​有朋友问我：

沈老师，我们有个业务，同一个用户在并发“查询，逻辑计算，扣款”的情况下，余额可能出现不一致，请问有什么优化方法么？

今天和大家聊一聊这个问题。

(资料图)

画外音：文章较长，建议提前收藏。

用户购买商品的过程中，要对余额进行查询与修改，大致的业务流程如下：

第一步，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。

第二步，业务层实施业务逻辑计算，比如：

（1）先查询购买商品的价格，例如是80元；

（2）再查询产品是否有活动，以及活动折扣，例如是9折；

（3）比对余额是否足够，足够时才往下走；

if($old_money> 80*0.9){    $new_money=$old_money-80*0.9=28} else {    return "Not enough minerals";}

第三步，将数据库中的余额进行修改。

UPDATE t_yue SET money=$new_money WHERE uid=$uid;

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。

在分布式环境中，如果并发量很大，这种“查询+修改”的业务有一定概率出现数据不一致。

极限情况下，可能出现这样的异常流程：

步骤一，业务1和业务2并发查询余额，是100元。

画外音：这些并发查询，是在不同的站点实例/服务实例上完成的，进程内互斥锁肯定解决不了。

步骤二，业务1和业务2并发进行逻辑计算，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。

步骤三，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。

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。画外音：假设业务1先写回余额，业务2再写回余额。

对于此案例，同一个用户，并发扣款时，有小概率会出现异常，可以对每一个用户进行分布式锁互斥，例如：在redis/zk里抢到一个key才能继续操作，否则禁止操作。

这种悲观锁方案确实可行，但要引入额外的组件(redis/zk)，并且会降低吞吐量。对于小概率的不一致，有没有乐观锁的方案呢？

对并发扣款进行进一步的分析发现：

(1) 业务1写回时，旧余额100，这是一个初始状态；新余额28，这是一个结束状态。理论上只有在旧余额为100时，新余额才应该写回成功。

而业务1并发写回时，旧余额确实是100，理应写回成功。

(2) 业务2写回时，旧余额100，这是一个初始状态；新余额28，这是一个结束状态。理论上只有在旧余额为100时，新余额才应该写回成功。

可实际上，这个时候数据库中的金额已经变为28了，所以业务2的并发写回，不应该成功。

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，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。

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初始值，如果初始值变换，不允许set成功。

具体到这个case，只需要将：

UPDATE t_yue SET money=$new_money WHERE uid=$uid;

升级为：

UPDATE t_yue SET money=$new_money WHERE uid=$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，只可能有一个执行成功。

set操作，其实无所谓成功或者失败，业务能通过affect rows来判断：

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即可。

优化不难，只改了半行SQL，但确实能解决问题。

UPDATE t_yue SET money=money-$diff WHERE uid=$uid;

来进行余额扣减？

明显不行，在并发情况下，会将money扣成负数。

UPDATE t_yue SET money=money-$diff WHERE uid=$uid AND money-$diff>0;

这样是否可行？

很遗憾，仍然不行。

这个方案不幂等。

聊幂等性之前，先看另一个测试用例的case。

假设有一个服务接口，注册新用户：

bool RegisterUser($uid, $name){         //查看uid是否已经存在         select uid from t_user where uid=$uid;         //不是新用户，返回失败         if(rows>0)return false;         else{                   //把新用户插入用户表                   insert into t_user values($uid, $name);                   //返回成功                   return true;         }}

有一个测试工程师，对该接口写了一个测试用例：

bool TestCase_RegisterUser(){         //造一些假数据         long uid=123;         String name="shenjian";         //调用被测试的接口         bool result= RegisterUser(uid,name);         //预期注册成功，对结果进行断言判断         Assert(result,true);         //返回测试结果         return result;}

你会发现，相同条件下，这个测试用例执行两次，得到的结果不一样：

这不是一个好的测试用例，多次执行结果不同。

相同条件下，执行同一请求，得到的结果相同，才符合幂等性。

画外音：Google一下，比我解释得更好，但意思应该说清楚了。

只需要加一行代码：

bool TestCase_RegisterUser(){         //造一些假数据         long uid=123;         String name=’shenjian’;         //先删除这个伪造的用户         DeleteUser(uid);         //调用被测试的接口         bool result= RegisterUser(uid,name);         //预期注册成功，对结果进行断言判断         Assert(result,true);         //返回测试结果         return result;}

这样，在相同条件下，不管这个用例执行多少次，得到的测试结果都是相同的。

读请求，一般是幂等的。

写请求，视情况而定：

因此，这么扣减余额：

UPDATE t_yue SET money=$new_money WHERE uid=$uid AND money=$old_money;

是幂等操作。

要是这么扣减余额：

UPDATE t_yue SET money=money-$diff WHERE uid=$uid AND money-$diff>0;

不是幂等操作。

聊到这里，或许有朋友要抬杠了，测试用例会重复执行，扣款怎么会重复执行呢？

重试。​

重试，是异常处理里很常见的手段。

你在写业务的时候有没有写过这样的代码：

result = DoSomething();if(false==result || TIMEOUT){         //错误，或者超时，重试一次         result= DoSomething();}return result;

当然，又会有朋友抬杠了，我从来不重试！！！

画外音：额，这是合格，还是不合格呢？

你可以决定业务代码怎么写，你不能决定底层框架代码怎么写：

画外音：

因此，在有重试的架构体系里，幂等性是需要考虑的一个问题。

因此，扣款和充值业务，一般使用：

select&set，配合CAS方案

而不使用：

set money-=X方案

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。

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。

余额操作，出现ABA问题并不会对业务产生影响，因为对于“余额”属性来说，前一个A为100余额，与后一个A为100余额，本质是相同的。

但其他场景未必是这样，举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”

ABA问题导致的原因，是CAS过程中只简单进行了“值”的校验，在有些情况下，“值”相同不会引入错误的业务逻辑（例如余额），有些情况下，“值”虽然相同，却已经不是原来的数据了（例如堆栈）。

因此，CAS不能只比对“值”，还必须确保是原来的数据，才能修改成功。

常见的实践是，将“值”比对，升级为“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。

余额并发读写例子，引入版本号的具体实践如下：

(1) 余额表要升级。

t_yue(uid, money)

升级为：

t_yue(uid, money, version)

(2) 查询余额时，同时查询版本号。

SELECT money FROM t_yue WHERE sid=$sid

升级为：

SELECT money,version FROM t_yue WHERE sid=$sid

假设有并发操作，都会将版本号查询出来

(3) 设置余额时，必须版本号相同，并且版本号要修改。

旧版本“值”比对：

UPDATE t_yue SET money=38 WHERE uid=$uid AND money=100

升级为“版本号”比对：

UPDATE t_yue SET money=38, version=$version_new WHERE uid=$uid AND version=$version_old

此时假设有并发操作，首先操作的请求会修改版本号，并发操作会执行失败。

画外音：version通用，本例是强行用version举例而已，实际上本例可以用余额“值”比对。

思路比结论重要。​