1 背景
我們之前介紹過分散式事務的解決方案，參考作者這篇《五種分散式事務解決方案（圖文總結） 》。
在那篇文章中我們介紹了分散式場景下困擾我們的3個核心需求（CAP）：一致性、可用性、分割槽容錯性，以及在實際場景中的業務折衷。
1、一致性（Consistency）： 再分佈，所有例項節點同一時間看到是相同的資料
2、可用性（Availability）： 不管是否成功，確保每一個請求都能接收到響應
3、分割槽容錯性（Partition Tolerance）： 系統任意分割槽後，在網路故障時，仍能操作
而本文我們聚焦高併發下如何保障 Data Consistency（資料一致性）。
2 分散式常見一致性問題
2.1 典型支付場景
這是最經典的場景。支付過程，要先查詢買家的賬戶餘額，然後計算商品價格，最後對買家進行進行扣款，像這類的分散式操作，
如果是併發量低的情況下完全沒有問題的，但如果是併發扣款，那可能就有一致性問題。。在高併發的分散式業務場景中，類似這種 “查詢+修改” 的操作很可能導致資料的不一致性。
2.2 線上下單場景
同理，買家在電商平臺下單，往往會涉及到兩個動作，一個是扣庫存，第二個是更新訂單狀態，庫存和訂單一般屬於不同的資料庫，需要使用分散式事務保證資料一致性。
2.3 跨行轉賬場景
跨行轉賬問題也是一個典型的分散式事務，使用者A同學向B同學的賬戶轉賬500，要先進行A同學的賬戶-500，然後B同學的賬戶+500，既然是 不同的銀行，涉及不同的業務平臺，為了保證這兩個操作步驟的一致，資料一致性方案必然要被引入。
3 一致性解決方案
3.1 分散式鎖
分散式鎖的實現，比較常見的方案有3種：
1、基於資料庫實現分散式鎖
2、基於快取（Redis或其他型別快取）實現分散式鎖
3、基於Zookeeper實現分散式鎖
這3種方案，從實現的複雜度上來看，從1到3難度依次遞增。而且並不是每種解決方案都是完美的，它們都有各自的特性，還是需要根據實際的場景進行抉擇的。
| 能力元件 | 實現複雜度 | 效能 | 可靠性 |
|---|---|---|---|
| 資料庫 | 高 | 低 | 低 |
| 快取 | 中 | 高 | 中 |
| zookeeper | 低 | 中 | 高 |
詳細可以參考我的這篇文章《分散式鎖方案分析》
因為快取方案是採用頻率最高的，所以我們這邊對Redis分散式鎖進行詳細介紹：
3.1.1 基於快取實現分散式鎖
相比較於基於資料庫實現分散式鎖的方案來說，基於快取來實現在效能方面會表現的更好一點。類似Redis可以多叢集部署的，解決單點問題。
基於Redis實現的鎖機制，主要是依賴redis自身的原子操作，例如：
# 判斷是否存在，不存在設值，並提供自動過期時間
SET key value NX PX millisecond
# 刪除某個key
DEL key [key …]
NX：只在在鍵不存在時，才對鍵進行設定操作，SET key value NX 效果等同於 SETNX key value
PX millisecond：設定鍵的過期時間為millisecond毫秒，當超過這個時間後，設定的鍵會自動失效
如果需要把上面的支付業務實現，則需要改寫如下：
# 設定賬戶Id為17124的賬號的值為1，如果不存在的情況下，並設定過期時間為500ms
SET pay_id_17124 1 NX PX 500
# 進行刪除
DEL pay_id_17124
上述程式碼示例是指，當redis中不存在pay_key這個鍵的時候，才會去設定一個pay_key鍵，鍵的值為 1，且這個鍵的存活時間為500ms。
當某個程序設定成功之後，就可以去執行業務邏輯了，等業務邏輯執行完畢之後，再去進行解鎖。而解鎖之前或者自動過期之前，其他程序是進不來的。
實現鎖機制的原理是：這個命令是隻有在某個key不存在的時候，才會執行成功。那麼當多個程序同時併發的去設定同一個key的時候，就永遠只會有一個程序成功。解鎖很簡單，只需要刪除這個key就可以了。
