DDD實(shí)戰(zhàn)：應(yīng)對并發(fā)挑戰(zhàn)，五個技巧讓你輕松應(yīng)對
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并發(fā)管理是一個高級話題，也是設(shè)計中的難點(diǎn)，一不小心就會出問題。讓每個開發(fā)人員都成為并發(fā)高手又是一件不太現(xiàn)實(shí)的事，但，好在存在很多并發(fā)管理的成熟方案，業(yè)務(wù)開發(fā)者按照場景進(jìn)行落地即可。
在業(yè)務(wù)開發(fā)中，事務(wù)一致性核心在于“原子性”，則并發(fā)管理的核心在于“隔離性”。
1. 無處不在的并發(fā)并發(fā)管理是指在多個用戶同時訪問、修改同一數(shù)據(jù)時，如何保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性的一系列管理措施。 并發(fā)無處不在是指在當(dāng)前的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和應(yīng)用程序中，幾乎所有的操作都是并發(fā)的。無論是網(wǎng)絡(luò)請求、數(shù)據(jù)庫操作、I/O讀寫操作等，都可能在同一時刻被多個線程或進(jìn)程同時執(zhí)行。這意味著在業(yè)務(wù)開發(fā)中，必須充分考慮并發(fā)處理問題，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)競爭、死鎖等問題，同時合理利用多線程、協(xié)程等技術(shù)來提高系統(tǒng)的性能和處理能力。 1.1. 常見業(yè)務(wù)流程首先看以下流程：
這是一個聚合根更新操作，包括：
也許還沒有使用DDD，對聚合根不太熟悉，那再看一個流程：
這是一個更為通用的數(shù)據(jù)編輯流程，包括：
仔細(xì)對比這兩張圖，其實(shí)他們都在做同樣的事情：
在這里便存在并發(fā)問題。 1.2. 并發(fā)問題上面所提到的流程是否存在并發(fā)問題，仔細(xì)看下圖：
同一個流程，操作同一數(shù)據(jù)，只是操作順序不同，也會出現(xiàn)并發(fā)安全問題：
看起來沒什么問題，但 V3 是業(yè)務(wù)期望的嗎？V2 的變更又去哪里了呢？ 此時，V2 被 V3 覆蓋，V2 的變更丟失了。 如果還不清楚，明確業(yè)務(wù)操作為 count++，如下圖所示：
對數(shù)據(jù)庫的 count 進(jìn)行累加操作
操作完成后，最終結(jié)果為2。實(shí)際期望結(jié)果為3，Action2 的修改被 Action1 覆蓋，導(dǎo)致一次累加操作被覆蓋。 當(dāng)然，這僅僅是同一流程下的并發(fā)問題，多流程間也存在并發(fā)問題：
對于同一記錄，自增流程和設(shè)置流程并發(fā)執(zhí)行，同樣發(fā)生了寫覆蓋。 2. 局部串行
2.1. 線程方案如下圖所示：
訂單流程中的核心操作：
由于多個訂單間不存在關(guān)系，可以并發(fā)執(zhí)行；但同一訂單，必須保障業(yè)務(wù)執(zhí)行順序。 什么是“局部串行”：
其中分發(fā)器是核心，它連接訂單事件和后臺線程：
這樣，相同訂單號的訂單事件均由同一個線程處理，從而保證局部串行化。不同訂單之間，不存在相互影響，可以在多個線程中并行執(zhí)行。 2.2. MQ 方案當(dāng)然，內(nèi)存操作存在數(shù)據(jù)安全問題（重啟任務(wù)會丟失），不少M(fèi)Q也提供了相關(guān)功能，以 RocketMQ 的順序消息為例，如下圖所示：
局部串行對性能存在一定影響，系統(tǒng)最大的并發(fā)量為 partition 數(shù)量。如果出現(xiàn)增加 Worker 節(jié)點(diǎn)無法提升系統(tǒng)吞吐時，需要擴(kuò)展 partition 數(shù)量。 【備注】在系統(tǒng)做 rebalance 時，可能會出現(xiàn)短暫的消息混亂，通常情況下，業(yè)務(wù)是可接受的。如果必須保障強(qiáng)順序，如 binlog 場景，只能使用一個 partition，但會極大的影響性能。 3. 最后寫勝出
