真的很危险，有人因此进了局子；也有公司因此损失上亿。
想象一下你在一个月黑风高的夜晚，大概是10点多钟的样子，加班归来，打算到小卖部弄盒烟抽。 夜凉风急，你用力裹了下被风鼓起的外套。 那里有你暗恋的收银姑娘。 没日没夜的工作，只有这十几分钟，能让你感到些许生活的意义。 从羞涩的钱包里翻出仅存的一张百元大钞，结账。然后用颤抖的双手接过收银员的找零。 不是因为轻触到了她的指尖。 也并非因她如花的笑靥。
只因为，脑海里竟然不争气的浮现出这样的过程。
balance = dao.getBalance(userid)
balance = balance - cost
dao.setBalance(userid,balance)
还真是狗改不了吃屎啊，果然还是一个码畜。提醒着自己，自卑的埋下了脸，快步走开。
这是什么？这是我们送给996公司的一点福报。
一波麻6的操作 余额修改，是交易系统里最常见的操作。上面的伪代码，大意是先取出余额，然后扣掉消费，然后再回写余额。通常情况下这不会发生问题。
除非是高并发，与你是否单机无关。
对单一余额的高并发操作自然不是正常人发起的，系统正在承受攻击，或者自以为是的使用了MQ。在攻击面前，上面的操作显得不堪一击。
拿一个最严重的例子说明：同时发起了一笔消费20元和消费5元的请求。在经过一波猛如虎的操作之后，两个请求都支付成功了，但只扣除了5元。相当于花了5块钱，买了25的东西。
划重点：把以上操作扩展到提现操作上，就更加的恐怖。比如你发起了一笔100元的提现和0.01元的提现，结果余额被扣减0.01元的提现给覆盖了。这相当于你有了一个提款机，非要薅到平台倒闭为止。
防护办法 通过SQL解决
update user set balance = balance - 20
where userid=id
这条语句就保险了很多，如果考虑到余额不能为负的情况，可以把sql更加精进一点。
update user set balance = balance - 20
where userid=id and balance >= 20
以上sql，就可以保证余额的安全，高并发下的攻击就变得意义不大了。但会有别的问题，比如重复扣款。
通过锁解决 现实中，这种直接通过sql扣减的应用，规模都比较小。当你的业务逐渐复杂，又没有进行很好的拆分的情况下，先读再设值的情况还是比较普遍的。比如某些营销操作、打折、积分兑换等。
这种情况，可以引入分布式事务。简单点的，只需要使用redis的setnx或者zk来控制就可以；复杂点的方案，可以使用二阶段提交之类的。
分布式锁的业务粒度，要足够粗，才能保护这些余额操作；加锁的粒度，要足够细，才能保证系统的效率。
begin transition(userid)
balance = dao.getBalance(userid)
balance = balance - cost
dao.setBalance(userid,balance)
end
类CAS方式解决 java的朋友可以回想下concurrent包的解决方式。那就是引入了CAS，全称Compare And Set。
扩展到分布式环境下，同样可以采用这一策略。即先比较再设值。如果初始值已经变化了，那么不允许set设值。
cas一般通过循环重试的方法进行状态更新，但余额操作一般都是比较单一的，你也可以直接终止操作，并预警风险。
sql类似于：
update user set balance = balance - 20
where userid=id
and balance >= 20
and balance = $old_balance
当然，你也可以通过加入版本号概念，而不是余额字段来控制这个过程，但都类似。
变种：版本号 通过在表中加一个额外的字段version，来控制并发。这种方式不去关注余额，可扩展性更强。
version的默认值一般是1，即记录创建时的默认值。
操作的伪代码如下：
version,balance = dao.getBalance(userid)
balance = balance - cost
dao.exec("
update user
set balance = balance - 20
version = version + 1
where userid=id
and balance >= 20
and version = $old_version
")
上面的并发攻击，将会只有一个操作能够成功，我们的余额安全了。
End 赶紧看一下你的余额操作，是否也暴露在风险之下。你可以选择接受福报继续当兄弟，当然也可以将福报还给资本家。
一念成佛，一念成魔。你才是自己的主人。