另外，針對redis叢集模式的分散式鎖，可以採用redis的Redlock機制。
3.1.2 快取實現分散式鎖的優缺點
優點：Redis相比於MySQL和Zookeeper效能好，實現起來較為方便。
缺點：透過超時時間來控制鎖的失效時間並不是十分的靠譜；這種阻塞的方式實際是一種悲觀鎖方案，引入額外的 依賴（Redis/Zookeeper/MySQL 等），降低了系統吞吐能力。
3.2 樂觀模式
對於機率性的不一致的處理，需要樂觀鎖方案，讓你的系統更具健壯性。
分散式CAS（Compare-and-Swap）模式就是一種無鎖化思想的應用，它透過無鎖演算法實現執行緒間對共享資源的無衝突訪問。
CAS模式包含三個基本運算元：記憶體地址V、舊的預期值A和要修改的新值B。在更新一個變數的時候，只有當變數的預期值A和記憶體地址V當中的實際值相同時，才會將記憶體地址V對應的值修改為B。
我們以 2.1節 的 典型支付場景 作為例子分析（參考下圖）：
- 初始餘額為 800
- 業務1和業務2同時查詢餘額為800
- 業務1執行購買操作，扣減去100，結果是700，這是新的餘額。理論上只有在原餘額為800時，扣減的Action才能執行成功。
- 業務2執行生活繳費操作（比如自動交電費），原餘額800，扣減去200，結果是600，這是新的餘額。理論上只有在原餘額為800時，扣減的Action才能執行成功。可實際上，這個時候資料庫中的金額已經變為600了，所以業務2的併發扣減不應該成功。
根據上面的CAS原理，在Swap更新餘額的時候，加上Compare條件，跟初始讀取的餘額比較，只有初始餘額不變時，才允許Swap成功，這是一種常見的降低讀寫鎖衝突，保證資料一致性的方法。
go 程式碼示例（使用Baidu Comate AI 生成，已除錯）：
package main
import (
"fmt"
"sync/atomic"
)
// Compare 函式比較當前值與預期值是否相等
func Compare(addr *uint32, expect uint32) bool {
return atomic.LoadUint32(addr) == expect
}
func main() {
var value uint32 = 0 // 共享變數
// 假設我們期望的初始值是0
oldValue := uint32(0)
// 使用Compare函式比較當前值與期望值
if Compare(&value, oldValue) {
fmt.Println("Value matches the expected old value.")
// 在這裡，你可以執行實際的交換操作，但請注意，
// 在併發環境中，你應該使用atomic.CompareAndSwapUint32來確保原子性。
// 例如：
// newValue := uint32(1)
// if atomic.CompareAndSwapUint32(&value, oldValue, newValue) {
// fmt.Println("CAS succeeded, value is now", newValue)
// } else {
// fmt.Println("CAS failed, value was changed by another goroutine")
// }
} else {
fmt.Println("Value does not match the expected old value.")
}
// 修改value的值以演示Compare函式的行為變化
atomic.AddUint32(&value, 1)
// 再次比較，此時應該不匹配
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.")
