数据的一致性保证

在分布式系统中，数据的一致性是一个非常重要的问题，本文将介绍一下基于version的一致性保证的实现。

你需要先了解

• Golang 语言基础
• CAS原理
• MongoDB

什么情况下需要保证数据的一致性？

分布式系统中，有一个共享的数据，多个客户端同时对这个数据进行读写，那么就需要保证这个数据的一致性。

一致性保证的方式

• 悲观锁：比如数据库的行锁、表锁、页锁等(会阻塞其他请求)
• 乐观锁：比如CAS(Compare And Swap)原子操作(不会阻塞其他请求) 推荐
• 两阶段提交：比如数据库的事务(会阻塞其他请求)

乐观锁的实现

乐观锁的实现方式有很多，这里我们介绍一种基于version的实现方式，这里采用的是MongoDB的实现方式。

1. 每个文档都有一个version字段，每次更新文档的时候，version+1
2. 更新文档的时候，需要带上version，如果version不匹配，说明文档已经被其他客户端更新，需要重新读取文档
3. 重复2，直到更新成功(这里要加上重试次数限制，防止死循环，每次重试需要随机等待一段时间，防止多个客户端同时重试，造成雪崩)

流程图

代码实现

    // 最大重复次数
    const MaxRetries = 5

func (d *DocumentBase) doUpdate(f func() bool, u func() error) error {
    for r := 0; r < MaxRetries; r++ {
       if f() {
          if err := u(); err == nil {
             return nil
          } else {
             time.Sleep(time.Millisecond * time.Duration(rand.Float32()*float32(r+1)*5))
             d.cache.DeleteCache(d.Key)
             if err := d.Load(); err != nil {
                // a failed load is a real error
                return err
             }
          }
       } else {
          return nerrors.ErrUpdateLogicFailed
       }
    }

    return nerrors.ErrTooManyRetries
}

func (d *DocumentBase) Update(f func() bool) error {
    if err := d.doUpdate(f, func() error {
       return d.Save()
    }); err != nil {
       return err
    } else {
       return nil
    }
}