向后台一次提交多条记录的解决方案

        通常添加功能,都是一次提交只添加一条数据。但有时为了需要,需要一次提交像数据库里提交多条数据。这时就需要一个解决方案。


        如上图,要在一个表里面,同时添加8条记录,那么就需要把8条数据同时传到后台,我的解决方案是,通过jquery代码进行表元素循环,具体代码如下

通过这段代码就多条记录同时传到了后台。

  后台在通过不同的分隔符将数据分割成记录,字段。

    string[] arr = ItemList.ToString().Split(';');

<think># 多个操作修改同一记录的并发场景分析 在数据库系统中,多个操作同时修改同一记录的情况非常常见,主要发生在并发环境中。以下是产生这种情形的典型场景及代码示例: ## 一、典型并发修改场景 ### 1. 高并发用户操作 **场景说明**:多个用户同时操作同一数据资源 ```python # 电商库存扣减示例(伪代码) def reduce_stock(item_id): # 两个请求同时执行以下操作 stock = db.query("SELECT stock FROM items WHERE id = %s", item_id) if stock > 0: db.execute("UPDATE items SET stock = stock - 1 WHERE id = %s", item_id) # 并发执行时可能产生超卖问题 ``` ### 2. 批量任务处理 **场景说明**:多个后台任务并行处理相同数据集 ```java // 银行利息计算任务(Java伪代码) public void calculateInterest(Account account) { // 多个任务同时处理同一个账户 double balance = account.getBalance(); double interest = balance * INTEREST_RATE; account.setBalance(balance + interest); // 并发修改导致数据错误 } ``` ### 3. 读写混合操作 **场景说明**:读操作和写操作同时进行 ```sql -- 会话1(读取数据) START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1001; -- 获得1000 -- 会话2(修改数据) UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE id = 1001; -- 变为1200 -- 会话1(基于旧值修改) UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1001; -- 变为900(覆盖了200的更新) ``` ## 二、并发修改导致的问题类型 ### 1. 丢失更新(Lost Update) ```mermaid sequenceDiagram participant T1 as 事务1 participant DB as 数据库 participant T2 as 事务2 T1->>DB: 读取值V=100 T2->>DB: 读取值V=100 T1->>DB: 更新为V+50 (150) T2->>DB: 更新为V+30 (130) DB->>T1: 提交成功 DB->>T2: 提交成功,覆盖150 ``` ### 2. 脏写(Dirty Write) ```mermaid sequenceDiagram participant T1 as 事务1 participant DB as 数据库 participant T2 as 事务2 T1->>DB: 更新值V=200(未提交) T2->>DB: 更新值V=300 DB->>T1: 回滚(恢复为原值) DB->>T2: 提交成功 Note over DB: 最终值错误地变为300 ``` ### 3. 不可重复读(Non-repeatable Read) ```sql -- 事务1 START TRANSACTION; SELECT * FROM accounts WHERE id = 1001; -- 第一次读取 -- 事务2修改记录 UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 1001; -- 事务1再次读取 SELECT * FROM accounts WHERE id = 1001; -- 值已改变 COMMIT; ``` ## 三、解决方案代码示例 ### 方案1:悲观锁(排他锁) ```sql -- 使用SELECT FOR UPDATE锁定记录 START TRANSACTION; SELECT * FROM accounts WHERE id = 1001 FOR UPDATE; -- 获得排他锁 -- 执行计算... UPDATE accounts SET balance = new_value WHERE id = 1001; COMMIT; ``` ### 方案2:乐观锁(版本控制) ```sql -- 添加版本号字段 ALTER TABLE accounts ADD version INT DEFAULT 0; -- 更新时检查版本 UPDATE accounts SET balance = 1500, version = version + 1 WHERE id = 1001 AND version = current_version; ``` ### 方案3:数据库原子操作 ```sql -- 直接使用原子更新 UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1001 AND balance >= 100; -- 保证操作的原子性 ``` ## 四、并发控制技术对比 | 技术 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |------|----------|------|------| | 排他锁 | 高冲突写操作 | 保证强一致性 | 可能死锁,性能开销大 | | 乐观锁 | 低冲突场景 | 无锁,性能好 | 需要重试机制 | | 原子操作 | 简单计算 | 无锁,高效 | 只支持简单操作 | | CAS操作 | 无锁编程 | 高性能 | 实现复杂 | §§相关问题§§: 1. 