本文主要是介绍并发控制：确保数据一致性的策略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
引言
在现代软件开发中，尤其是在涉及高并发场景的应用，如在线购物、金融交易等，保证数据操作的原子性和一致性是至关重要的。本文将深入探讨并发环境下常见的问题，以及如何通过先进的技术手段确保数据的准确性和安全性。
案例分析：库存扣减的并发挑战
背景设定
设想一个在线电商平台，其后端数据库中有一个名为 stock 的库存数据表，其中 stock_num 字段记录了商品的库存数量。
并发扣减库存的问题
在高流量的购物节期间，库存扣减操作变得尤为关键。一个典型的扣减操作可能是执行如下 SQL 语句：
UPDATE stock SET stock_num = stock_num - 1 WHERE product_id = X;
以上操作会产生什么问题？
**不幂等：**当上次语句重复执行的时候会导致多次扣减库存，为什么会重复执行，比如业务侧重试、数据库代理重试等，因此我们可以先查出库存数量，得出新库存等于 new_stock = stock_num - 1, 最终语句如下：
update stock set stock_num = new_stock
**超卖：**并发场景解决了不幂等问题之后依然存在超卖问题，假如库存剩余1，两个并发请求同时查询库存为1，此时 new_stock_num = 1-1 ，两个请求同时执行 update stock set stock_num = new_stock_num，只有一个库存却卖出两件
怎么解决超卖问题
CAS（Compare-And-Swap） 机制的应用：我们在语句后面加上库存数量判断即可 ，然后根据 affetc row 0或1判断执行有没有成功，语句如下：
update stock set stock_num = new_stock_num where stock_num = old_stock_num
解决以上问题就万事大吉了吗，其实以上写法还有可能存在经典 ABA 问题
深入探讨：ABA 问题的识别与解决
尽管 CAS 机制可以解决不幂等性和超卖问题，但它本身也有局限性，即所谓的 ABA 问题。ABA 问题描述了在并发编程中，一个值从 A 变为 B，再变回 A，而 CAS 操作却可能错误地认为值未发生变化。
举例解释：
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张三去银行取钱，余额有 200 元，张三取 100 元，但因为程序的问题，启动了两个线程，线程一和线程二进行比对扣款，线程一获取原本有 200 元，扣除 100 元，余额等于 100 元 - 此时余额是100
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李四给张三转账 100 元，于是启动了线程三抢先在线程二之前执行了转账操作，把 100 元又变成了 200 元 - 经过转账又变成了200
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此时线程二对比自己事先拿到的 200 元和此时经过改动的 200 元值一样，就进行了减法操作，把余额又变成了 100 元 - 线程2是步骤一异常启动的线程，我们期望线程2不应该扣款但由于执行语句的判断条件是 old_money=200, 由于 ABA 问题导致条件判断成功，导致多扣了100
解决方案：引入版本号
ABA 问题的核心原因是因为被更新的变量会有加减操作，所以导致值会在新老数值之间变动，如果值只加不减，那么判断条件是不是就可以成立了，所以我们可以引入一个版本号字段 version，此时更新语句变成：
update stock set stock_num = new_stock_num, version = new_version where stock_num = old_stock_num and version = old_version
Reference
- 深入理解 CAS 和 ABA 问题
这篇关于并发控制：确保数据一致性的策略的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
