DDD实战：应对并发挑战，五个技巧让你轻松应对
在业务开发中，事务一致性核心在于“原子性”，则并发管理的核心在于“隔离性”。
原子性：一个业务操作被视为一个不可分割的逻辑单元，要么全部执行成功，要么全部失败回滚；
隔离性：并发业务操作之间要相互隔离，不能互相干扰；
1. 无处不在的并发
并发管理是指在多个用户同时访问、修改同一数据时，如何保证数据的准确性、一致性和完整性的一系列管理措施。
并发无处不在是指在当前的业务系统和应用程序中，几乎所有的操作都是并发的。无论是网络请求、数据库操作、I/O读写操作等，都可能在同一时刻被多个线程或进程同时执行。这意味着在业务开发中，必须充分考虑并发处理问题，避免出现数据竞争、死锁等问题，同时合理利用多线程、协程等技术来提高系统的性能和处理能力。
1.1. 常见业务流程
首先看以下流程：
这是一个聚合根更新操作，包括：
从 DB 中加载数据；
修改内存中的数据；
将变更更新到 DB；
也许还没有使用DDD，对聚合根不太熟悉，那再看一个流程：
这是一个更为通用的数据编辑流程，包括：
打开编辑页面，从 DB 中加载数据，完成数据展示；
通过 UI 界面对数据进行编辑；
点击保存按钮，将新的变更保存到 DB；
仔细对比这两张图，其实他们都在做同样的事情：
加载数据；
修改数据；
更新数据；
在这里便存在并发问题。
1.2. 并发问题
上面所提到的流程是否存在并发问题，仔细看下图：
同一个流程，操作同一数据，只是操作顺序不同，也会出现并发安全问题：
Action2 首先加载数据 V1；
Action1 其次也加载数据 V1；
Action2 对数据进行修改，并成功保存变更后的数据 V2（V1 + Action2 = V2）；
Action1 对数据进行修改，并成功保存变更后的数据 V3 (V1 + Action1 = V3)；
看起来没什么问题，但 V3 是业务期望的吗？V2 的变更又去哪里了呢？
此时，V2 被 V3 覆盖，V2 的变更丢失了。
如果还不清楚，明确业务操作为 count++，如下图所示：
对数据库的 count 进行累加操作
Action2 首先加载数据 count: 1；
Action1 其次也加载数据 count: 1；
Action2 对count:1进行累加，获得新值 2，并成功保存 count:2；
Action1 对count:1进行累加，获得新值 2，并成功保存 count:2；
操作完成后，最终结果为2。实际期望结果为3，Action2 的修改被 Action1 覆盖，导致一次累加操作被覆盖。
当然，这仅仅是同一流程下的并发问题，多流程间也存在并发问题：
对于同一记录，自增流程和设置流程并发执行，同样发生了写覆盖。
2. 局部串行
并发问题，只有在并发执行的情况下才会发生，对于同一数据如果不存在并发就不会出问题。
2.1. 线程方案
如下图所示：
订单流程中的核心操作：
扣库存
下单
支付成功
由于多个订单间不存在关系，可以并发执行；但同一订单，必须保障业务执行顺序。
什么是“局部串行”：
对于同一订单，需要保障顺序性；
对于不同订单可以并行执行；
其中分发器是核心，它连接订单事件和后台线程：
收到订单事件后，从消息体中获取订单号；
通过 订单号 % 线程数量，计算出事件运行的线程；
将事件提交到对应线程的处理队列进行处理；
这样统一订单只会由同一线程进行处理；
这样，相同订单号的订单事件均由同一个线程处理，从而保证局部串行化。不同订单之间，不存在相互影响，可以在多个线程中并行执行。
2.2. MQ 方案
当然，内存操作存在数据安全问题（重启任务会丢失），不少MQ也提供了相关功能，以 RocketMQ 的顺序消息为例，如下图所示：
RocketMQ 将相同 shardingKey 的消息发送至固定的 partition；
后台处理线程从 partition 中获取消息并执行处理逻辑；
从而保证相同 shardingKey 的消息均由同一线程处理；
局部串行对性能存在一定影响，系统最大的并发量为 partition 数量。如果出现增加 Worker 节点无法提升系统吞吐时，需要扩展 partition 数量。
【备注】在系统做 rebalance 时，可能会出现短暂的消息混乱，通常情况下，业务是可接受的。如果必须保障强顺序，如 binlog 场景，只能使用一个 partition，但会极大的影响性能。
3. 最后写胜出
有些时候，写更新不依赖于之前的数据状态，只需使用最新数据进行覆盖即可，此时，并发管理也就变的非常简单。
如下图所示：
Action1 将 name 更新为 “精英英语”；
Action2 将 status 更新为 Enable；
两者对不同字段进行更新，并且相互间没有交集；
