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并发冲突似乎是个大家都在谈，但是很少有人真的去当回事的东西。
典型的如 innodb 的 mvcc 就是用乐观锁的方式去处理并发冲突，你可以通过设置不同的隔离级别让 innodb 在检测到并发修改的时候选择不同的处理方式。
在业务开发中，当用户并发修改某条数据的时候，我们也可以通过类似的方式去防止或协调冲突。
那么问题来了，在实际工作你们真的去这么做了吗？如果没有这样实践的话是啥原因呢？就我个人的经验而言，好像很少有人真的这么干。
典型的如 innodb 的 mvcc 就是用乐观锁的方式去处理并发冲突，你可以通过设置不同的隔离级别让 innodb 在检测到并发修改的时候选择不同的处理方式。
在业务开发中，当用户并发修改某条数据的时候，我们也可以通过类似的方式去防止或协调冲突。
那么问题来了，在实际工作你们真的去这么做了吗？如果没有这样实践的话是啥原因呢？就我个人的经验而言，好像很少有人真的这么干。
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wangxin3 362 天前
个人愚见：
并发修改在 i++时会有问题，所以要考虑并发； 日常开发大多都是 i=?的问题吧，不存在冲突，后者覆盖 i 就行。 |
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CEBBCAT 362 天前
有的不 ACID 要亏钱，也有的只是制造了一些小小的业务漏洞。看时间充裕与否吧。如果要我当下给出回答，我的解是：
从整体方案上减小冲突可能性，从扩展性上支持未来升级，从数据安全角度可回溯 |
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emSaVya 362 天前
写业务的人不会牺牲自己服务的吞吐量 去考虑下游数据环节的问题。下游的问题交给下游 我不会在自己服务的主流程上加任何锁。
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chippai 362 天前
从实际工作来讲还是很常用的，比如版本防并发修改、库存防超发等
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samtofor 362 天前
一般在开发的时候不怎么用锁,需要用锁的时候也都是悲观锁,乐观锁基本没用过
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ninjashixuan 362 天前
和钱相关的业务才会开始就考虑，其他的基本不会。
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cheng6563 362 天前
加啊，开发框架集成，一个配置搞定，无形中避免了并发冲突，为何不加
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byehair 362 天前  1
我的实际工作中，只要可能存在并发冲突的时候，在数据库层面我几乎都会使用乐观锁处理，但几乎很少使用悲观锁。
但是，但是，但是， 在数据库操作之前，我一般会使用其他手段，前置处理并发，比如使用 redis 做分布式锁、比如使用消息队列消费再写数据库等。 数据库层面使用乐观所或者悲观锁是我的最后一道防线，前置的分布式、内存锁、队列等都是为了从宏观上更高效的防止并发冲突。 一个不恰当的例子： 宇宙飞船是密封的，但是更保险的是穿上宇航服，因为有可能宇宙飞船被撞出一个洞，也可能宇航员要出仓执行任务，虽然有各种外层防御措施，但宇航服是最后一道防线。 |
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NoobNoob030 362 天前
加，遇到有并发的要求的需求，顺手加一个很快
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elonlee 362 天前
如果是分布式程序用 redis 同步锁,单体程序用可重入锁实现,数据库锁太重了,影响写入性能.
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samtofor 362 天前
@helloluckydamon 赞同,大部分开发时候我都是避免使用数据库锁的,处理金钱相关的基本都是用 mq 的分区顺序来处理的,直接避免使用锁,实际用悲观锁的场景其实是在管理端,是用来防止几个人同时操作才写的,这种场景下悲观锁对于我的来说成本更低
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Aruforce 362 天前 via Android
那么乐观锁前提下 是否需要重试以及 怎么对数据库的隔离级别有啥要求？
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diagnostics 362 天前
@samtofor #5 OP 说的乐观锁是应该是依赖数据库避免并发冲突的
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zjsxwc 362 天前
多人操作、有版本差异需求的都要
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watzds 362 天前
有些严格的会控制的，保证页面修改是基于最新内容，防止 A 把页面改了，B 基于 A 修改前的再修改，会把 A 的修改覆盖掉
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lovelylain 362 天前 via Android
大部分都会，对于楼上说的保证页面基于最新内容防止覆盖，还会考虑实际成功但前端超时等原因误判后重试。
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csys 362 天前 via Android
乐观锁是个很尴尬的东西，高并发高资源竞争下会放大压力
我觉得要么直接在上层用分布式锁，要么优化成无锁的设计 |
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mshadow 362 天前 via Android
18 楼说的是主要场景。其他高并发场景一般用分布式锁。
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Huelse 362 天前
postgresql 中我们就用乐观锁，因为 mvcc 的关系
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hekkowoerld 362 天前
@helloluckydamon 大佬有对比过吗？性能大概有多大的提升？其实说白了乐观锁和悲观锁主要就是性能差异。
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ZeawinL 362 天前 via iPhone
看数据重要程度
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laminux29 362 天前
1.锁性能的关键在于 CPU 、主板、内存 的主频下限，这是个木桶效应问题。
2.业务量小的系统，不需要考虑这个问题，直接用数据库的序列化事务，来处理这类数据。 3.业务量大的系统，不靠数据库来处理，而是在系统的设计阶段，就会根据第一条的机器性能，把业务进行拆分，拆分到不同的业务集群里。举个例子，用户注册的用户名唯一性查询，会按照首字母 + 数据量，进行物理数据库服务器拆分，并且这类物理数据库服务器，会选用高频设备：高频 CPU + 高频主板 + 高频内存。 |
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RightHand 361 天前 via Android
哎，干了这么多年还没用过乐观锁。另外乐观锁这词又是哪里来的？
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duhbbx1119 361 天前
之前用的比较多的是版本控制，数据库中加个字段记录版本，update 的时候比较下
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byehair 358 天前 1
@hekkowoerld 并没有实际对比过，没有实际对比主要是两点原因：
1. 懒 2. 乐观锁和悲观锁的性能差异在不同条件下是不一样的，要看自旋的成本和调度的成本 假设你获取到锁的线程执行任务周期长，或者锁竞争很激烈，那么也许悲观锁性能更高 反之亦然 |
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