高并发下的数据一致性保障（图文全面总结）

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@小白创作中心

高并发下的数据一致性保障（图文全面总结）

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来源

https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/18031204

在高并发场景下，数据一致性是分布式系统设计中一个核心且复杂的挑战。本文将深入探讨分布式一致性问题的典型场景，并提供多种实用的解决方案，包括分布式锁、乐观锁和CAS机制等。通过理论分析与代码示例相结合的方式，帮助读者全面理解如何在高并发环境下保障数据一致性。

1 背景

在分布式系统中，数据一致性是一个核心问题。CAP理论指出，在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）三者不能同时满足，系统设计时需要在这些特性之间做出权衡。

一致性（Consistency）： 在分布式环境中，所有实例节点在同一时间看到的是相同的数据。
可用性（Availability）： 确保每一个请求都能接收到响应，无论是否成功。
分区容错性（Partition Tolerance）： 系统在遇到网络分区故障时，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

本文将聚焦于高并发场景下如何保障数据一致性（Data Consistency）。

2 分布式常见一致性问题

2.1 典型支付场景

这是最经典的场景。支付过程需要先查询买家的账户余额，然后计算商品价格，最后对买家进行扣款。在低并发情况下，这种操作没有问题，但在高并发场景中，"查询+修改"的操作很可能导致数据不一致。

2.2 在线下单场景

买家在电商平台下单时，通常涉及两个操作：扣库存和更新订单状态。由于库存和订单通常存储在不同的数据库中，因此需要使用分布式事务来保证数据一致性。

2.3 跨行转账场景

跨行转账是一个典型的分布式事务场景。用户A向用户B转账时，需要先从A的账户中减去金额，然后在B的账户中增加相同金额。由于涉及不同银行的业务平台，因此需要引入数据一致性方案。

3 一致性解决方案

3.1 分布式锁

分布式锁是解决数据一致性问题的一种常见方案，主要有三种实现方式：

基于数据库实现分布式锁
基于缓存（如Redis）实现分布式锁
基于Zookeeper实现分布式锁

这三种方案的实现复杂度和性能各有不同：

能力组件	实现复杂度	性能	可靠性
数据库	高	低	低
缓存	中	高	中
Zookeeper	低	中	高

其中，基于缓存的分布式锁实现最为常见。以下是使用Redis实现分布式锁的示例：

// 设置账户Id为17124的账号的值为1，如果不存在的情况下，并设置过期时间为500ms
SET pay_id_17124 1 NX PX 500
// 进行删除
DEL pay_id_17124

实现原理：只有在某个key不存在时，才会执行成功。当多个进程同时并发设置同一个key时，只有其中一个进程会成功。解锁时只需删除这个key即可。

3.2 乐观模式

对于概率性的不一致问题，可以采用乐观锁方案。分布式CAS（Compare-and-Swap）模式是一种无锁化思想的应用，通过无锁算法实现线程间对共享资源的无冲突访问。

以典型支付场景为例：

初始余额为800
业务1和业务2同时查询余额为800
业务1执行购买操作，扣减100，结果是700，只有在原余额为800时才能执行成功
业务2执行生活缴费操作，原余额800，扣减200，结果是600，只有在原余额为800时才能执行成功

go代码示例：

package main

import (
    "fmt"
    "sync/atomic"
)

// Compare 函数比较当前值与预期值是否相等
func Compare(addr *uint32, expect uint32) bool {
    return atomic.LoadUint32(addr) == expect
}

func main() {
    var value uint32 = 0 // 共享变量

    // 假设我们期望的初始值是0
    oldValue := uint32(0)

    // 使用Compare函数比较当前值与期望值
    if Compare(&value, oldValue) {
        fmt.Println("Value matches the expected old value.")
    } else {
        fmt.Println("Value does not match the expected old value.")
    }

    // 修改value的值以演示Compare函数的行为变化
    atomic.AddUint32(&value, 1)

    // 再次比较，此时应该不匹配
    if Compare(&value, oldValue) {
        fmt.Println("Value still matches the expected old value, but this shouldn't happen.")
    } else {
        fmt.Println("Value no longer matches the expected old value.")
    }
}