关于程序并发

关于程序并发是老生常谈的话题了，工作中也经常去碰到，有必要来总结一下，其实并发与之关联的解决办法就是锁，加锁会消耗程序的性能和一些资源这是肯定的，当然如果能利用本身的原子性操作（指令的完整执行，在执行期间并不会被其他线程去中断，也不会存在上下文的切换），实现无锁编程是最好的。

1.防止重复请求

　　最近经常发现数据库中有连续数据结构完全相同的数据，可能是用户连续点击，造成数据库的重复操作，我们需要防止这种操作。解决办法有很多，可以加锁，或者利用自身php指令的原子性，将uri,userid,parms(确保没有随机数据),md5校验后存到seession中，先get()，没有说明有效请求，有说明无效请求，看似很合理，但是get(),set()这种存在坑，比如一个用户连续点击多次，多个请求被多个线程执行，此时执行指令顺序是无法预测的，比如说get()无值可以操作，然后就有set进session,在set到session的过程中可能另一个线程也get()到了没有结果，这样也就连续插入两次了，所以我们选择了redis操作，redis都是原子性的操作而且是单线程的。setnx（）方法很好，如果有这个键值就返回false,没有就写入成功，原子性操作，完美！

 /**
     * @return array 检查重复提交
     */
    public function checkRepeatSub()
    {
        $uri = app('request')->getRequestUri();
        $userid = \App\Services\SaleCarCall\Util\Utils::getInstance()->getUserId();
        $params = app('request')->all();
        if (empty($params)) {
            return true;
        }
        $info = [
            'uri' => $uri,
            'userid' => $userid,
            'params' => $params
        ];
        $key = 'RepeatSub.' . md5(json_encode($info));
        $redis = RedisHelper::getRedisHandle();
        if (!$redis->setnx($key,1)) {
            throw new DuplicateException('Duplicate request');
        } else {
            $redis->expire($key,60);
            return true;
        }
    }

2.并发申请资源问题

　　我们的系统有时候会出现两个客服申请到了同一个资源的问题，这也是典型的并发的问题，原因有好几点，

　　2.1 因为采用的数据库的架构是主从分离，读写分离，一主多从的架构，自然而然的就是读落在了从库中，写落在了主库上，从库io线程读取主库的binlog，然后sql线程执行，而且从库的执行是单线程，主库是多线程并发的，所以无论如何主从一定会有延迟，这就会造成A申请到了一条线索，处理完状态应该是已处理，写到主库上面，因为延迟，从库中这条线索还没有改为已处理，那么这条线索就可能二次处理。所以对于及时性很高，状态变化很快的数据，建议还是读写都在主库。

　　2.2 我们客服的工作流程典型的是读->改->写的过程，其实是++i的原理是一样的，涉及到两次操作，++i涉及到两次的内存操作，我们是两次数据库的操作，数据库天然的锁机制为我们提供了方便。所以尽量将读写改封装成一个原子性的操作。对于++i的操作，个人也习惯了redis操作，也就是重复提交那一套。对于数据库的那一套个人认为redis操作也是有一些坑。

　　比如：我们加锁redis一定是要有过期时间的，如果执行过程中遇到错误或者抛出异常导致最后的delete锁没有执行，那么这个资源将一直被锁住，无法被其他人申请到，但是我们使用过期时间也是有坑的，正常额流程应该是A申请到了一条线索，申请一个redis锁（setnx）,返回false，说明锁被占用，重新申请另一条线索，如果得到锁之后,do something,删除锁，看似读写改 在锁的机制下是原子性的操作，但是这个过期时间的设置很容易出错，比如说过期时间是2S，A申请到了id=1的线索，然后执行处理逻辑，但是处理逻辑执行了5S（可能发生）,再第3S的时候，其实这个锁已经失效了，B可以申请到id=1的这个线索了，结果B执行花了1S，然后A执行完，更改数据库，B的操作记录就被覆盖了;或者A的执行完成时间在B之后，那么A删除的锁就不是删除自己加的那个锁了，A删除的就是B的锁，那么C就又可能申请到ID=1的这个线索，导致整个执行过程并不是原子性的了，出现混乱。所以最终我们选择了一种可以天然的利用数据库的行锁的机制（基于索引）。

原理是：在INNODB的存储引擎下，基于多版本的控制，读是不加锁的，（在读改写的机制下可能出现死锁），也就是ABC可能都申请到了id=1的资源，然后都要修改为自己名下的已处理，基于innodb的行锁机制，写操作是原子性的，A先修改，然后BC阻塞等待，A修改完，B修改，然后C修改，最后 A B的更新操作被C覆盖，这是典型的更新丢失的情况。所以，我们在设计数据库的时候，updatetime是数据库层面的，当ABc执行更新操作时候，where id=1 and updatetime=读取出来的时间，这样A更新完成后，updatetime被改变，BC不满足他们读取出来的时间和数据库时间一致的条件，更新失败，重新申请下一条的线索。

 

   $retry = 0;
        while ($retry < 3) {
            $commonclue = SaleClueQueue::onWriteConnection()->select('id', 'updated_at')->
            where('operator', 0)>AppointCallVars::NEXT_CALL_TYPE_MOREN)->where('is_double_appoint', self::DOUBLE_TYPE)->
            orderBy('weight', 'asc')->first();
            if (!empty($commonclue)) {

                $updateData = [
                    'appoint_status' => AppointCallVars::APPOINT_STATUS_CALLING,
                    'operator' => Utils::getInstance()->getUserId(),
                ];
                $flag = SaleClueQueue::where('id', $commonclue->id)->where('updated_at', $commonclue->updated_at)->update($updateData);
                if ($flag) {
                    $log = self::$logPress . '申请到线索 : 结果 : ' . json_encode($nextcall);
                    LogUtils::getInstance()->logInfo($log);
                    break;
                } else {
                    $retry++;
                }
            } else {
                $retry++;
            }
        }