最新看《innodb 引擎内幕》,作者有介绍丢失更新的问题，这里记录自己的想法和方案
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问题描述：
mysql 数据库丢失更新的定义：（其实在数据库角度都不会产生丢失更新的问题，问题的源头应用程序逻辑更新的问题）
1. 事务1 查询一行数据放在本地缓存，并且显示给用户user1 -->select balance from account where user= 'a' ;
2. 事务2 查询同样的一行数据放在本地缓存，并且显示给用户user2 -->select balance from account where user= 'a' ;
3. 用户user1修改这条数据，并且更新提交数据库 --> update account set balance = balance -100 where user= 'a' ;
4. 用户user2修改显示的数据，并且更新提交数据库 --> update account set balance = balance -800 where user= 'a' ;
显然上面user1 更新的数据丢失了，这也是更新覆盖，比如用户转账的操作。a 账户总共1000，事务1和事务2查询账户都是1000，然后事务1账户扣减100，提交。事务2扣减800提交。这时候账户余额为200，事务1扣减的100 会不翼而飞，这会导致严重的问题。
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暂时想到两种解决办法：
解决办法1：使用悲观锁
1）读取锁定 --> select balance from account where user= 'a' for update
2）更新 --> update account set balance = balance -100 where user= 'a'
解决办法2: 使用乐观锁
1）表增加字段 jpa_version int 版本号 --> select balance,version from account where user= 'a'
2) 使用版本号更新 --> update account set balance = balance -100 where user= 'a' and jpa_version = ${version}
总结：
对于账户交易建议直接使用悲观，数据库的性能很高，并发度不是很高的场景两者性能没有太大差别。如果是交易减库存的操作可以考虑乐观锁，保证并发度。
什么是悲观锁和乐观锁
1、悲观锁
顾名思义，就是比较悲观的锁，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（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
2、乐观锁
反之，总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。
二、悲观锁和乐观锁应用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
三、实现方式
上面其实已经说了悲观锁的实现方式了，即synchronized和ReentrantLock。所以下面主要说说乐观锁的实现方式。主要有两种方式：
1.版本号机制：
一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。就是通过version版本号作为一个标识，标识这个字段所属的数据是否被改变。
