在高并发情况下如何做到安全的修改同一行数据
在数据库操作中，特别是在高并发的环境下，如何安全地修改同一行数据成为了一个至关重要的问题。数据的一致性和完整性在这样的场景下显得尤为重要。为了实现这一目标，开发者通常会采用两种主要策略：悲观锁和乐观锁。下面将详细探讨这两种策略及其实现方式。
一、使用悲观锁
悲观锁的思想基于一种保守的假设，即认为数据被并发访问时，冲突发生的概率很高。因此，在访问数据时，它会先加锁，确保当前线程在修改数据时，其他线程无法访问这些数据，从而避免数据冲突。
实现方式：
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数据库层面的悲观锁：最常见的方式是使用SQL语句中的
SELECT ... FOR UPDATE。这条语句不仅检索出符合条件的记录，还会对这些记录加锁，直到当前事务提交或回滚。其他事务在此期间如果尝试修改这些被锁定的记录，将会被阻塞或等待锁释放。例如，在修改用户名为'jay'的用户的记录时，可以使用：
SELECT * FROM User WHERE name='jay' FOR UPDATE;这条语句会锁定所有name为'jay'的记录，直到当前事务结束。
优点：
- 简单易用，数据库直接提供了锁机制。
- 确保了数据的一致性。
缺点：
- 可能导致死锁，尤其是在复杂的事务和多个表锁定时。
- 降低了系统的并发性，因为大量数据被锁定，其他事务必须等待。
二、使用乐观锁
乐观锁则基于一种较为乐观的假设，认为数据冲突的概率不高。它允许多个事务同时修改同一数据，但在提交修改时检查是否有其他事务已经修改了该数据。
优点：
缺点：
结论
在高并发环境下，选择悲观锁还是乐观锁取决于具体的应用场景和需求。如果数据冲突频繁，或者对一致性要求极高，悲观锁可能更适合；而如果数据冲突较少，且希望系统具有较高的并发性能，那么乐观锁则是一个更好的选择。在实际应用中，开发者应根据实际情况灵活选择，并考虑使用混合策略来优化系统性能。
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版本号机制：为数据表添加一个版本号字段，每次更新数据时版本号加1。在更新前，先检查当前版本号是否与预期版本号一致，如果一致则进行更新，并将版本号加1；如果不一致，则说明有其他事务已经修改了数据，当前事务可以选择重试或放弃。
例如，用户表
User中除了常规的字段外，还包含一个version字段。更新操作如下：UPDATE User SET column_name = value, version = version + 1 WHERE id = user_id AND version = current_version;然后，通过检查影响的行数来判断是否成功更新（成功则影响行数为1，否则为0）。
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CAS（Compare-And-Swap）算法：虽然CAS更多用于无锁编程（如Java中的
Atomic类），但在数据库层面，通过版本号机制实现的乐观锁在本质上与CAS思想相似，即“比较并交换”。 - 提高系统的并发性能，因为大部分时间数据没有冲突。
- 减少死锁的风险。
- 在高冲突场景下，重试逻辑可能导致性能下降。
- 需要额外维护版本号字段，增加了数据库设计的复杂性。
原文地址：https://blog.csdn.net/sheji888/article/details/140595798
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