog记录到数据库，也没有判断全局锁，这些事情都留到了事务提交

io.seata.rm.datasource.ConnectionProxy#doCommit

 private void doCommit() throws SQLException {      if (context.inGlobalTransaction()) {
        processGlobalTransactionCommit();
    } else if (context.isGlobalLockRequire()) {
        processLocalCommitWithGlobalLocks();
    } else {
        targetConnection.commit();
    }
}

进入io.seata.rm.datasource.ConnectionProxy#processLocalCommitWithGlobalLocks

这个 方法很简单就是首先进行锁的检查，并没有我想象中的加索全局事务。

 private void processLocalCommitWithGlobalLocks() throws SQLException {      checkLock(context.buildLockKeys());
    try {
        targetConnection.commit();
    } catch (Throwable ex) {
        throw new SQLException(ex);
    }
    context.reset();
}

也就是说，使用GlobalLock会对全局锁检测，但是并不会对记录加全局锁。但是配合全局事务这样已经能够保证全局事务的原子性了。可见GlobalLock还是要和本地事务组合一起使用的，这样才能保证，GlobalLock执行完毕本地事务未提交的数据不会被别的本地事务/分布式事务修改掉。