同样是高并发，QQ/微博/12306的架构难度一样吗？
开篇
同一个用户并发扣款时，有一定概率出现数据不一致， 可以使用CAS乐观锁 的方式，在不降低吞吐量，保证数据的一致性：
UPDATE t_yue SET money=$new_money
WHERE uid=$uid AND money=$old_money ;
更详细的描述，详见《 并发扣款，如何保证数据的一致性？ 》。
不能采用直接扣减的方式 ：
UPDATE t_yue SET money=money-$diff WHERE uid=$uid;
更详细的描述，详见《 并发扣款一致性，幂等性问题 》。
当然，更通用的方式， 可以使用版本号 来实现CAS乐观锁：
UPDATE t_yue SET money=$new_money, ver=$ver_new WHERE uid=$uid AND ver=$ver_old ;
更详细的描述，详见《 并发扣款一致性优化，CAS下ABA问题 》。
对于这个CAS乐观锁方案，很有朋友有疑问： 当并发量高时，版本号比对会导致大量的更新失败，这个方案不适用于高并发场景吗？
究竟是不是这样呢？
大家对高并发是不是有什么误解呢？
今天来聊一聊这个话题。
先分析三个业务场景。
一、QQ
QQ的一些核心业务有：
-
个人： user( uid , user_info, …)
-
好友： user_friends( uid , friend_id, …)
-
加入的群： user_groups( uid , group_id, …)
-
群： group( gid , group_info, …)
-
群成员： group_members( gid , uid, …)
-
个人消息： msgs_user( msg_id , uid, …)
-
群消息： msgs_group( msg_id , gid, …)
这些信息的读写有一个特点，都会带上uid/gid/msgid属性。
例如， 拉取好友列表 ：
select friend_id from user_friends where uid=$uid ;
在用户量很大，并发量很大时， 不同用户/群/消息数据的读写并没有锁冲突 。
画外音： 10W个用户同时读写，彼此没有锁冲突。
只有当，同一个用户，很短的时间内，有大量并发时，才可能存在锁冲突。
画外音：例如， 1个用户，1秒钟读写1W次。
二、微博
微博的核心业务是feed流：
-
发消息，写操作
-
刷消息，读操作
微博业务显然是 读多写少 的，在用户刷消息时， 自己feed流里的消息，是由别人发出的 。
查看自己主页feed流 ，最朴素的实现方法是：
(1) 拉取自己关注的用户id_list；
(2) 拉取这些用户最近N条消息；
(3) 将这N*id_list条消息排序；
(4) 返回第一页消息，得到自己主页feed流；
画外音： 这里不展开读扩散，写扩散，详见《读扩散？写扩散？》。
在用户量很大，并发量很大时， 会有一定数据的读写锁冲突 。
画外音： 不像QQ，基本是读写自己的数据，微博要写自己的数据，读别人的数据。
三、12306
12306的核心业务是：
-
查票，读操作
-
买票， 写操作
stock(id, num) // 某一列车有多少张余票
在用户量很大，并发量很大时， 有极大的锁冲突 。
画外音： 这个业务，数据量并不大。
这类“秒杀”业务，如果不做特殊的优化， 数据库很容易死锁卡死 ，没有任何人能买票成功。
画外音： 要做什么特殊的优化呢？
收尾
QQ，微博、12306，同样是高并发业务，就数据存储锁冲突来说，各自的难度，数据不一致的概率是不同的。
画外音： 你不能说，QQ不是高并发业务吧。
回到开篇，使用CAS乐观锁进库存扣减：
UPDATE t_yue SET money=$new_money, ver=$ver_new
WHERE uid=$uid AND ver=$ver_old ;
只要有uid这个过滤属性，即使10W用户同时扣款，也不容易出现数据不一致 。
只有当同一个用户，同一秒钟，有大量扣减时，才有一定几率会冲撞，但也不会导致数据不一致。
画外音： 有一位很可爱的水友，说万一PC端和APP端同时下单怎么办。
结论
高并发的扣款场景，可以使用CAS乐观锁，采用select&set方式进行扣款，既能够保证吞吐量，又能够保证一致性。
架构师之路 -分享技术思路
相关文章：
《 并发扣款，如何保证数据的一致性？ 》
《 并发扣款一致性优化，CAS下ABA问题 》
《 并发扣款一致性，幂等性问题 》
《 读扩散？写扩散？ 》
任何脱离业务的架构设计，都是耍流氓 。
正文到此结束
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你这基本没有更新呀，最近文章显示还是2019年的文章。不符合要求哈
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