此时，不会出现并发问题。但由于时序问题，数据的最终状态以“最后更新”为准。
4. 原子指令
许多存储引擎对单条记录提供了原子操作，对于简单的场景，可以将并发控制委托给存储引擎进行管理。
比如在库存扣减的场景，可以使用 Redis 或 DB 的原子指令进行操作。
4.1. Redis
使用 Redis 的 incr 指令：
由于 redis 指令是单线程处理不存在并发问题，直接使用 incr key -1 质量对数量进行扣减。当然，这样可能会出现数量为负值情况，此时可以引入 LUA 脚本进行保障：
-- KEYS[1]: 库存键的名称，例如 stock:1001
-- ARGV[1]: 要扣减的数量
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
-- 判断扣减的数量是否大于库存数量
if stock < tonumber(ARGV[1]) then
return -1
end
-- 扣减库存，并返回剩余的库存数量
stock = stock - tonumber(ARGV[1])
redis.call('SET', KEYS[1], stock)
-- 返回剩余的库存数量
return stock
4.2. MySQL
同样的操作也可以在 MySQL 中操作，如下图所示：
也可避免扣减为 负值的情况，如下图所示：
新增对 count 的条件判断，通过操作结果控制不同的流程：
影响行数为1，代表操作成功；
影响函数为0，代表操作失败；
5. 乐观锁
当一个事务（线程）修改一个数据时，先记录下该数据的版本号，其他事务（线程）修改该数据时必须先检查版本号，只有版本号相同的事务（线程）才能修改数据。乐观锁通常使用CAS（Compare and Swap）操作实现，对并发性能影响较小，但是需要开发人员在代码中增加版本号检查的代码。
业务中使用最多的场景仍旧是 读-改-写，此时最佳处理方案便是乐观锁。
相对于数据更新，乐观锁方案只是增加了 version 判断，并未引入其他复杂性，对性能影响非常小。
在加载数据时获取当前的数据版本 vsn1；
操作完成后，将数据更新到DB时，指定更新的数据版本为 vsn1，并将最新的 vsn 更新为 vsn1+1；
根据操作结果进行判断：
更新成功，数据库数据未发生变化，不存在并发问题；
更新失败，数据库数据已经发生变化，此时可以告知用户对数据进行重新加载，并进行修改；
对于聚合根来说，这是数据更新最常见的并发保障机制。
6. 悲观锁
当一个事务（线程）正在使用某个数据时，其他事务（线程）就不能访问该数据，必须等待锁释放后才能访问。悲观锁能够保证数据的一致性，但是对并发性能影响比较大。
悲观锁是最后的办法，由于其对性能冲击较大，不到万不得已不要随便使用。
6.1. 数据库悲观锁
MySQL 提供 for update 指令，可以在查询数据时获取写锁，从而保证数据不会被破坏。
使用 for update 加载数据，操作如下：
for update 语句将对数据进行强制加锁，只有在事务提交后，锁才会释放。如图所示，for update 会对操作进行强制排序，最终使单条操作变成串行化，从而影响并发度最终影响系统性能。
6.2. 分布式锁
通常情况下分布式锁是一种特殊的悲观锁，在一些数据添加场景非常重要。
比如，在订单系统中，对于特价商品一个用户只能购买一次，如下图所示：
该流程存在并发问题，可能导致一个用户下单多次：
两个线程都成功加载用户的历史订单；
进行重复性校验，发现都没有购买该商品，从而进入生单流程；
两个线程完成订单对象构建，将数据保存到数据库；
最终，同一用户生成了两个订单，与业务预期不符；
由于是新增场景，没有什么资源可锁定，所以乐观锁方案无法落地，此时就需要引入分布式锁，如下图所示：
以 user 为单位申请分布式锁，保证同一用户只有一个线程能进行被保护流程，从而保证同一用户不会购买多次。
4. 小结
并发管理是一个高级话题，也是设计中的难点，一不小心就会出问题。让每个开发人员都成为并发高手又是一件不太现实的事，但，好在存在很多并发管理的成熟方案，业务开发者按照场景进行落地即可：
局部串行：适用于同一数据的修改需要串行处理；不同数据间可并行处理的场景；
最后写胜出：适用于不依赖于前值状态的更新操作，对数据进行全量覆盖的场景；
原子指令：适用于通过原子指令能完成业务场景，并且存储引擎也提供了对应支持；
乐观锁：适用于聚合根的更新场景，对性能影响极小，可以作为框架默认配置；
悲观锁：适用于最为严格的场景，需要强制串行，对性能影响极大，需谨慎选择；
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