高并发下数据库丢失更新问题

数据工程师——ETL 文章摘要 ETL(数据抽取、转换、加载)是数据处理的核心流程,负责将分散数据源整合为高质量数据。ETL与ELT的主要区别在于转换步骤顺序,分别适用于不同规模数据场景。数据仓库通过ETL从多个数据源集成数据,支持分析决策。维度建模中的事实表记录业务指标,维度表提供上下文信息。缓慢变化维度(SCD)处理随时间变化的维度数据,常见类型包括直接覆盖型、新增版本型等。数据清洗解决数据缺失、重复、错误等问题,确保数据质量。数据血缘记录数据流转路径,便于问题排查和影响分析。常用ETL工具如Kettle通过转换和作业实现数 阅读详情

最近碰到一个问题,在高并发的情况下如何保证对同一条数据的更新不会丢失?


刚开始的时候是用逻辑锁实现,我在表上加了一个字段lock,默认值为0,表示未加锁。如果要修改这条记录的时候执行如下的操作:

  1. 对这条记录加锁。例如: update table_name set lock=1 where id=123 and lock=0。如果返回失败,做相关的处理,否则继续2。
  2. 从数据库中查出这条记录,这个时候查出的数据是不会被其他程序修改的。 select c1, c2 from table_name where id=123
  3. 执行相关的逻辑后将结果写入数据并解锁。update table_name set c1=?, lock=0 where id=123
通过这种方式可以实现数据的更新不会丢失。但是在性能测试的时候并不是太理想。由于数据的操作次数太多,影响了性能。如是对这种方案进行了改进。

同样会在表上加上一个lock字段,然后执行如下的操作:

  1. 查出这条记录。select * from table_name where id=123。
  2. 记录下这条记录的lock,例如为5534。
  3. 执行相关的逻辑后,将结果写回数据库。update table_name set c1=?, lock=8823 where id=123 and lock=5543。注意这种做法需要在每条记录被更改后要更新他的lock值,我们在将数据写回数据库的时候会带上之前从数据中查出的记录的lock值,如果在这个过程中有其他的程序修改了这条记录,那么lock值就会变化,则这次的update会失败,失败的重试或者是执行其他的操作,需要按相关的业务逻辑处理。
通过这种方法减少了一次的数据加锁操作,还有一个需要注意的地方时要确保lock的随机性,是同一个值的概率越小越好。

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kevin0xFFFFFFFF
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