在分布式系统中如何解决并发修改问题? 2. 数据库事务隔离级别如何影响并发修改行为? 3. 如何设计重试机制来解决乐观锁冲突? 4. MySQL的MVCC机制如何避免读写冲突? </think> # 多个操作修改同一记录的并发场景分析 在数据库系统中,多个操作同时修改同一记录的情况非常常见,主要发生在并发环境中。以下是产生这种情形的典型场景及解决方案: ## 一、典型并发修改场景 ### 1. 高并发用户操作 **场景说明**:多个用户同时操作同一数据资源 ```python # 电商库存扣减示例(伪代码) def reduce_stock(item_id): # 两个请求同时执行以下操作 stock = db.query("SELECT stock FROM items WHERE id = %s", item_id) if stock > 0: db.execute("UPDATE items SET stock = stock - 1 WHERE id = %s", item_id) # 并发执行时可能产生超卖问题 ``` ### 2. 批量任务处理 **场景说明**:多个后台任务并行处理相同数据集 ```java // 银行利息计算任务(Java伪代码) public void calculateInterest(Account account) { // 多个任务同时处理同一个账户 double balance = account.getBalance(); double interest = balance * INTEREST_RATE; account.setBalance(balance + interest); // 并发修改导致数据错误 } ``` ### 3. 读写混合操作 **场景说明**:读操作和写操作同时进行 ```sql -- 会话1(读取数据) START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1001; -- 获得1000 -- 会话2(修改数据) UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE id = 1001; -- 变为1200 -- 会话1(基于旧值修改) UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1001; -- 变为900(覆盖了200的更新) ``` ## 二、并发修改导致的问题类型 ### 1. 丢失更新(Lost Update) ```mermaid sequenceDiagram participant T1 as 事务1 participant DB as 数据库 participant T2 as 事务2 T1->>DB: 读取值V=100 T2->>DB: 读取值V=100 T1->>DB: 更新为V+50 (150) T2->>DB: 更新为V+30 (130) DB->>T1: 提交成功 DB->>T2: 提交成功,覆盖150 ``` ### 2. 脏写(Dirty Write) ```mermaid sequenceDiagram participant T1 as 事务1 participant DB as 数据库 participant T2 as 事务2 T1->>DB: 更新值V=200(未提交) T2->>DB: 更新值V=300 DB->>T1: 回滚(恢复为原值) DB->>T2: 提交成功 Note over DB: 最终值错误地变为300 ``` ### 3. 不可重复读(Non-repeatable Read) ```sql -- 事务1 START TRANSACTION; SELECT * FROM accounts WHERE id = 1001; -- 第一次读取 -- 事务2修改记录 UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 1001; -- 事务1再次读取 SELECT * FROM accounts WHERE id = 1001; -- 值已改变 COMMIT; ``` ## 三、解决方案代码示例 ### 方案1:悲观锁(排他锁) ```sql -- 使用SELECT FOR UPDATE锁定记录 START TRANSACTION; SELECT * FROM accounts WHERE id = 1001 FOR UPDATE; -- 获得排他锁 -- 执行计算... UPDATE accounts SET balance = new_value WHERE id = 1001; COMMIT; ``` ### 方案2:乐观锁(版本控制) ```sql -- 添加版本号字段 ALTER TABLE accounts ADD version INT DEFAULT 0; -- 更新时检查版本 UPDATE accounts SET balance = 1500, version = version + 1 WHERE id = 1001 AND version = current_version; ``` ### 方案3:数据库原子操作 ```sql -- 直接使用原子更新 UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1001 AND balance >= 100; -- 保证操作的原子性 ``` ## 四、并发控制技术对比 | 技术 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |------|----------|------|------| | 排他锁 | 高冲突写操作 | 保证强一致性 | 可能死锁,性能开销大 | | 乐观锁 | 低冲突场景 | 无锁,性能好 | 需要重试机制 | | 原子操作 | 简单计算 | 无锁,高效 | 只支持简单操作 | | CAS操作 | 无锁编程 | 高性能 | 实现复杂 |
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