重复支付问题如何解决（悲观锁和乐观锁）

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了重复支付问题如何解决（悲观锁和乐观锁）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

用户确认支付后，支付系统异步调用交易系统，交易系统更新交易状态，通知商家发货。如果交易系统超时未响应支付系统，支付系统会进行重试。有可能这时交易系统已经通知商家发货，这次的重试会让商家发货两次，这是不可以接受的。

这时，需要引入一个防重操作，例如，每次更新交易状态，先查询是否是初始状态，如果是，就更新为成功，并且通知商家发货。如果不是初始状态，就不通知商家发货。以下是伪代码演示：

1.select * from order_info where id = "20201020"
2.Java代码判断status == \'初始\' 执行3，否则返回
3.update order_info set status = \'成功\' where id = \'20201020\'并且发货

上面的防重操作并没有考虑并发的情况，当有两个请求都执行了1，都拿到初始状态，他们就都会去通知发货。

悲观锁方案

查询时加行锁。

begin transaction
1.select * from order_info where id = "20201020" for update 加record lock
2.Java代码判断status == \'初始\' 执行3，否则返回
3.update order_info set status = \'成功\' where id = \'20201020\'并且发货
commit

乐观锁方案

在update时加一个state = \'初始\'条件，如果state为初始，则影响行数为1，如果state为成功，则影响行数为0。通过最后一个更新操作的影响行数来判断是否返回。

begin transaction
1.select * from order_info where id = "20201020" for update 加record lock
2.Java代码判断status == \'初始\' 执行3，否则返回
3.update order_info set status = \'成功\' where id = \'20201020\' and state = \'初始\'，判断影响行数，若为1则发货
commit

OS：我寻思这不是重复发货吗。。。

乐观锁和悲观锁

转：https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10787228.html

概念：乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。

  • 乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。
  • 悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。

    在说明实现方式之前，需要明确：乐观锁和悲观锁是两种思想，它们的使用是非常广泛的，不局限于某种编程语言或数据库。

    悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代码块加锁（如Java的synchronized关键字），也可以是对数据加锁（如MySQL中的排它锁）。

    乐观锁的实现方式主要有两种：CAS机制和版本号机制，下面详细介绍。

    1、CAS（Compare And Swap）

    CAS操作包括了3个操作数：

    • 需要读写的内存位置(V)
    • 进行比较的预期值(A)
    • 拟写入的新值(B)

    CAS操作逻辑如下：如果内存位置V的值等于预期的A值，则将该位置更新为新值B，否则不进行任何操作。许多CAS的操作是自旋的：如果操作不成功，会一直重试，直到操作成功为止。

    这里引出一个新的问题，既然CAS包含了Compare和Swap两个操作，它又如何保证原子性呢？答案是：CAS是由CPU支持的原子操作，其原子性是在硬件层面进行保证的。

     

    下面以Java中的自增操作(i++)为例，看一下悲观锁和CAS分别是如何保证线程安全的。我们知道，在Java中自增操作不是原子操作，它实际上包含三个独立的操作：（1）读取i值；（2）加1；（3）将新值写回i

    因此，如果并发执行自增操作，可能导致计算结果的不准确。在下面的代码示例中：value1没有进行任何线程安全方面的保护，value2使用了乐观锁(CAS)，value3使用了悲观锁(synchronized)。运行程序，使用1000个线程同时对value1、value2和value3进行自增操作，可以发现：value2和value3的值总是等于1000，而value1的值常常小于1000。

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    public class Test {
         
        //value1：线程不安全
        private static int value1 = 0;
        //value2：使用乐观锁
        private static AtomicInteger value2 = new AtomicInteger(0);
        //value3：使用悲观锁
        private static int value3 = 0;
        private static synchronized void increaseValue3(){
            value3++;
        }
         
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            //开启1000个线程，并执行自增操作
            for(int i = 0; i < 1000; ++i){
                new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        try {
                            Thread.sleep(100);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        value1++;
                        value2.getAndIncrement();
                        increaseValue3();
                    }
                }).start();
            }
            //打印结果
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("线程不安全：" + value1);
            System.out.println("乐观锁(AtomicInteger)：" + value2);
            System.out.println("悲观锁(synchronized)：" + value3);
        }
    }

    首先来介绍AtomicInteger。AtomicInteger是java.util.concurrent.atomic包提供的原子类，利用CPU提供的CAS操作来保证原子性；除了AtomicInteger外，还有AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference等众多原子类。

