场景
总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。
简而言之,悲观锁主要用于保护数据的完整性。当多个事务并发执行时,某个事务对数据应用了锁,则其他事务只能等该事务执行完了,才能进行对该数据进行修改操作。
第二种办法 乐观锁乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。
第三种方法 redis 消息队列在秒杀的情况下,高频率的去读写数据库,会严重造成性能问题。所以必须借助其他服务, 利用 redis 的单线程预减库存。比如商品有 100 件。那么我在 redis 存储一个 k,v。例如
每一个用户线程进来,key 值就减 1,等减到 0 的时候,全部拒绝剩下的请求。
那么也就是只有 100 个线程会进入到后续操作。所以一定不会出现超卖的现象。
第四种办法 redis 分布式锁待续更新…