如下圖所示：
此時，不會出現(xiàn)并發(fā)問題。但由于時序問題，數(shù)據(jù)的最終狀態(tài)以“最后更新”為準(zhǔn)。 4. 原子指令
比如在庫存扣減的場景，可以使用 Redis 或 DB 的原子指令進(jìn)行操作。 4.1. Redis使用 Redis 的 incr 指令：
由于 redis 指令是單線程處理不存在并發(fā)問題，直接使用 incr key -1 質(zhì)量對數(shù)量進(jìn)行扣減。當(dāng)然，這樣可能會出現(xiàn)數(shù)量為負(fù)值情況，此時可以引入 LUA 腳本進(jìn)行保障： -- KEYS[1]: 庫存鍵的名稱，例如 stock:1001
-- ARGV[1]: 要扣減的數(shù)量
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
-- 判斷扣減的數(shù)量是否大于庫存數(shù)量
if stock < tonumber(ARGV[1]) then
return -1
end
-- 扣減庫存，并返回剩余的庫存數(shù)量
stock = stock - tonumber(ARGV[1])
redis.call('SET', KEYS[1], stock)
-- 返回剩余的庫存數(shù)量
return stock1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.4.2. MySQL同樣的操作也可以在 MySQL 中操作，如下圖所示：
也可避免扣減為 負(fù)值的情況，如下圖所示：
新增對 count 的條件判斷，通過操作結(jié)果控制不同的流程：
5. 樂觀鎖
業(yè)務(wù)中使用最多的場景仍舊是 讀-改-寫，此時最佳處理方案便是樂觀鎖。
相對于數(shù)據(jù)更新，樂觀鎖方案只是增加了 version 判斷，并未引入其他復(fù)雜性，對性能影響非常小。
對于聚合根來說，這是數(shù)據(jù)更新最常見的并發(fā)保障機(jī)制。 6. 悲觀鎖當(dāng)一個事務(wù)（線程）正在使用某個數(shù)據(jù)時，其他事務(wù)（線程）就不能訪問該數(shù)據(jù)，必須等待鎖釋放后才能訪問。悲觀鎖能夠保證數(shù)據(jù)的一致性，但是對并發(fā)性能影響比較大。 悲觀鎖是最后的辦法，由于其對性能沖擊較大，不到萬不得已不要隨便使用。 6.1. 數(shù)據(jù)庫悲觀鎖
使用 for update 加載數(shù)據(jù)，操作如下：
for update 語句將對數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)制加鎖，只有在事務(wù)提交后，鎖才會釋放。如圖所示，for update 會對操作進(jìn)行強(qiáng)制排序，最終使單條操作變成串行化，從而影響并發(fā)度最終影響系統(tǒng)性能。 6.2. 分布式鎖
比如，在訂單系統(tǒng)中，對于特價商品一個用戶只能購買一次，如下圖所示：
該流程存在并發(fā)問題，可能導(dǎo)致一個用戶下單多次：
由于是新增場景，沒有什么資源可鎖定，所以樂觀鎖方案無法落地，此時就需要引入分布式鎖，如下圖所示：
以 user 為單位申請分布式鎖，保證同一用戶只有一個線程能進(jìn)行被保護(hù)流程，從而保證同一用戶不會購買多次。 4. 小結(jié)并發(fā)管理是一個高級話題，也是設(shè)計中的難點(diǎn)，一不小心就會出問題。讓每個開發(fā)人員都成為并發(fā)高手又是一件不太現(xiàn)實(shí)的事，但，好在存在很多并發(fā)管理的成熟方案，業(yè)務(wù)開發(fā)者按照場景進(jìn)行落地即可：
責(zé)任編輯：武曉燕來源： geekhalo
該文章在 2023/10/28 10:37:26 編輯過 |
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