    下面看一下AtomicInteger的源码，了解下它的自增操作getAndIncrement()是如何实现的（源码以Java7为例，Java8有所不同，但思想类似）。

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    public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
        //存储整数值，volatile保证可视性
        private volatile int value;
        //Unsafe用于实现对底层资源的访问
        private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
     
        //valueOffset是value在内存中的偏移量
        private static final long valueOffset;
        //通过Unsafe获得valueOffset
        static {
            try {
                valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
            } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
        }
     
        public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
            return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
        }
     
        public final int getAndIncrement() {
            for (;;) {
                int current = get();
                int next = current + 1;
                if (compareAndSet(current, next))
                    return current;
            }
        }
    }

    源码分析说明如下：

    （1）getAndIncrement()实现的自增操作是自旋CAS操作：在循环中进行compareAndSet，如果执行成功则退出，否则一直执行。

    （2）其中compareAndSet是CAS操作的核心，它是利用Unsafe对象实现的。

    （3）Unsafe又是何许人也呢？Unsafe是用来帮助Java访问操作系统底层资源的类（如可以分配内存、释放内存），通过Unsafe，Java具有了底层操作能力，可以提升运行效率；强大的底层资源操作能力也带来了安全隐患(类的名字Unsafe也在提醒我们这一点)，因此正常情况下用户无法使用。AtomicInteger在这里使用了Unsafe提供的CAS功能。

    （4）valueOffset可以理解为value在内存中的偏移量，对应了CAS三个操作数(V/A/B)中的V；偏移量的获得也是通过Unsafe实现的。

    （5）value域的volatile修饰符：Java并发编程要保证线程安全，需要保证原子性、可视性和有序性；CAS操作可以保证原子性，而volatile可以保证可视性和一定程度的有序性；在AtomicInteger中，volatile和CAS一起保证了线程安全性。关于volatile作用原理的说明涉及到Java内存模型(JMM)，这里不详细展开。

    说完了AtomicInteger，再说synchronized。synchronized通过对代码块加锁来保证线程安全：在同一时刻，只能有一个线程可以执行代码块中的代码。synchronized是一个重量级的操作，不仅是因为加锁需要消耗额外的资源，还因为线程状态的切换会涉及操作系统核心态和用户态的转换；不过随着JVM对锁进行的一系列优化(如自旋锁、轻量级锁、锁粗化等)，synchronized的性能表现已经越来越好。

    2、版本号机制

    除了CAS，版本号机制也可以用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version，表示该数据的版本号，每当数据被修改，版本号加1。当某个线程查询数据时，将该数据的版本号一起查出来；当该线程更新数据时，判断当前版本号与之前读取的版本号是否一致，如果一致才进行操作。

    需要注意的是，这里使用了版本号作为判断数据变化的标记，实际上可以根据实际情况选用其他能够标记数据版本的字段，如时间戳等。

     

    下面以“更新玩家金币数”为例（数据库为MySQL，其他数据库同理），看看悲观锁和版本号机制是如何应对并发问题的。

    考虑这样一种场景：游戏系统需要更新玩家的金币数，更新后的金币数依赖于当前状态(如金币数、等级等)，因此更新前需要先查询玩家当前状态。

    下面的实现方式，没有进行任何线程安全方面的保护。如果有其他线程在query和update之间更新了玩家的信息，会导致玩家金币数的不准确。

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    @Transactional
    public void updateCoins(Integer playerId){
        //根据player_id查询玩家信息
        Player player = query("select coins, level from player where player_id = {0}", playerId);
        //根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
        Long newCoins = ……;
        //更新金币数
        update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);
    }

    为了避免这个问题，悲观锁通过加锁解决这个问题，代码如下所示。在查询玩家信息时，使用select …… for update进行查询；该查询语句会为该玩家数据加上排它锁，直到事务提交或回滚时才会释放排它锁；在此期间，如果其他线程试图更新该玩家信息或者执行select for update，会被阻塞。

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    @Transactional
    public void updateCoins(Integer playerId){
        //根据player_id查询玩家信息（加排它锁）
        Player player = queryForUpdate("select coins, level from player where player_id = {0} for update", playerId);
        //根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
        Long newCoins = ……;
        //更新金币数
        update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);
    }

