Find N3入網：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經正式入網，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
在業務開發中，事務一致性核心在于“原子性”，則并發管理的核心在于“隔離性”。
并發管理是指在多個用戶同時訪問、修改同一數據時，如何保證數據的準確性、一致性和完整性的一系列管理措施。
并發無處不在是指在當前的業務系統和應用程序中，幾乎所有的操作都是并發的。無論是網絡請求、數據庫操作、I/O讀寫操作等，都可能在同一時刻被多個線程或進程同時執行。這意味著在業務開發中，必須充分考慮并發處理問題，避免出現數據競爭、死鎖等問題，同時合理利用多線程、協程等技術來提高系統的性能和處理能力。
首先看以下流程：
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這是一個聚合根更新操作，包括：
也許還沒有使用DDD，對聚合根不太熟悉，那再看一個流程：
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這是一個更為通用的數據編輯流程，包括：
仔細對比這兩張圖，其實他們都在做同樣的事情：
在這里便存在并發問題。
上面所提到的流程是否存在并發問題，仔細看下圖：
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同一個流程，操作同一數據，只是操作順序不同，也會出現并發安全問題：
看起來沒什么問題，但 V3 是業務期望的嗎？V2 的變更又去哪里了呢？
此時，V2 被 V3 覆蓋，V2 的變更丟失了。
如果還不清楚，明確業務操作為 count++，如下圖所示：
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對數據庫的 count 進行累加操作
操作完成后，最終結果為2。實際期望結果為3，Action2 的修改被 Action1 覆蓋，導致一次累加操作被覆蓋。
當然，這僅僅是同一流程下的并發問題，多流程間也存在并發問題：
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對于同一記錄，自增流程和設置流程并發執行，同樣發生了寫覆蓋。
并發問題，只有在并發執行的情況下才會發生，對于同一數據如果不存在并發就不會出問題。
如下圖所示：
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訂單流程中的核心操作：
由于多個訂單間不存在關系，可以并發執行；但同一訂單，必須保障業務執行順序。
什么是“局部串行”：
其中分發器是核心，它連接訂單事件和后臺線程：
這樣，相同訂單號的訂單事件均由同一個線程處理，從而保證局部串行化。不同訂單之間，不存在相互影響，可以在多個線程中并行執行。
當然，內存操作存在數據安全問題（重啟任務會丟失），不少MQ也提供了相關功能，以 RocketMQ 的順序消息為例，如下圖所示：
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局部串行對性能存在一定影響，系統最大的并發量為 partition 數量。如果出現增加 Worker 節點無法提升系統吞吐時，需要擴展 partition 數量。
【備注】在系統做 rebalance 時，可能會出現短暫的消息混亂，通常情況下，業務是可接受的。如果必須保障強順序，如 binlog 場景，只能使用一個 partition，但會極大的影響性能。
有些時候，寫更新不依賴于之前的數據狀態，只需使用最新數據進行覆蓋即可，此時，并發管理也就變的非常簡單。
如下圖所示：
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此時，不會出現并發問題。但由于時序問題，數據的最終狀態以“最后更新”為準。
許多存儲引擎對單條記錄提供了原子操作，對于簡單的場景，可以將并發控制委托給存儲引擎進行管理。
比如在庫存扣減的場景，可以使用 Redis 或 DB 的原子指令進行操作。
使用 Redis 的 incr 指令：
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由于 redis 指令是單線程處理不存在并發問題，直接使用 incr key -1 質量對數量進行扣減。當然，這樣可能會出現數量為負值情況，此時可以引入 LUA 腳本進行保障：
-- KEYS[1]: 庫存鍵的名稱，例如 stock:1001-- ARGV[1]: 要扣減的數量local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))-- 判斷扣減的數量是否大于庫存數量if stock < tonumber(ARGV[1]) then return -1end-- 扣減庫存，并返回剩余的庫存數量stock = stock - tonumber(ARGV[1])redis.call('SET', KEYS[1], stock)-- 返回剩余的庫存數量return stock同樣的操作也可以在 MySQL 中操作，如下圖所示：
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也可避免扣減為 負值的情況，如下圖所示：
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新增對 count 的條件判斷，通過操作結果控制不同的流程：
當一個事務（線程）修改一個數據時，先記錄下該數據的版本號，其他事務（線程）修改該數據時必須先檢查版本號，只有版本號相同的事務（線程）才能修改數據。樂觀鎖通常使用CAS（Compare and Swap）操作實現，對并發性能影響較小，但是需要開發人員在代碼中增加版本號檢查的代碼。
業務中使用最多的場景仍舊是 讀-改-寫，此時最佳處理方案便是樂觀鎖。
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相對于數據更新，樂觀鎖方案只是增加了 version 判斷，并未引入其他復雜性，對性能影響非常小。
對于聚合根來說，這是數據更新最常見的并發保障機制。
當一個事務（線程）正在使用某個數據時，其他事務（線程）就不能訪問該數據，必須等待鎖釋放后才能訪問。悲觀鎖能夠保證數據的一致性，但是對并發性能影響比較大。
悲觀鎖是最后的辦法，由于其對性能沖擊較大，不到萬不得已不要隨便使用。
MySQL 提供 for update 指令，可以在查詢數據時獲取寫鎖，從而保證數據不會被破壞。
使用 for update 加載數據，操作如下：
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for update 語句將對數據進行強制加鎖，只有在事務提交后，鎖才會釋放。如圖所示，for update 會對操作進行強制排序，最終使單條操作變成串行化，從而影響并發度最終影響系統性能。
通常情況下分布式鎖是一種特殊的悲觀鎖，在一些數據添加場景非常重要。
比如，在訂單系統中，對于特價商品一個用戶只能購買一次，如下圖所示：
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該流程存在并發問題，可能導致一個用戶下單多次：
由于是新增場景，沒有什么資源可鎖定，所以樂觀鎖方案無法落地，此時就需要引入分布式鎖，如下圖所示：
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以 user 為單位申請分布式鎖，保證同一用戶只有一個線程能進行被保護流程，從而保證同一用戶不會購買多次。
并發管理是一個高級話題，也是設計中的難點，一不小心就會出問題。讓每個開發人員都成為并發高手又是一件不太現實的事，但，好在存在很多并發管理的成熟方案，業務開發者按照場景進行落地即可：
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