巧用CAS解决数据一致性问题

简介: 在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法。

缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法。

一、业务场景

业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下:

(1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元

image.png

(2)业务层实施业务逻辑,比如购买一个80元的商品,并且打九折

if($old_money> 80*0.9) $new_money=$old_money-80*0.9=28

image.png

(3)将数据库中的余额进行修改 UPDAtE t_yue SET money=$new_money WHERE uid=$uid

image.png

在并发量低的情况下,这个流程没有任何问题,原有金额100元,购买了80元的九折商品(72元),剩余28元。

二、潜在的问题

在分布式环境中,如果并发量很大,这种“查询+修改”的业务很容易出现数据不一致。极限情况下,可能出现这样的异常流程:

(1)业务1和业务2同时查询余额,是100元
image.png

(2)业务1和业务2进行逻辑计算,算出各自业务的余额,假设业务1算出的余额是28元,业务2算出的余额是38元

image.png

(3)业务1对数据库中的余额先进行修改,设置成28元。

业务2对数据库中的余额后进行修改,设置成38元。

image.png

此时异常出现了,原有金额100元,业务1扣除了72元,业务2扣除了62元,最后剩余38元。

三、问题原因

高并发环境下,对同一个数据的并发读(两边都读出余额是100)与并发写(一个写回28,一个写回38)导致的数据一致性问题。

四、原因分析

业务1的写回:原有金额100,这是一个初始状态,写回金额28,理论上只有在原有金额为100的时候才允许写回成功,这一步没问题。

业务2的写回:的原有金额100,这是一个初始状态,写回金额38,理论上只有在原有金额为100的时候才允许写回成功,可实际上,这个时候数据库中的金额已经变为28了,这一步的写操作不应该成功。

五、简易解决方案

在set写回的时候,加上初始状态的条件compare,只有初始状态不变时,才允许set写回成功,这正是大家常说的“Compare And Set”(CAS),是一种常见的降低读写锁冲突,保证数据一致性的方法。

六、业务的升级

业务线使用CAS解决高并发时数据一致性问题,只需要在进行set操作时,compare一下初始值,如果初始值变换,不允许set成功。

对于上文中的业务场景,只需要将“UPDAtEt_yue SET money=$new_money WHERE uid=$uid”升级为

“UPDAtE t_yue SETmoney=$new_money WHERE uid=$uid AND money=$old_money”即可。

并发操作发生时:

业务1执行 => UPDAtE t_yue SET money=28 WHERE uid=$uid AND money=100

业务2执行 => UPDAtE t_yue SET money=38 WHERE uid=$uid AND money=100

【这两个操作同时进行时,只能有一个执行成功】。

七、怎么判断哪个执行成功,哪个执行失败

set操作,其实无所谓成功或者失败,业务能通过affect rows得知哪个修改没有成功:

执行成功的业务,affect rows为1

执行失败的业务,affect rows为0

八、总结

高并发“查询并修改”的场景,可以用CAS(Compare and Set)的方式解决数据一致性问题。对应到业务,即在set的时候,加上初始条件的比对。

===【完】===

image.png

目录
相关文章
|
6月前
|
缓存 NoSQL Java
面试官:如何保证本地缓存的一致性?
面试官:如何保证本地缓存的一致性?
847 1
|
消息中间件 缓存 NoSQL
高并发幂等计数器的设计与实现
高并发幂等计数器的设计与实现
175 0
高并发幂等计数器的设计与实现
|
3月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
分布式锁设计问题之分布式锁内部实现的如何解决
分布式锁设计问题之分布式锁内部实现的如何解决
|
3月前
|
NoSQL Go API
[go 面试] 为并发加锁:保障数据一致性(分布式锁)
[go 面试] 为并发加锁:保障数据一致性(分布式锁)
|
5月前
|
Java Linux
如何实现无锁并发:深入理解CAS原理
如何实现无锁并发:深入理解CAS原理
191 2
|
6月前
|
Java
18.AtomicReference、AtomicStampReference底层原理。多个变量更新怎么保证原子性?CAS的ABA问题怎么解决?
18.AtomicReference、AtomicStampReference底层原理。多个变量更新怎么保证原子性?CAS的ABA问题怎么解决?
51 0
18.AtomicReference、AtomicStampReference底层原理。多个变量更新怎么保证原子性?CAS的ABA问题怎么解决?
|
缓存 NoSQL 数据库
分布式锁的实现逻辑及底层原理你了解多少
分布式锁是一种用于在分布式系统中实现互斥访问的机制,它能够确保在多个节点同时访问共享资源时,只有一个节点能够获得对资源的独占访问权。在本文中,将详细介绍分布式锁的实现逻辑和底层原理。
113 0
|
SQL Java easyexcel
多线程事务如何保证效率和原子性
多线程事务如何保证效率和原子性
215 0
|
缓存 运维 负载均衡
Redis连环炮:内存淘汰?事务?分布式锁?分步式限流?异步队列?延时队列?高可用?如何部署?哈希槽?数据库和缓存的数据一致性?
Redis连环炮:内存淘汰?事务?分布式锁?分步式限流?异步队列?延时队列?高可用?如何部署?哈希槽?数据库和缓存的数据一致性?
227 0
Redis连环炮:内存淘汰?事务?分布式锁?分步式限流?异步队列?延时队列?高可用?如何部署?哈希槽?数据库和缓存的数据一致性?