在業(yè)務(wù)開發(fā)中，事務(wù)一致性核心在于“原子性”，則并發(fā)管理的核心在于“隔離性”。

1. 原子性：一個(gè)業(yè)務(wù)操作被視為一個(gè)不可分割的邏輯單元，要么全部執(zhí)行成功，要么全部失敗回滾；
2. 隔離性：并發(fā)業(yè)務(wù)操作之間要相互隔離，不能互相干擾；

1. 無處不在的并發(fā)

并發(fā)管理是指在多個(gè)用戶同時(shí)訪問、修改同一數(shù)據(jù)時(shí)，如何保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性的一系列管理措施。

并發(fā)無處不在是指在當(dāng)前的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和應(yīng)用程序中，幾乎所有的操作都是并發(fā)的。無論是網(wǎng)絡(luò)請求、數(shù)據(jù)庫操作、I/O讀寫操作等，都可能在同一時(shí)刻被多個(gè)線程或進(jìn)程同時(shí)執(zhí)行。這意味著在業(yè)務(wù)開發(fā)中，必須充分考慮并發(fā)處理問題，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)競爭、死鎖等問題，同時(shí)合理利用多線程、協(xié)程等技術(shù)來提高系統(tǒng)的性能和處理能力。

1.1. 常見業(yè)務(wù)流程

首先看以下流程：

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這是一個(gè)聚合根更新操作，包括：

1. 從 DB 中加載數(shù)據(jù)；
2. 修改內(nèi)存中的數(shù)據(jù)；
3. 將變更更新到 DB；

也許還沒有使用DDD，對聚合根不太熟悉，那再看一個(gè)流程：

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這是一個(gè)更為通用的數(shù)據(jù)編輯流程，包括：

1. 打開編輯頁面，從 DB 中加載數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)展示；
2. 通過 UI 界面對數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯；
3. 點(diǎn)擊保存按鈕，將新的變更保存到 DB；

仔細(xì)對比這兩張圖，其實(shí)他們都在做同樣的事情：

1. 加載數(shù)據(jù)；
2. 修改數(shù)據(jù)；
3. 更新數(shù)據(jù)；

在這里便存在并發(fā)問題。

1.2. 并發(fā)問題

上面所提到的流程是否存在并發(fā)問題，仔細(xì)看下圖：

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同一個(gè)流程，操作同一數(shù)據(jù)，只是操作順序不同，也會(huì)出現(xiàn)并發(fā)安全問題：

1. Action2 首先加載數(shù)據(jù) V1；
2. Action1 其次也加載數(shù)據(jù) V1；
3. Action2 對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，并成功保存變更后的數(shù)據(jù) V2（V1 + Action2 = V2）；
4. Action1 對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，并成功保存變更后的數(shù)據(jù) V3 (V1 + Action1 = V3)；

看起來沒什么問題，但 V3 是業(yè)務(wù)期望的嗎？V2 的變更又去哪里了呢？

此時(shí)，V2 被 V3 覆蓋，V2 的變更丟失了。

如果還不清楚，明確業(yè)務(wù)操作為 count++，如下圖所示：

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對數(shù)據(jù)庫的 count 進(jìn)行累加操作

1. Action2 首先加載數(shù)據(jù) count: 1；
2. Action1 其次也加載數(shù)據(jù) count: 1；
3. Action2 對count:1進(jìn)行累加，獲得新值 2，并成功保存 count:2；
4. Action1 對count:1進(jìn)行累加，獲得新值 2，并成功保存 count:2；

操作完成后，最終結(jié)果為2。實(shí)際期望結(jié)果為3，Action2 的修改被 Action1 覆蓋，導(dǎo)致一次累加操作被覆蓋。

當(dāng)然，這僅僅是同一流程下的并發(fā)問題，多流程間也存在并發(fā)問題：

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對于同一記錄，自增流程和設(shè)置流程并發(fā)執(zhí)行，同樣發(fā)生了寫覆蓋。

2. 局部串行

并發(fā)問題，只有在并發(fā)執(zhí)行的情況下才會(huì)發(fā)生，對于同一數(shù)據(jù)如果不存在并發(fā)就不會(huì)出問題。

