数据库乐观锁解决超卖现象

最新推荐文章于 2025-04-07 21:49:03 发布
最新推荐文章于 2025-04-07 21:49:03 发布
阅读量710 收藏 2
点赞数 1
分类专栏： 编程语言 web开发 java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30347133/article/details/104225249
版权

在这里插入图片描述
思路:
给数据库表(商品表)加一个version字段， 更新时候version+1，把version作为where更新条件，查询到的版本和数据库版本一致就更新；否则就不更新。

【Redis实现秒杀业务③】超卖问题之乐观锁具体实现
梵高
06-24 772
版本号机制实现的方式常用的也有两种：使用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。 当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录 的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。..
电商超卖现象的解决思路
nostrud ipsum6
05-16 3152
1.前言在进行电商平台开发的时候，我们必定需要考虑到商品的超卖现象或者是秒杀模块功能的实现，因此不得不考虑到高并发所带来的问题，综合网上的各类博客文章，我对商品超卖这样的问题处理进行了从浅到深的逐步分析。（秒杀和抢购功能类似）2.由浅到深逐步思考2-1第一种类型：原始方法我们先从原先的方法来谈论可能会出现什么问题？原始方法就是直接查询请求是否符合库存数量，符合则进行下单处理，但是由于数据库的读...
redis rua解决库存问题_通过乐观锁解决库存超卖的问题
weixin_33957278的博客
01-01 528
前言在通过多线程来解决高并发的问题上，线程安全往往是最先需要考虑的问题，其次才是性能。库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作等。本篇通过MySQL乐观锁来演示基本实现。开发前准备1. 环境参数开发工具：IDEA基础工具：Maven+JDK8所用技术：SpringBoot+Mybatis数据库：MySQL5.7SpringBoot版本：2....
使用分布式锁和乐观锁解决超卖问题
最新发布
m0_61600773的博客
04-07 771
在电商、秒杀等高并发场景中，“超卖”问题指库存被过量扣减，导致实际库存不足。以下是使用和。
mysql乐观锁处理超卖_使用乐观锁处理商品超卖的问题
weixin_29111277的博客
01-19 347
1.问题引入电商这类购物网站，涉及到多张数据表的IO操作，针对购物来说，用户将商品加入购物车时，会判断购买数量是否小于商品库存，这样才能成功加入购物车。同理，当用户提交订单时，通常的逻辑是：先判断购物车的每一个商品的购买数量是否小于库存量。如果小于库存量，表示可以提交订单，然后修改库存值，更新销量值。否则订单就会创建失败，返回库存不足的提示。但判断数量是否低于库存量，再到更新库存信息和销量信息时，...
MySQL乐观锁解决库存超卖问题
jike11231的博客
04-21 3716
在通过多线程来解决高并发的问题上，线程安全往往是最先需要考虑的问题，其次才是性能。库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作等。本篇通过MySQL乐观锁来演示基本实现。 一、Goods和Order @Data public class Goods { private int id; private String name; private int stock; private int version; } @Data
解决数据库超售方案
xiliaoding1808的博客
06-24 455
在秒杀系统中如何解决超售问题？ 1.把mysql事务的隔离级别设置成串行（Serializable） 可以需要修改my.cnf配置文件，则可通过如下参数配置mysql的事务隔离级别，注意，不是使用tx_isolation，而是使用transaction_isolation transaction_isolation=Serializable 但这样的方法会让原来没有冲突的事务也得串行执行，不可取。 2.修改库存的时候对记录加锁（悲观锁) 可能会发生死锁现象 3.使用乐观锁机制 使用乐观锁机制，可以解决超售现
Redisson分布式锁解决库存超卖
2201_75774213的博客
03-02 1828
库存超卖通常出现在高并发的销售场景中，如团购、秒杀或特价活动期间。这些活动往往会导致访问量激增，成千上万的用户同时抢购有限的商品，这就极易造成库存超卖现象。
锁的艺术：Java并发中的常用锁策略与实践
热门推荐
张彦峰的博客
05-12 169万+
对java锁相关内容进行整理分析：乐观锁 VS 悲观锁+自旋锁 VS 适应性自旋锁+无锁 VS 偏向锁 VS 轻量级锁 VS 重量级锁+公平锁 VS 非公平锁+可重入锁 VS 非可重入锁+独享锁 VS 共享锁
秒杀场景下超卖问题解决方案
glamour2015的博客
03-29 6132
秒杀超卖现象：在高并发下，多个线程并发更新库存，导致库存为负的情况。 我搜集了一些资料，整理了一下，秒杀可选方案主要有以下三种： 1.超卖原因 一个简单的订单表 create table orders ( sku_id int PRIMARY KEY, count int ) 一个/buy接口 begin() count = db.Query(`select count ...
mysql怎么防止商品卖超_MySQL 处理高并发，防止库存超卖（乐观锁和悲观锁）
weixin_39520353的博客
01-29 959
商品库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买是一个非常重要的问题。事务是控制库存超卖的必要不充分条件。举例：总库存：4个商品请求人：a、购买1个商品 b、购买2个商品 c、购买3个商品程序如下：beginTransetry{result = db->query('select amount from s_store where postID = 12345');if(result-&gt...