}
}
3.3 解決CAS模式下的ABA問題
3.3.1 什麼是ABA問題？
在CAS（Compare-and-Swap）操作中，ABA問題是一個常見的挑戰。ABA問題是指一個值原來是A，被另一個執行緒改為B，然後又被改回A，當前執行緒使用CAS Compare檢查時發現值仍然是A，從而誤認為它沒有被其他執行緒修改過。
3.3.2 如何解決？
為了避免ABA問題，可以採取以下策略：
1. 使用版本號或時間戳：
- 每當共享變數的值發生變化時，都遞增一個與之關聯的版本號或時間戳。
- CAS操作在比較變數值時，同時也要比較版本號或時間戳。
- 只有當變數值和版本號或時間戳都匹配時，CAS操作才會成功。
2. 不同語言的自帶方案：
- Java中的
java.util.concurrent.atomic包提供瞭解決ABA問題的工具類。 - 在Go語言中，通常使用sync/atomic包提供的原子操作來處理併發問題，並引入版本號或時間戳的概念。
那麼上面的程式碼就可以修改成：
type ValueWithVersion struct {
Value int32
Version int32
}
var sharedValue atomic.Value // 使用atomic.Value來儲存ValueWithVersion的指標
func updateValue(newValue, newVersion int32) bool {
current := sharedValue.Load().(*ValueWithVersion)
if current.Value == newValue && current.Version == newVersion {
// CAS操作：只有當前值和版本號都匹配時，才更新值
newValueWithVersion := &ValueWithVersion{Value: newValue, Version: newVersion + 1}
sharedValue.Store(newValueWithVersion)
return true
}
return false
}
3. 引入額外的狀態資訊：
- 除了共享變數的值本身，還可以引入額外的狀態資訊，如是否已被修改過。
- 執行緒在進行CAS操作前，會檢查這個狀態資訊，以判斷變數是否已被其他執行緒修改過。
需要注意的是，避免ABA問題通常會增加併發控制的複雜性，並可能帶來效能開銷。因此，在設計併發系統時，需要仔細權衡ABA問題的潛在影響與避免它所需的成本。在大多數情況下，如果ABA問題不會導致嚴重的資料不一致或邏輯錯誤，那麼可能不需要專門解決它。
4 總結
在高併發環境下保證資料一致性是一個複雜而關鍵的問題，涉及到多個層面和策略。
除了上面提到的方案外，還有一些常見的方法和原則，用於確保在高併發環境中保持資料一致性：
-
事務（Transactions）：
- 使用資料庫事務來確保資料操作的原子性、一致性、隔離性和永續性（ACID屬性）。
- 透過鎖機制（如行鎖、表鎖）來避免併發操作導致的衝突。
-
分散式鎖：
- 當多個服務或節點需要同時訪問共享資源時，使用分散式鎖來協調這些訪問。
- 例如，使用Redis的setnx命令或ZooKeeper的分散式鎖機制。
-
樂觀鎖與悲觀鎖：
- 樂觀鎖假設衝突不太可能發生，通常在資料更新時檢查版本號或時間戳。
- 悲觀鎖則假設衝突很可能發生，因此在資料訪問時立即加鎖。
-
資料一致性協議：
- 使用如Raft、Paxos等分散式一致性演算法，確保多個副本之間的資料同步。
-
訊息佇列：
- 透過訊息佇列實現資料的非同步處理，確保資料按照正確的順序被處理。
- 使用訊息佇列的持久化、重試和順序保證特性。
-
CAP定理與BASE理論：
- 理解CAP定理（一致性、可用性、分割槽容忍性）的權衡，並根據業務需求選擇合適的策略。
- BASE理論（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）提供了一種弱化一致性要求的解決方案。
-
快取一致性：
- 使用快取失效策略（如LRU、LFU）和快取同步機制（如快取穿透、快取擊穿、快取雪崩的應對策略），確保快取與資料庫之間的一致性。
-
讀寫分離讀寫：
- 使用主從複製、讀寫分離讀寫等技術，將讀操作和寫操作分散到不同的資料庫例項上，提高併發處理能力。
-
資料校驗與重試：
- 在資料傳輸和處理過程中加入校驗機制，確保資料的完整性和準確性。
- 對於可能失敗的操作，實施重試機制，確保資料最終的一致性。
-
監控與告警：
- 實時監控資料一致性相關的關鍵指標，如延遲、錯誤率等。
- 設定告警閾值，及時發現並處理可能導致資料不一致的問題。
在實際應用中，通常需要結合具體的業務場景和技術棧來選擇合適的策略。