2.1. 線程方案

如下圖所示：

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訂單流程中的核心操作：

1. 扣庫存
2. 下單
3. 支付成功

由于多個(gè)訂單間不存在關(guān)系，可以并發(fā)執(zhí)行；但同一訂單，必須保障業(yè)務(wù)執(zhí)行順序。

什么是“局部串行”：

1. 對于同一訂單，需要保障順序性；
2. 對于不同訂單可以并行執(zhí)行；

其中分發(fā)器是核心，它連接訂單事件和后臺(tái)線程：

1. 收到訂單事件后，從消息體中獲取訂單號；
2. 通過 訂單號 % 線程數(shù)量，計(jì)算出事件運(yùn)行的線程；
3. 將事件提交到對應(yīng)線程的處理隊(duì)列進(jìn)行處理；
4. 這樣統(tǒng)一訂單只會(huì)由同一線程進(jìn)行處理；

這樣，相同訂單號的訂單事件均由同一個(gè)線程處理，從而保證局部串行化。不同訂單之間，不存在相互影響，可以在多個(gè)線程中并行執(zhí)行。

2.2. MQ 方案

當(dāng)然，內(nèi)存操作存在數(shù)據(jù)安全問題（重啟任務(wù)會(huì)丟失），不少M(fèi)Q也提供了相關(guān)功能，以 RocketMQ 的順序消息為例，如下圖所示：

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1. RocketMQ 將相同 shardingKey 的消息發(fā)送至固定的 partition；
2. 后臺(tái)處理線程從 partition 中獲取消息并執(zhí)行處理邏輯；
3. 從而保證相同 shardingKey 的消息均由同一線程處理；

局部串行對性能存在一定影響，系統(tǒng)最大的并發(fā)量為 partition 數(shù)量。如果出現(xiàn)增加 Worker 節(jié)點(diǎn)無法提升系統(tǒng)吞吐時(shí)，需要擴(kuò)展 partition 數(shù)量。

【備注】在系統(tǒng)做 rebalance 時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)短暫的消息混亂，通常情況下，業(yè)務(wù)是可接受的。如果必須保障強(qiáng)順序，如 binlog 場景，只能使用一個(gè) partition，但會(huì)極大的影響性能。

3. 最后寫勝出

有些時(shí)候，寫更新不依賴于之前的數(shù)據(jù)狀態(tài)，只需使用最新數(shù)據(jù)進(jìn)行覆蓋即可，此時(shí)，并發(fā)管理也就變的非常簡單。

如下圖所示：

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1. Action1 將 name 更新為 “精英英語”；
2. Action2 將 status 更新為 Enable；
3. 兩者對不同字段進(jìn)行更新，并且相互間沒有交集；

此時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)并發(fā)問題。但由于時(shí)序問題，數(shù)據(jù)的最終狀態(tài)以“最后更新”為準(zhǔn)。

4. 原子指令

許多存儲(chǔ)引擎對單條記錄提供了原子操作，對于簡單的場景，可以將并發(fā)控制委托給存儲(chǔ)引擎進(jìn)行管理。

比如在庫存扣減的場景，可以使用 Redis 或 DB 的原子指令進(jìn)行操作。

4.1. Redis

使用 Redis 的 incr 指令：

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由于 redis 指令是單線程處理不存在并發(fā)問題，直接使用 incr key -1 質(zhì)量對數(shù)量進(jìn)行扣減。當(dāng)然，這樣可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)量為負(fù)值情況，此時(shí)可以引入 LUA 腳本進(jìn)行保障：

-- KEYS[1]: 庫存鍵的名稱，例如 stock:1001
-- ARGV[1]: 要扣減的數(shù)量
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))

-- 判斷扣減的數(shù)量是否大于庫存數(shù)量
if stock < tonumber(ARGV[1]) then
    return -1
end

-- 扣減庫存，并返回剩余的庫存數(shù)量
stock = stock - tonumber(ARGV[1])
redis.call('SET', KEYS[1], stock)

-- 返回剩余的庫存數(shù)量
return stock

4.2. MySQL

同樣的操作也可以在 MySQL 中操作，如下圖所示：

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也可避免扣減為 負(fù)值的情況，如下圖所示：

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新增對 count 的條件判斷，通過操作結(jié)果控制不同的流程：

1. 影響行數(shù)為1，代表操作成功；
2. 影響函數(shù)為0，代表操作失敗；

5. 樂觀鎖

當(dāng)一個(gè)事務(wù)（線程）修改一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，先記錄下該數(shù)據(jù)的版本號，其他事務(wù)（線程）修改該數(shù)據(jù)時(shí)必須先檢查版本號，只有版本號相同的事務(wù)（線程）才能修改數(shù)據(jù)。樂觀鎖通常使用CAS（Compare and Swap）操作實(shí)現(xiàn)，對并發(fā)性能影響較小，但是需要開發(fā)人員在代碼中增加版本號檢查的代碼。