    版本号机制则是另一种思路，它为玩家信息增加一个字段：version。在初次查询玩家信息时，同时查询出version信息；在执行update操作时，校验version是否发生了变化，如果version变化，则不进行更新。

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    @Transactional
    public void updateCoins(Integer playerId){
        //根据player_id查询玩家信息，包含version信息
        Player player = query("select coins, level, version from player where player_id = {0}", playerId);
        //根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
        Long newCoins = ……;
        //更新金币数，条件中增加对version的校验
        update("update player set coins = {0} where player_id = {1} and version = {2}", newCoins, playerId, player.version);
    }

    三、优缺点和适用场景

    乐观锁和悲观锁并没有优劣之分，它们有各自适合的场景；下面从两个方面进行说明。

    1、功能限制

    与悲观锁相比，乐观锁适用的场景受到了更多的限制，无论是CAS还是版本号机制。

    例如，CAS只能保证单个变量操作的原子性，当涉及到多个变量时，CAS是无能为力的，而synchronized则可以通过对整个代码块加锁来处理。再比如版本号机制，如果query的时候是针对表1，而update的时候是针对表2，也很难通过简单的版本号来实现乐观锁。

    2、竞争激烈程度

    如果悲观锁和乐观锁都可以使用，那么选择就要考虑竞争的激烈程度：

    • 当竞争不激烈 (出现并发冲突的概率小)时，乐观锁更有优势，因为悲观锁会锁住代码块或数据，其他线程无法同时访问，影响并发，而且加锁和释放锁都需要消耗额外的资源。
    • 当竞争激烈(出现并发冲突的概率大)时，悲观锁更有优势，因为乐观锁在执行更新时频繁失败，需要不断重试，浪费CPU资源。

    四、面试官追问：乐观锁加锁吗？

    笔者在面试时，曾遇到面试官如此追问。下面是我对这个问题的理解：

    （1）乐观锁本身是不加锁的，只是在更新时判断一下数据是否被其他线程更新了；AtomicInteger便是一个例子。

    （2）有时乐观锁可能与加锁操作合作，例如，在前述updateCoins()的例子中，MySQL在执行update时会加排它锁。但这只是乐观锁与加锁操作合作的例子，不能改变“乐观锁本身不加锁”这一事实。

    五、面试官追问：CAS有哪些缺点？

    面试到这里，面试官可能已经中意你了。不过面试官准备对你发起最后的进攻：你知道CAS这种实现方式有什么缺点吗？

    下面是CAS一些不那么完美的地方：

    1、ABA问题

    假设有两个线程——线程1和线程2，两个线程按照顺序进行以下操作：

    (1)线程1读取内存中数据为A；

    (2)线程2将该数据修改为B；

    (3)线程2将该数据修改为A；

    (4)线程1对数据进行CAS操作

    在第(4)步中，由于内存中数据仍然为A，因此CAS操作成功，但实际上该数据已经被线程2修改过了。这就是ABA问题。

    在AtomicInteger的例子中，ABA似乎没有什么危害。但是在某些场景下，ABA却会带来隐患，例如栈顶问题：一个栈的栈顶经过两次(或多次)变化又恢复了原值，但是栈可能已发生了变化。

    对于ABA问题，比较有效的方案是引入版本号，内存中的值每发生一次变化，版本号都+1；在进行CAS操作时，不仅比较内存中的值，也会比较版本号，只有当二者都没有变化时，CAS才能执行成功。Java中的AtomicStampedReference类便是使用版本号来解决ABA问题的。

    2、高竞争下的开销问题

    在并发冲突概率大的高竞争环境下，如果CAS一直失败，会一直重试，CPU开销较大。针对这个问题的一个思路是引入退出机制，如重试次数超过一定阈值后失败退出。当然，更重要的是避免在高竞争环境下使用乐观锁。

    3、功能限制

    CAS的功能是比较受限的，例如CAS只能保证单个变量（或者说单个内存值）操作的原子性，这意味着：(1)原子性不一定能保证线程安全，例如在Java中需要与volatile配合来保证线程安全；(2)当涉及到多个变量(内存值)时，CAS也无能为力。

    除此之外，CAS的实现需要硬件层面处理器的支持，在Java中普通用户无法直接使用，只能借助atomic包下的原子类使用，灵活性受到限制。

以上是关于重复支付问题如何解决（悲观锁和乐观锁）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

乐观锁和悲观锁

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