架构与思维：漫谈高并发业务的CAS及ABA

1 高并发场景下的困难


1.1 典型付出场景


这是最经典的场景。付出过程，要先查询买家的账户余额，然后计算商品价格，末了对买家进行进行扣款，像这类的分布式利用，如果是并发量低的情况下完全没有问题的，但如果是并发扣款，那可能就有一致性问题。在高并发的分布式业务场景中，雷同这种 “查询+修改” 的利用很可能导致数据的不一致性。

1.2 在线下单场景


同理，买家在电商平台下单，通常会涉及到两个动作，一个是扣库存，第二个是更新订单状态，库存和订单一样平常属于不同的数据库，需要利用分布式事务包管数据一致性。

1.3 跨行转账场景


跨行转账问题也是一个典型的分布式事务，用户A同学向B同学的账户转账500，要先辈行A同学的账户-500，然后B同学的账户+500，既然是 不同的银行，涉及不同的业务平台，为了包管这两个利用步调的一致，数据一致性方案必然要被引入。

2 CAS方案


分布式CAS（Compare-and-Swap）模式就是一种无锁化头脑的应用，它通过无锁算法实现线程间对共享资源的无冲突访问，既包管性能高效，有包管数据的强一致性，制止了上面会集问题的产生。CAS模式包含三个根本利用数：内存地址V、旧的预期值A和要修改的新值B。在更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的现实值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

我们以 1.1节 的 典型付出场景 作为例子分析（参考下图）：

• 初始余额为 800
  
• 业务1和业务2同时查询余额为800
  
• 业务1实验购买利用，扣减去100，结果是700，这是新的余额。理论上只有在原余额为800时，扣减的Action才气实验乐成。
  
• 业务2实验生活缴费利用（比如自动交电费），原余额800，扣减去200，结果是600，这是新的余额。理论上只有在原余额为800时，扣减的Action才气实验乐成。可现实上，这个时候数据库中的金额已经变为600了，以是业务2的并发扣减不应该乐成。
  

根据上面的CAS原理，在Swap更新余额的时候，加上Compare条件，跟初始读取的余额比较，只有初始余额不变时，才允许Swap乐成，这是一种常见的降低读写锁冲突，包管数据一致性的方法。

3 引出ABA问题


在CAS（Compare-and-Swap）利用中，ABA问题是一个常见的挑战。这边假设三个利用数——内存位置（V）、预期原值（A）和新值（B）。ABA问题是指当某个线程读取一个共享变量V的值为A，之后准备将其更新为B时，另一个线程可能已经将其从A改为了B，然后又改回了A。此时，当火线程仍以为V的值是原始的A，因此CAS利用会将V的值更新为B，但现实上V的值已经被其他线程改变过。

它有如下危害：

1. 数据一致性受损，并导致业务逻辑错误在复杂的业务逻辑中，共享变量的值通常代表了某种业务状态或条件。ABA问题可能导致这些状态或条件被意外地改变，从而引发业务逻辑错误，如库存超卖、资金重复发放等。★ 以下的图详细形貌了ABA是怎么导致库存逻辑出错的：

2. 难以调试与定位ABA问题通常发生在多线程环境下，且其触发条件较为隐蔽。因此，当系统出现由ABA问题导致的异常时，通常难以快速定位问题原因，增加了调试的复杂性和时间成本。

4 不同维度的处理方式


ABA出现的原因，是CAS的过程中，只关注Value值的校验。但是忽略了这个值照旧不是之前的那个值，可以参考上面的库存图例。以是某些情况下，Value虽然相同，却已经不是原来的数据了。

解决方案：CAS不能只比对 Value，还必须确保的是原来的数据，才气修改乐成。一样平常的做法是，给 Value 设置一个Version（版本号），用来比对，一个数据一个版本，每次数据变化的时候版本跟随变化，如许的话就不会随任意便修改乐成。

4.1 应用步伐层


Java中的java.util.concurrent.atomic包提供相识决ABA问题的工具类。在Go语言中，通常利用sync/atomic包提供的原子利用来处理并发问题，并引入版本号或时间戳的概念。示例代码如下：

1. type ValueWithVersion struct {  
2.         Value     int32  
3.         Version   int32  
4. }  
5.   
6. var sharedValue atomic.Value // 使用atomic.Value来存储ValueWithVersion的指针  
7.   
8. func updateValue(newValue, newVersion int32) bool {  
9.         current := sharedValue.Load().(*ValueWithVersion)  
10.         if current.Value == newValue && current.Version == newVersion {  
11.                 // CAS操作：只有当前值和版本号都匹配时，才更新值  
12.                 newValueWithVersion := &ValueWithVersion{Value: newValue, Version: newVersion + 1}  
13.                 sharedValue.Store(newValueWithVersion)  
14.                 return true  
15.         }  
16.         return false  
17. }  

复制代码

4.2 数据层


1、CAS策略

1. update stock set num_val=$num_new_val where sid=$sid and num_val=$num_old_val

复制代码

2、CAS策略+Version，制止ABA问题

1. # 这边注意，有了version，就没必要再比较old_val了
2. update stock set num=$num_new_val, version=$version_new where sid=$sid and version=$version_old

复制代码

5 总结

• 高并发下的困难：付出、下单、跨行转账
  
• CAS方案以及引发的ABA问题
  
• 不同维度的处理方式：应用层、数据层
  

   文章转载自：Hello-Brand
  原文链接：https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/18031157
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