关于php 高并发解决的一点思路

在处理抢购、秒杀、抽奖、抢票等活动时，确保商品或服务数量不被超卖是一个重要的挑战。为了解决这一问题，我提出了一种基于数据库查询与更新的策略。

在这种场景中，商品数量有限，而下单人数可能远远超过库存数量。传统的处理方式可能会出现并发问题，导致商品被超卖。针对这一问题，我提出以下解决方案。

我们来理解一下基本的流程。在接收到用户的下单请求时，我们首先查询商品的库存数量。如果库存数量大于零，我们进一步处理订单并相应地减少库存。这个过程看似简单，但在并发环境下会出现问题。两个人可能同时查询到库存大于零，然后都尝试下单，最终导致库存数量减少两次，超出了实际库存。

为了解决这个问题，我们可以考虑两种常见的策略：使用消息队列和乐观锁机制。

消息队列是一种有效的处理方式。我们可以将用户的下单请求放入一个队列中，然后逐个处理。这样，我们就可以避免并发问题。当库存数量有限时，例如只有100张票可供抢购，我们可以将这100张票放入缓存中。当接收到请求时，我们检查队列中的请求数量。如果请求数量超过100，那么后续的请求可以直接被引导到活动结束的静态页面。这样可以确保只有前100名用户能够成功购买商品或服务。

另一种策略是使用乐观锁机制。乐观锁的特点是“先操作再锁”。在数据库更新时，我们先进行业务操作，最后在实际需要更新数据时才尝试获取锁。在乐观锁的实现中，我们在更新库存前会再次查询库存数量，确保它与预期的库存数量一致。如果不一致，说明在此期间有其他用户已经下单成功，此时我们可以回滚操作并提示用户库存不足。

接下来，我们来详细了解一下悲观锁和乐观锁这两种并发控制机制。

悲观锁是一种先获取锁再进行业务操作的策略。在数据库操作中，我们通常使用select…for update语句来实现悲观锁。当执行这个语句时，数据库会锁定选中的行，其他尝试选中同一行的操作会被阻塞，直到行锁被释放。这种机制确保了数据在并发环境下的安全性，但需要数据库本身的支持。

而乐观锁则是一种先进行业务操作再获取锁的策略。在数据库操作上，乐观锁完全是逻辑的，不需要数据库的特殊支持。它假设冲突很少发生，所以先执行业务操作，在最后更新数据时再去获取锁。

掌握乐观锁：实践中的并发控制策略

在现代数据库应用中，乐观锁已成为一种高效的并发控制策略。其核心理念在于假设数据在大多数情况下不会造成冲突，允许事务在没有实际锁定资源的情况下进行读取操作。当数据实际更新时，会检查数据是否被其他事务修改过，如果没有则更新成功，否则回滚并重试。

乐观锁的具体实现步骤如下：

我们通过查询语句获取数据的当前版本号或时间戳。例如：

```sql

SELECT data AS old_data, version AS old_version FROM ...;

```

接着，根据获取的数据进行业务操作，得到新的数据和版本号。然后，尝试更新数据，更新时对比版本号确认与之前获取的相同。例如：

```sql

UPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_version;

```

如果更新的行数大于零，表示乐观锁获取成功，操作完成；否则，获取锁失败，需要回滚业务操作并重试。乐观锁的核心在于这种版本的对比机制，确保在业务操作过程中数据的准确性。即使并发环境下，只要版本号一致，就能保证数据的完整性。乐观锁适用于并发修改概率较低的场景，它能显著提升系统的并发性能。乐观锁还适用于一些特殊场景，如业务操作过程中无法与数据库保持连接的情况。悲观锁无法适用时，乐观锁提供了一种有效的解决方案。为了防止并发修改导致的冲突问题，还可以采用一些额外的策略：

通过更新结果来判断。例如，在更新库存时，可以设置一个判断条件。如果库存不足，则返回失败并回滚事务。借助文件排他锁也是一种策略。在处理订单请求时，可以锁定一个文件。如果锁定失败，说明有其他订单正在处理。此时可以选择等待或提示用户系统繁忙。在分布式集群服务器环境下，需要一个或多个队列服务器来处理并发问题。像小米的抢购活动，重在抢的瞬间，一旦抢到名额即可下单结算。而淘宝则重在付款时的过滤，通过多层过滤减少一瞬间的并发量。可以使用Redis锁来实现并发控制。当产品键存在于Redis中时，所有用户都可以进入下单流程。在进入支付流程时，尝试向Redis中存放一个特定的值。如果成功则返回进入支付流程；如果不成功则说明已有人进入支付流程，线程等待一段时间后递归执行存放操作。类似于淘宝双11的疯抢架构非常复杂，需要在实际应用中不断摸索和实践来获取更好的解决方案。在这个过程中，每个人都可以根据实际情况分享自己的经验和想法。乐观锁作为一种高效的并发控制策略已被广泛应用在现代数据库应用中。掌握其原理和实际应用方法对于提高系统的稳定性和性能至关重要。在实际应用中还需要根据具体情况选择适合的并发控制策略并结合多种策略来解决复杂的问题。