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并发扣款,如何保证数据的一致性?

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?

作者:58沈剑|2019-08-30 12:46

继续解答星球水友提问。

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?

扣款的业务场景是怎样的?

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:

  1. 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:

  • 先查询购买商品的价格,例如是80元;
  • 再查询产品是否有活动,以及活动折扣,例如是9折;
  • 比对余额是否足够,足够时才往下走;
  1. if($old_money> 80*0.9){ 
  2.     $new_money=$old_money-80*0.9=28 
  3. } else { 
  4.     return "Not enough minerals"; 

第三步,将数据库中的余额进行修改。

  1. 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。

同一个用户,并发扣款可能出现什么问题?

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。

常见的解决方案?

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。

如何低成本实施乐观锁?

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。

此时业务要怎么改?

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:

  1. UPDATE t_yue SET money=$new_money WHERE uid=$uid; 
  2. 升级为: 
  3. 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:

  1. UPDATE t_yue SET money=28 WHERE uid=$uid AND money=100

业务2执行:

  1. 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。

怎么判断哪个并发执行成功,哪个并发执行失败呢?

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

  • 写回成功的,affect rows为1
  • 写回失败的,affect rows为0

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即可。

优化不难,只改了半行SQL,但确实能解决问题。

但希望大家有收获,思路比结论重要。

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

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