業(yè)務(wù)中使用最多的場景仍舊是 讀-改-寫，此時(shí)最佳處理方案便是樂觀鎖。

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相對于數(shù)據(jù)更新，樂觀鎖方案只是增加了 version 判斷，并未引入其他復(fù)雜性，對性能影響非常小。

1. 在加載數(shù)據(jù)時(shí)獲取當(dāng)前的數(shù)據(jù)版本 vsn1；
2. 操作完成后，將數(shù)據(jù)更新到DB時(shí)，指定更新的數(shù)據(jù)版本為 vsn1，并將最新的 vsn 更新為 vsn1+1；
3. 根據(jù)操作結(jié)果進(jìn)行判斷：

1. 更新成功，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)未發(fā)生變化，不存在并發(fā)問題；
2. 更新失敗，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)生變化，此時(shí)可以告知用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新加載，并進(jìn)行修改；

對于聚合根來說，這是數(shù)據(jù)更新最常見的并發(fā)保障機(jī)制。

6. 悲觀鎖

當(dāng)一個(gè)事務(wù)（線程）正在使用某個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，其他事務(wù)（線程）就不能訪問該數(shù)據(jù)，必須等待鎖釋放后才能訪問。悲觀鎖能夠保證數(shù)據(jù)的一致性，但是對并發(fā)性能影響比較大。

悲觀鎖是最后的辦法，由于其對性能沖擊較大，不到萬不得已不要隨便使用。

6.1. 數(shù)據(jù)庫悲觀鎖

MySQL 提供 for update 指令，可以在查詢數(shù)據(jù)時(shí)獲取寫鎖，從而保證數(shù)據(jù)不會(huì)被破壞。

使用 for update 加載數(shù)據(jù)，操作如下：

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for update 語句將對數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)制加鎖，只有在事務(wù)提交后，鎖才會(huì)釋放。如圖所示，for update 會(huì)對操作進(jìn)行強(qiáng)制排序，最終使單條操作變成串行化，從而影響并發(fā)度最終影響系統(tǒng)性能。

6.2. 分布式鎖

通常情況下分布式鎖是一種特殊的悲觀鎖，在一些數(shù)據(jù)添加場景非常重要。

比如，在訂單系統(tǒng)中，對于特價(jià)商品一個(gè)用戶只能購買一次，如下圖所示：

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該流程存在并發(fā)問題，可能導(dǎo)致一個(gè)用戶下單多次：

1. 兩個(gè)線程都成功加載用戶的歷史訂單；
2. 進(jìn)行重復(fù)性校驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)都沒有購買該商品，從而進(jìn)入生單流程；
3. 兩個(gè)線程完成訂單對象構(gòu)建，將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫；
4. 最終，同一用戶生成了兩個(gè)訂單，與業(yè)務(wù)預(yù)期不符；

由于是新增場景，沒有什么資源可鎖定，所以樂觀鎖方案無法落地，此時(shí)就需要引入分布式鎖，如下圖所示：

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以 user 為單位申請分布式鎖，保證同一用戶只有一個(gè)線程能進(jìn)行被保護(hù)流程，從而保證同一用戶不會(huì)購買多次。

4. 小結(jié)

并發(fā)管理是一個(gè)高級話題，也是設(shè)計(jì)中的難點(diǎn)，一不小心就會(huì)出問題。讓每個(gè)開發(fā)人員都成為并發(fā)高手又是一件不太現(xiàn)實(shí)的事，但，好在存在很多并發(fā)管理的成熟方案，業(yè)務(wù)開發(fā)者按照場景進(jìn)行落地即可：

1. 局部串行：適用于同一數(shù)據(jù)的修改需要串行處理；不同數(shù)據(jù)間可并行處理的場景；
2. 最后寫勝出：適用于不依賴于前值狀態(tài)的更新操作，對數(shù)據(jù)進(jìn)行全量覆蓋的場景；
3. 原子指令：適用于通過原子指令能完成業(yè)務(wù)場景，并且存儲(chǔ)引擎也提供了對應(yīng)支持；
4. 樂觀鎖：適用于聚合根的更新場景，對性能影響極小，可以作為框架默認(rèn)配置；
5. 悲觀鎖：適用于最為嚴(yán)格的場景，需要強(qiáng)制串行，對性能影響極大，需謹(jǐn)慎選擇；