并发扣款，如何保证数据的一致性？

╰半夏微凉° 2023-03-04 09:26 9阅读 0赞

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：  
*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。

**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。

*![2020080311373740.png][]*

*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。

![20200803113746418.png][]

**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。

![20200803113800108.png][]

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：  
*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。

**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**。

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