【学习总结】使用分布式锁和乐观锁解决“超卖”问题
小杰不秃头的博客
05-01 3350
在商品库存管理中，超卖是指销售数量超过了实际库存数量的情况。这在电商和其他零售业务中是一个常见的问题。使用数据库的乐观锁或悲观锁来确保在读取和更新库存量时的数据一致性。这可以确保在并发操作中，只有一个操作可以成功修改库存。使用如Redis这样的内存数据库来缓存库存数据，从而加速读写操作。但需要注意的是，缓存和数据库之间的数据同步问题。如果你的应用是分布式的，考虑使用分布式锁来确保跨多个实例的库存操作的原子性。使用消息队列来管理库存操作，限制并发的库存更新请求。
MYSQL乐观锁
simuLeo的博客
02-21 311
MYSQL乐观锁实现 对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作。 使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决 方案中，一般是通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据 的版本数据与数据库...
使用乐观锁处理商品超卖的问题
生有涯，知无涯
06-19 4310
1.问题引入 电商这类购物网站，涉及到多张数据表的IO操作，针对购物来说，用户将商品加入购物车时，会判断购买数量是否小于商品库存，这样才能成功加入购物车。同理，当用户提交订单时，通常的逻辑是：先判断购物车的每一个商品的购买数量是否小于库存量。如果小于库存量，表示可以提交订单，然后修改库存值，更新销量值。否则订单就会创建失败，返回库存不足的提示。但判断数量是否低于库存量，再到更新库存信息和销量信息时...
使用乐观锁解决超卖问题
adru的博客
08-10 729
举个例子：订单系统中，用户在执行下单操作时，可能同一时间有无数个用户同时下单，当a用户的请求查询当前商品库存时，发现当前的商品剩余5件，在执行生成订单并减少库存时，线程切换了，此时b用户执行了查询操作，发现还是剩余5件，并进行了下单操作，这样就导致了这件商品被卖掉了两次正常的情况如下：认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。例如SynchronizedLock都属于悲观锁。
mysql乐观锁处理超卖_通过乐观锁解决库存超卖的问题
weixin_29061425的博客
01-19 259
前言在通过多线程来解决高并发的问题上，线程安全往往是最先需要考虑的问题，其次才是性能。库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作等。本篇通过MySQL乐观锁来演示基本实现。开发前准备1. 环境参数开发工具：IDEA基础工具：Maven+JDK8所用技术：SpringBoot+Mybatis数据库：MySQL5.7SpringBoot版本：2....
mysql 超卖_MYSQL处理高并发，防止库存超卖（图解)
weixin_36341727的博客
01-19 293
抢购场景完全靠数据库来扛，压力是非常大的，我们在最近的一次抢购活动改版中，采用了redis队列+mysql事务控制的方案，画了个简单的流程图：先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网...
多线程超卖问题(悲观锁,乐观锁)
qq_52351978的博客
03-02 2000
只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败.: 悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等。
超卖问题为什么会出现以及解决超卖问题的几种方案
AAAcwaab的博客
12-15 1312
解决超卖问题是高并发系统中的关键任务之一。数据库事务隔离级别：使用串行化隔离级别来确保数据一致性，但会牺牲性能。悲观锁：通过行级锁防止并发访问库存，适用于并发较低的场景。乐观锁：通过版本号检查来避免超卖，适用于高并发但能容忍少量失败的场景。分布式锁：在分布式系统中使用 Redis 等分布式锁来同步库存操作，确保跨服务的一致性。每种方法都有其适用的场景，选择合适的技术方案可以有效地避免超卖问题，保障系统的稳定性和一致性。
乐观锁解决分布式数据一致性问题
02-23
<think>嗯，用户之前让我介绍过分布式锁，现在他们问的是乐观锁如何解决分布式数据一致性问题。首先，我需要确认用户是否已经了解分布式锁的基本概念，还是需要从基础开始解释乐观锁。 用户可能是在实际项目中遇到了数据一致性的问题，或者在设计分布式系统时考虑不同的锁机制。他们可能已经知道分布式锁通过互斥访问来保证一致性，但想了解另一种方法——乐观锁，特别是它在分布式环境中的应用。 我需要先解释乐观锁的基本原理，和悲观锁的区别。然后，重点放在乐观锁如何应用在分布式系统中，比如版本号或时间戳机制。要提到CAS操作，但要注意在分布式环境下CAS的局限性，可能需要结合其他机制。 用户可能关心的是乐观锁在分布式场景下的实现方式，比如使用数据库的版本字段，或者使用Redis的WATCH命令。需要举例说明，比如电商中的库存扣减，或者账户余额更新，这样用户更容易理解。 还要注意比较乐观锁和分布式锁的优缺点。用户可能想知道在什么情况下选择乐观锁更合适，比如高并发但冲突少的场景。