如何保证数据的一致性？

常见的解决方案?

对于此案例，同一个用户，并发扣款时，有小概率会出现异常，可以对每一个用户进行分布式锁互斥，例如：在redis/zk里抢到一个key才能继续操作，否则禁止操作。

这种悲观锁方案确实可行，但要引入额外的组件(redis/zk)，并且会降低吞吐量。

对于小概率的不一致，有没有乐观锁的方案呢?

对并发扣款进行进一步的分析发现：

(1) 业务1写回时，旧余额100，这是一个初始状态;新余额28，这是一个结束状态。理论上只有在旧余额为100时，新余额才应该写回成功。

而业务1并发写回时，旧余额确实是100，理应写回成功。

(2) 业务2写回时，旧余额100，这是一个初始状态;新余额28，这是一个结束状态。理论上只有在旧余额为100时，新余额才应该写回成功。

可实际上，这个时候数据库中的金额已经变为28了，所以业务2的并发写回，不应该成功。

如何低成本实施乐观锁?

在set写回的时候，加上初始状态的条件compare，只有初始状态不变时，才允许set写回成功，Compare And Set(CAS)，是一种常见的降低读写锁冲突，保证数据一致性的方法。

此时业务要怎么改?

使用CAS解决高并发时数据一致性问题，只需要在进行set操作时，compare初始值，如果初始值变换，不允许set成功。

具体到这个case，只需要将：

（编辑：南昌站长网）

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