向后台一次提交多条记录的解决方案

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#解决方案 #添加多条记录

        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(';');

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记录一次小项目中的重放攻击与解决方案
fiveSix
03-31 8563
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记录一个前后台频繁交互（交互时间较长）导致的用户体验不佳问题的解决方案
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03-14 1247
此处要引一下bootstrap的包 版本好像是bootstrap3， 背景是一个批量下发的业务，用户选中要下发的业务之后、点击批量下发按钮会有很长一段时间的等待时间； 一位测试MM说：“交互时间太长了，我甚至不知道该等下去还是刷新页面了” 关于这个问题， bootstrap3的进度条： <div class="modal-body"> ...
自动添加控件，一次提交多条记录。
我本无名的专栏
02-16 1642
多文件上传，我想大家都比较熟了。而且网上的例子也比较多。哪么如果我们要进行的不是多文件上传，而是多条记录入库怎么办呢。我这里说的多条记录入库的意思是。多个文本框重复的情况。比如说我们在做简历添写的情况下，比如工作经历，我们可以做成动态的，他工作了几个单位，就让他点按钮，自己来增加 好了不多说了。下面把代码放上来 webForm1.aspx <
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qq_45593609的博客
09-08 376
只操作一次数据库即可新增多条记录的后台代码实现 在我们编码的过程中，经常容易忽略sql所带来的一些负面影响，比如说这次我们接下来要说的频繁读取读取数据库的问题，频繁的对数据库操作不仅会影响其他正常用户的访问，还会极大地降低代码运行的效率，做上个项目跟领导一起做了一下测试，同样是插入10条数据，一条一条的插入，每条sql的执行时间大概是2~3毫秒，十条下来最少需要2秒钟，而将10条数据一次写入数据库只需要不到1秒钟的时间，所以，平时写sql时，同类型数据存储的减少读取数据库次数，可以大大提高系统运行效率。 M
一个表单同时提交多条记录
极客神殿
05-11 2211
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页面中数据全部选中，将数据传到后台
chenxingde的博客
11-29 4382
示例图如下： 前台代码如下： <input type="button" class="searchbtns" value="推送选中用户" onclick="AllShouldPush()"> <table class="personlist"> <thead>
多个全选，发送到后台，与后台操作
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01-03 186
1.多个全选，发往后台JS代码 1 $('.bAll').change(function(){ 2 $(this).parent().parent().parent().parent().parent().parent().find(':checkbox[b]').prop('checked',$(this).is(':checked')?true:false);...
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10-27
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War
04-21 754
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weixin_41549104的博客
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一、转载部分： 问题背景： 我要在一个表单里同时一次性提交多名乘客的个人信息到SpringMVC，前端HTML和SpringMVC Controller里该如何处理？ 第1种方法：表单提交，以字段数组接收； 第2种方法：表单提交，以BeanListModel接收； 第3种方法：将Json对象序列化成Json字符串提交，以List接收； 第4种方法：将表单对象序列化成Json字符串提交，...
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邢富鹏
04-25 2742
今天在做测试开发的时候，请求了一个最简单的Insert SQL 语句，数据库里竟然出现了两条数据！！！ 经过反复的琢磨，觉着代码没有问题。做了很多的代码改动后依然不行。 通过这边文章我看到了一点思路(https://bbs.youkuaiyun.com/topics/390021365) 有的人说是浏览器问题刷新了或者js或者表单之类的重复提交。我都排查了没有问题。 我在浏览器中打开网络也没有重复的请求！！！...
大数据量解决方案
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4种方法让SpringMVC接收多个对象
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<think># 多个操作修改同一条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条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> # 多个操作修改同一条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条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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