同时，需要指出乐观锁的不足，比如自旋带来的性能问题，或者需要重试机制。 另外，用户可能对如何具体实现乐观锁感兴趣，比如在代码中如何添加版本号检查，或者使用ORM框架的支持。可能需要提到一些实际的技术栈，比如MySQL的乐观锁实现，或者使用Redis的事务。 最后，需要总结适用场景，帮助用户判断是否适合他们的用例。要确保内容结构清晰，先讲概念，再讲实现，然后优缺点和应用场景，这样用户能循序渐进地理解。</think>好的！乐观锁是一种**无锁并发控制机制**，主要用于解决分布式系统中的数据一致性问题。与悲观锁（如分布式锁）不同，它不通过强制互斥访问资源来避免冲突，而是假设并发操作冲突概率较低，通过版本控制（如版本号、时间戳）或条件检查来保证数据一致性。 --- ### **核心原理** 1. **版本标识**：为数据添加一个版本号（`version`）或时间戳字段，每次更新时检查并更新该标识。 2. **冲突检测**：在提交修改时，验证当前数据的版本是否与读取时的版本一致。 3. **失败重试**：若检测到版本不一致（其他客户端已修改数据），则放弃当前操作并重试或抛出异常。 --- ### **实现方式** #### **1. 基于数据库的乐观锁** - **示例场景**：商品库存扣减。 - **步骤**： 1. 读取数据时记录版本号（如 `version=1`）。 2. 更新时附加版本条件： ```sql UPDATE products SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE id = 100 AND version = 1; ``` 3. 检查影响行数：若返回 `0`，说明版本不匹配，操作失败，需重试。 - **优点**：实现简单，无需额外组件。 - **缺点**：高并发时重试次数多，可能影响性能。 #### **2. 基于缓存的乐观锁（如 Redis）** - **示例**：使用 Redis 的 `WATCH` 命令实现乐观锁： 1. 监视（`WATCH`）某个键（如 `key:balance`）。 2. 读取当前值并计算新值。 3. 开启事务（`MULTI`）更新键值，若键被其他客户端修改过，事务会失败。 4. 失败后重试或通知用户。 - **适用场景**：高频读、低频写的场景（如计数器）。 #### **3. 分布式场景的扩展** - **结合分布式数据库**：如 TiDB 的乐观事务模型，通过两阶段提交（2PC）和冲突检测实现。 - **分布式版本控制**：通过全局版本号服务（如 ZooKeeper）生成唯一递增版本号，协调多节点操作。 --- ### **乐观锁 vs 悲观锁** | 特性 | 乐观锁 | 悲观锁（如分布式锁） | |---------------------|--------------------------------|------------------------------| | **冲突假设** | 低概率冲突 | 高概率冲突 | | **实现复杂度** | 简单（无需锁管理） | 复杂（需锁获取、释放、超时） | | **性能** | 高（无阻塞） | 较低（锁竞争可能成为瓶颈） | | **适用场景** | 读多写少、冲突较少 | 写多、冲突频繁 | | **典型应用** | 库存扣减、账户余额更新 | 分布式任务调度、独占资源访问 | --- ### **解决分布式数据一致性的关键点** 1. **版本全局唯一性** - 在分布式系统中，版本号需保证全局唯一且递增（如使用分布式 ID 生成器或数据库自增字段）。 2. **原子性操作** - 更新时必须保证“读取版本号 → 校验 → 更新数据”的原子性（如通过数据库事务或 Redis Lua 脚本）。 3. **重试策略** - 冲突时需设计合理的重试机制（如指数退避算法），避免无限重试或雪崩效应。 4. **最终一致性** - 若系统允许短暂不一致，可结合消息队列异步重试，最终达成一致性。 --- ### **典型问题与解决方案** 1. **ABA 问题** - **现象**：数据版本号从 A → B → A，导致乐观锁误判未修改。 - **解决**：使用递增版本号（而非布尔值），或结合时间戳。 2. **高并发重试压力** - **现象**：大量冲突导致频繁重试，拖慢系统。 - **解决**：限制重试次数，或降级为队列串行化处理。 3. **分布式系统时钟同步** - **现象**：不同节点时间戳不一致。 - **解决**：使用逻辑时钟（如版本号）替代物理时钟。 --- ### **适用场景** 1. **电商库存扣减**：防止超卖。 2. **账户余额更新**：避免重复扣款。 3. **配置中心**：多人编辑同一配置时防覆盖。 4. **分布式文档协作**：如协同编辑中的冲突合并（类似 Google Docs）。 --- ### **总结** 乐观锁通过**版本控制 + 冲突检测**机制，以轻量级的方式解决分布式数据一致性问题，尤其适合**低冲突、高并发**的场景。其核心优势在于无锁设计，减少了阻塞和死锁风险，但需结合合理的重试策略和原子性操作保证可靠性。在实际应用中，需根据业务特点（如冲突频率、一致性要求）选择乐观锁或悲观锁。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值