數(shù)據(jù)庫高并發(fā)請求，如何保證數(shù)據(jù)完整性？所謂的并發(fā)可以從它不是并行的概念中看出。從用戶的角度來看，有一種同時執(zhí)行的假象，但它在數(shù)據(jù)庫中確實是串行的，或者在某個粒度上是串行的。以更新表中的一行數(shù)據(jù)為例，更

數(shù)據(jù)庫高并發(fā)請求，如何保證數(shù)據(jù)完整性？

所謂的并發(fā)可以從它不是并行的概念中看出。從用戶的角度來看，有一種同時執(zhí)行的假象，但它在數(shù)據(jù)庫中確實是串行的，或者在某個粒度上是串行的。

以更新表中的一行數(shù)據(jù)為例，更新時會鎖定更改后的數(shù)據(jù)行，避免其他進程訪問該行，從而避免數(shù)據(jù)沖突。

此外，還有其他類型的鎖，以適應不同的場景。因此，在我們所謂的并發(fā)場景中，不存在數(shù)據(jù)問題。

高并發(fā)下怎么做余額扣減？

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這種高并發(fā)只是應用程序級別的高并發(fā)，這和其他應用程序一樣是不可避免的。如果企業(yè)要發(fā)展，必然會有更多的用戶出現(xiàn)這種現(xiàn)象。其中一個措施是使用分布式部署集群負載平衡。

如果代碼級別處理不當，數(shù)據(jù)庫會被長時間鎖定，操作會被長時間阻塞，影響整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

不要從數(shù)據(jù)庫中讀取余額，減去扣除額，然后將其存儲在數(shù)據(jù)庫中！這種代碼級的操作數(shù)據(jù)肯定會有臟數(shù)據(jù)。

悲觀還是樂觀取決于設計需要。

這主要是由于代碼級別的合理設計。在獲取行鎖之前和事務外部執(zhí)行一些不必要的耗時操作，以減少每個請求行鎖的占用時間。這樣，性能將得到顯著提高。

這種方法是基于流程細節(jié)來計算平衡，可靠性高，但不適合實時性要求高的系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)庫高并發(fā)下樂觀鎖的原理？

在高并發(fā)的情況下，通常需要在選擇然后更新之后在業(yè)務層處理邏輯。如果兩個連接同時查詢相同的數(shù)據(jù)，然后在進行一些邏輯判斷或業(yè)務操作后執(zhí)行update，則結果可能與預期不一致。在不使用悲觀鎖和復雜SQL的前提下，可以使用樂觀鎖來處理問題，同時兼顧性能。場景模擬：每次使用ID時，使用加一計數(shù)。當useWhen count大于1000時，不能使用ID（換句話說，從數(shù)據(jù)庫中找不到它）。從id=123456的表中選擇*并使用首先，我們將考慮使用數(shù)據(jù)庫的樂觀鎖和悲觀鎖進行操作

但是每次獲取數(shù)據(jù)時悲觀鎖都會被鎖定。誰拿到鎖就有權操作。每個操作都會鎖定資源，這將導致效率低下。

樂觀鎖適用于沖突較少的情況，否則總是重試，但會降低系統(tǒng)性能。而且寫得太多了。系統(tǒng)很容易崩潰。

我們使用redis模式將同步寫入更改為異步寫入。

我們使用redis進行秒殺。在秒殺之前，我們首先將清單讀入redis。我們使用單進程和單線程redis來控制并發(fā)，redis提供了兩種方式。

第一個是redis transaction的watch語句，它監(jiān)視庫存的變化。如果庫存發(fā)生變化并且事務在此更新中失敗，則更新將失敗。

另一種是redis的列表結構，類似于queue的機制，是串行執(zhí)行的。

每次修改資源清冊時，我們都使用MQ更改數(shù)據(jù)庫

這是一種從同步更改為異步的方法。

Java中如何解決高并發(fā)秒殺？

庫存被加載到緩存中，例如redis、基于redis的原子操作、庫存扣減和庫存驗證。

下單成功后，發(fā)送成功的訂單MQ，庫存系統(tǒng)消耗MQ扣減庫存。當然，消費者需要確保冪等。

樂觀鎖用于庫存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫操作。