一、题及并发业务场景 库存业务,优化stock(sid,题及 num),其中: 如上图所示,优化两个并发的题及查询库存操作,同时从数据库都得到了库存是优化5。 接下来用户发生了并发的题及库存扣减动作: 如上图所示: 这两个设置库存的接口并发执行,库存会先变成2,优化再变成3,题及导致数据不一致(实际卖出了5件商品,优化但库存只扣减了2,题及***一次设置库存会覆盖和掩盖前一次并发操作) 二、优化不一致原因分析 出现数据不一致的题及根本原因,是设置操作发生的时候,没有检查库存与查询出来的库存有没有变化,理论上: 实际执行的云南idc服务商时候: 三、CAS优化 大家常说的“Compare And Set”(CAS),是一种常见的降低读写锁冲突,保证数据一致性的乐观锁机制。 针对上述库存扣减的例子,CAS升级很容易,将库存设置接口执行的SQL: 升级为: 即可。 四、什么是ABA问题 CAS乐观锁机制确实能够提升吞吐,并保证一致性,但在极端情况下可能会出现ABA问题。 什么是ABA问题? 考虑如下操作: 上述并发环境下,并发1在修改数据时,虽然还是A,但已经不是初始条件的A了,中间发生了A变B,B又变A的变化,此A已经非彼A,数据却成功修改,可能导致错误,这就是CAS引发的所谓的ABA问题。 库存操作,出现ABA问题并不会对业务产生影响。 再看一个堆栈操作的例子: 并发1(上):读取栈顶的元素为“A1” 并发2:进行了2次出栈 并发3:又进行了1次出栈 并发1(下):实施CAS乐观锁,发现栈顶还是“A1”,于是修改为A2 此时会出现系统错误,因为此“A1”非彼“A1” 五、ABA问题的优化 ABA问题导致的原因,是CAS过程中只简单进行了“值”的校验,服务器租用再有些情况下,“值”相同不会引入错误的业务逻辑(例如库存),有些情况下,“值”虽然相同,却已经不是原来的数据了。 优化方向:CAS不能只比对“值”,还必须确保的是原来的数据,才能修改成功。 常见实践:“版本号”的比对,一个数据一个版本,版本变化,即使值相同,也不应该修改成功。 库存的并发读写例子,引入版本号的具体实践如下: (1)库存表由 升级为 (2)查询库存时同时查询版本号 升级为 假设有并发操作,都会将版本号查询出来 (3)设置库存时,必须版本号相同,并且版本号要修改 旧版本“值”比对CAS 升级为“版本号”比对CAS 此时假设有并发操作,***个操作,比对版本号成功,于是把库存和版本号都进行了修改。 同时存在的第二个并发操作,比对版本号发生了变化,也是库存应该修改失败。 六、总结 【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】 戳这里,看该作者更多好文