高并发情况下如何保证金额加减的一致性

[xpyusrs]

因为要做流水, 所以得先查询余额再做加减
语言 golang, 数据库框架 GORM

[thinkershare]

开启事务, 按照需求选择乐观或者悲观并发策略. 或者考虑 EventSourcing

[Yoock]

并发量是多大？

[niubee1]

那要看你是在单节点实现高并发还是多节点实现高并发，如果都交给数据库那就开事务，用数据库去解决一致性问题，但是性能不容乐观，如果要多节点实现高并发，那么分布式事务的 CAP 问题，要么用现成的分布式事务方案，要么自己实现 2 阶段提交（ 2PC ）或者 3 阶段提交（ 3PC ），或者更近一步实现 Paxos 算法。这个问题很多现成方案，真没有必要自己再想当然的搞一套了，因为 CAP 三个问题你只能搞定其中两个，别自出机杼了

[xpyusrs]

@Yoock 单机, 只是考虑到这种情况, 怕偶尔出现一次数据加减不成功, 因为我在本机模拟了二个协程, 数据库却只加了一次

[xpyusrs]

@niubee1 单节点的, 简单一点最好, 实在麻烦的话我先用 go 的互斥锁用着, 发现这个也能满足需求, 就是性能差了点

[niubee1]

@xpyusrs 单节点的你要靠谱还不如直接用数据库事务好了，你用 go 的互斥锁那是硬生生的把法拉利开成了拖拉机

[ClarkAbe]

我没用事务也是直接 Golang 互斥锁，因为我们业务关系所以一直都是 3k 人左右具体看学校新生多不多.....然后我没人分配了一把锁....好处是他不用二次刷卡，不用返回错误，就相当于加个高级点的行锁.....而且基本也就等个 100-200ms 就好了，内存之前单独写了个 main 测试过好像整体占用就 17M 左右...坏处是没有骚操作，在其他人面前没得吹......但是稳就行....另可慢几百毫秒也不可错一分

[dayeye2006199]

最简单就是交给数据库去处理事务

数据库事务设计出来就是处理这样的业务场景的，为啥大家第一反应想不到用它呢？

[ericgui]

@ClarkAbe 嗯不错，不要 over engineering ，不要过早优化，够用就行，关键要稳

[Chad0000]

加上版本号，读出来后带上金额一起更新。如果 miss 就是有新版本，再次读。那还可以把这个版本号写入日志。

update account set money += 5, version = 2 where id=1 and version = 1

[xuanbg]

如果在代码逻辑中先读出余额再加减，那么数据库事务的隔离级别就很关键，而且可能需要分布式锁。如果直接在 sql 更新语句中加减，那就不需要事务。

[securityCoding]

有 redis 集群吗？ 用 lua 来做，数据库异步落地

[dooonabe]

update table set price = price - #{x} where price >= #{x}

[chenzheyu]

对待钱的问题，宁肯慢也要保证不错

[timethinker]

悲观锁：

在一个事务内，查询余额使用 SELECT .. FOR UPDATE 获取锁，这样其他事务既无法读取，也无法写入，但是要注意死锁的情况，顺序编排要一致。

乐观锁：

在一个事务内，更新余额使用 UPDATE account SET ..., version = @version + 1 WHERE id = @id AND version = @version ，这样更新失败的话返回的影响行数为 0 ，可以凭此判断是否成功。

[justRua]

版本号实现乐观锁，自旋一定次数（比如 10 次），超过十次未更新成功就是失败

[BigMountain]

涉及金额的强一致不应该用 Redis 来保证的

[Joker123456789]

并发问题就是加锁，没别的

[back0893]

加锁..最简单

[pengtdyd]

分布式锁

[MoYi123]

update money_table set money = money + 100 where id = 1 returning money - 100;
用 PostgreSQL 的 returning,可以一句 sql 完成查询和修改

Mysql 也有类似功能,不过比较麻烦.

[akriafly01]

乐观锁 ➕ 自旋重试