ABA问题通常出现在多线程环境下，假设业务数据表中有个状态字段是status，初始值是0。请求A预期是将status修改为1，请求B预期是将status设置为2，但是请求A请求失败了，请求B请求成功了，此时status更改为了2，由于代码中做了失败重试机制，请求A失败重试后成功的将status的值修改成1，如下所示的流转图：
上述场景中由于没有关注数据变更过程导致最终结果不符合预期，业界称这样的问题为"ABA问题"。下面我们来介绍几种常见的处理分布式系统下的ABA问题的解决方案。
1、Redis加锁的方案
在并发场景下，我们直接就认为一定存在数据资源的竞争，当请求到达服务器的时候，先去获取Redis锁，如下所示：
（1）请求1和请求2过来的时候，先去Redis上申请锁，假设请求1先申请到了锁资源后，那么请求2申请锁就是失败的。
（2）申请到锁资源的请求1开始处理业务逻辑，如果在处理业务逻辑中出现了异常，那么也不释放锁资源，继续重试请求1的业务。
（3）请求1完成业务之后，释放锁资源。
（4）请求2申请锁资源，申请成功之后执行自身的业务逻辑。
通过加Redis锁的方式可以从源头阻断了ABA问题的发生，我们强行让对同一个字段的修改行为变成互斥的操作。
2、乐观锁实现方案
乐观锁机制其实就是在数据表中新增加一个version字段，每次更新数据的时候带着版本号去比较，如果版本号一致则更新成功，反之则更新失败，如下图所示的流程图：
（1）请求1和请求2到达服务器的时候，先查询当前数据的status和版本号version的值，假设查询的结果是status=0,version=0。
（2）请求1先与请求2执行业务逻辑，然后请求1更新的状态为1，并且设置version = 1，更新的语句如下所示：
update order_table set status = 1, version = version + 1 where id = 1 and version = 0;复制
请求1执行成功后，请求2业务也执行业务逻辑结束了，然后请求2根据之前的查询的version=0去更新status=2的时候就会失败（mysql返回result=0），因为version已经被请求1变更为1。
乐观锁的方式是假设请求之间没有资源冲突为前提，先处理请求的业务逻辑，至于能不能提交结果成功还是要到最后的阶段是否存在资源冲突。
如果业务中并发较少的情况下，乐观锁机制的性能很高，但是业务并发较高并且业务中有许多重操作（如许多的rpc的调用），那么Redis锁的方案更加合适，因为这样更加的节约资源。
3、顺序消息的实现方案
市面上常见的消息中间件如RocketMQ、kafka都可以支持顺序消息，那么我们可以利用顺序消息的特性来解决ABA的问题，如下的所示的流程图：
（1）请求1和请求2请求服务器要处理业务逻辑，服务器接收到请求后将两个请求封装成有序的MQ消息发送给MQ。
（2）服务消费者从MQ中拉取消息开始消费消息，处理业务逻辑。
通过顺序消息的方式，可以将请求顺序执行，从而实现数据符合预期的效果。但是设置MQ消息的顺序性、避免由于消息阻塞带来的延迟问题都是需要考虑的。
总结：
分布式环境下的ABA问题实质是对同一个数据做更改中的并发问题，可以使用Redis锁、乐观锁、顺序消息的方案来解决。这些方案的共性是保证并发请求是顺序的执行，即就是前一个请求没有执行成功，后一个请求不可以执行。
