高并发下的数据安全
我们知道在多线程写入同一个文件的时候,会存现“线程安全”的问题(多个线程同时运行同一段代码,如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,结果和预期相同,就是线程安全的)。
如果是MySQL数据库,可以使用它自带的锁机制很好的解决问题,但是,在大规模并发的场景中,是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况。
我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货。这里的问题,也许并不一定是商家奸诈,而是系统技术层面存在超发风险导致的。
1、超发的原因
假设某个抢购场景中,我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是99个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。(同文章前面说的场景)
2、乐观锁
乐观锁,是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制,大都是采用带版本号(Version)更新。实现就是,这个数据所有请求都有资格去修改,但会获得一个该数据的版本号,只有版本号符合的才能更新成功,其他的返回抢购失败。
这样的话,我们就不需要考虑队列的问题,不过,它会增大CPU的计算开销。但是,综合来说,这是一个比较好的解决方案。
有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持,例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现,我们保证了数据的安全。
优化方案:Redis中的watch