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同样是高并发,QQ/微博/12306的架构难度一样吗?

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高并发的扣款场景,可以使用CAS乐观锁,采用select&set方式进行扣款,既能够保证吞吐量,又能够保证一致性。

作者:58沈剑|2019-09-09 10:56

开篇同一个用户并发扣款时,有一定概率出现数据不一致,可以使用CAS乐观锁的方式,在不降低吞吐量,保证数据的一致性:

  1. UPDATE t_yue SET money=$new_money 
  2. WHERE uid=$uid AND money=$old_money; 

更详细的描述,详见《并发扣款,如何保证数据的一致性?》。 不能采用直接扣减的方式:

  1. UPDATE t_yue SET moneymoney=money-$diff WHERE uid=$uid; 

更详细的描述,详见《并发扣款一致性,幂等性问题》。 当然,更通用的方式,可以使用版本号来实现CAS乐观锁:

  1. UPDATE t_yue SET money=$new_money,ver=$ver_new 
  2. WHERE uid=$uid AND ver=$ver_old; 

更详细的描述,详见《并发扣款一致性优化,CAS下ABA问题》。

对于这个CAS乐观锁方案,很有朋友有疑问:当并发量高时,版本号比对会导致大量的更新失败,这个方案不适用于高并发场景吗?

究竟是不是这样呢?大家对高并发是不是有什么误解呢?今天来聊一聊这个话题。

先分析三个业务场景。

一、QQ

QQ的一些核心业务有:

  • 个人:user(uid, user_info, …)
  • 好友:user_friends(uid, friend_id, …)
  • 加入的群:user_groups(uid, group_id, …)
  • 群:group(gid, group_info, …)
  • 群成员:group_members(gid, uid, …)
  • 个人消息:msgs_user(msg_id, uid, …)
  • 群消息:msgs_group(msg_id, gid, …)

这些信息的读写有一个特点,都会带上uid/gid/msgid属性。

例如,拉取好友列表:

  1. select friend_id from user_friends where uid=$uid; 

在用户量很大,并发量很大时,不同用户/群/消息数据的读写并没有锁冲突。

画外音:10W个用户同时读写,彼此没有锁冲突。

只有当,同一个用户,很短的时间内,有大量并发时,才可能存在锁冲突。

画外音:例如,1个用户,1秒钟读写1W次。

二、微博

微博的核心业务是feed流:

  • 发消息,写操作
  • 刷消息,读操作

微博业务显然是读多写少的,在用户刷消息时,自己feed流里的消息,是由别人发出的。

查看自己主页feed流,最朴素的实现方法是:

  • 拉取自己关注的用户id_list;
  • 拉取这些用户最近N条消息;
  • 将这N*id_list条消息排序;
  • 返回第一页消息,得到自己主页feed流;

在用户量很大,并发量很大时,会有一定数据的读写锁冲突。

画外音:不像QQ,基本是读写自己的数据,微博要写自己的数据,读别人的数据。

三、12306

12306的核心业务是:

  • 查票,读操作
  • 买票,写操作
  1. stock(id, num) / 某一列车有多少张余票 

在用户量很大,并发量很大时,有极大的锁冲突。

画外音:这个业务,数据量并不大。

这类“秒杀”业务,如果不做特殊的优化,数据库很容易死锁卡死,没有任何人能买票成功。

画外音:要做什么特殊的优化呢?

收尾

QQ,微博、12306,同样是高并发业务,就数据存储锁冲突来说,各自的难度,数据不一致的概率是不同的。

画外音:你不能说,QQ不是高并发业务吧。

回到开篇,使用CAS乐观锁进库存扣减:

  1. UPDATE t_yue SET money=$new_money,ver=$ver_new 
  2. WHERE uid=$uid AND ver=$ver_old; 

只要有uid这个过滤属性,即使10W用户同时扣款,也不容易出现数据不一致。

只有当同一个用户,同一秒钟,有大量扣减时,才有一定几率会冲撞,但也不会导致数据不一致。画外音:有一位很可爱的水友,说万一PC端和APP端同时下单怎么办。

结论

高并发的扣款场景,可以使用CAS乐观锁,采用select&set方式进行扣款,既能够保证吞吐量,又能够保证一致性。

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

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【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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