求教大神一个 flask 技术问题，百思不得其解

[leochan32767]

使用 python 的 flask 框架搭建了一个服务，用于公司内部的管理系统，公司比较大，员工比较多，有时候访问比较频发，最近发生了如下的一个问题，苦思冥想各种解决方法都试过了，还是无法解决，江湖告急 1 用的数据库是 mysql
2 表的引擎是 innodb 3 orm 用的是 SQLAlchemy

问题:

添加数据的时候，使用 load.reqMoney = 100000 db.session.add(load) db.session.commit() 并且在添加数据前使用了 db.session.query(func.sum(Load.reqMoney)).filter(Load.uid == xxx).scalar() 的语句，进行查询 load 的 reqMoney 的总和 ，然后判断是否允许添加数据 [总和大于某一值时，不允许添加]

但是生产环境的时候，经常会出现 ！！！判断失效的情况！！！，用户连续点击添加数据（请求时间非常短）， 判断失效，用户可以添加总和大于某一值的情况，请问这个是为什么，怎么解决 [个人对数据库的知识比较薄弱，是否是数据库锁的问题？代码层面怎么解决] ？

能帮小弟解决的大神送小蓝杯咖啡十杯，以表敬意

[pabupa]

https://www.v2ex.com/t/531596

看一下这个帖子吧，，，应该有帮助。

[kaneg]

你的 flask server 应该是运行在多线程或者多进程模式，所以出现了并发问题。

如果是多线程模式，不考虑太复杂的情况下，可以加个锁

[leochan32767]

@kaneg 的确，开了 16 个 gunicorn 请问下加锁有什么教程吗？

[wwqgtxx]

借助 redis 或者是 multiprocessing.Manager 很容易实现跨进程锁，我自己还造过这方面的轮子
https://github.com/wwqgtxx/RedisTools

[kaneg]

可以看看这个链接最后的 Lock 部分： http://blog.jobbole.com/52060/

[Trim21]

你需要一个分布式锁

[okwork]

多个 worker 不加锁，出现超卖的情况不可避免，严谨的做法就是加锁。也有粗暴的做法，很多秒杀排队也是简单粗暴的抛弃请求，比如你可以把相邻时间小于 1 秒钟的请求丢弃，具体返回个什么值或提升，根据具体场景设计。

[cz5424]

看看能否把高频的判断值扔在 redis，或者函数上 redis 锁，保证高并发只有单个在处理

[guog]

最简单的就是使用 redlock，一个基于 Redis 的简单锁。加几行代码的事。

[ziding]

pg 的话可以意向锁或者 for updte，mysql 看看有没有 for update 的等价物。

[dagger]

查询语句把用户表一起 join 出来，用 for update 锁住，记得建好索引，不然 mysql 的 for update 会锁全表

[zeraba]

锁 MySQL 已经自己做了，判断大于总和这个逻辑可以在执行插入的时候判断 比如 update price where amount > 10000 而不是前端拿这个作为条件去判断能否执行插入

[ericls]

在数据库那边应该加个锁
MySQL 有 select for update. Isolation 等级可能要改一下

[zsen]

如果基于以下的条件：
1、用于公司内部的管理系统
2、用户连续点击添加数据（请求时间非常短）

前端加一个点击后禁掉点击事件，根据后台返回结果再处理是否可行呢？

[tomczhen]

数据库上根据 select 结果来 update，多线程下要么使用幂等逻辑，类似：update status = 1 where id =1 and status =0; update sum = 19 where id= 1 and sum = 10，要么 select 就要上锁。

加锁是为了保证一致性，会影响并发数。而且还得注意索引，确保锁的粒度，当然，内部系统没那么讲究的话其实也没所谓。

redis 也行，毕竟单线程。另外如果取 key，重新写 value 不是原子（ redis lua ）操作的话，还是会出现并发问题。

至于前端限制，为了并发最好也是要做的，减少无谓的请求，web 页面可以考虑 Redirect After Post。

[alvin666]

并发大的话用乐观锁，改一下表结构和 update 语句就行了，并发小的话用悲观锁