MySQL乐观锁mysql乐观锁的案例分享

MySQL乐观锁的案例分享

最近在技术面试中，总被问到高并发场景下的数据一致性问题。面试官特别喜欢用"电商库存扣减"的例子考察MySQL乐观锁的实现思路。今天就用程序员视角，分享真实面试中的MySQL乐观锁案例解法，帮大家避坑！

一、什么是乐观锁？

乐观锁的核心是"先操作，后冲突检测"。和悲观锁（直接加排他锁）不同，它通过版本号或时间戳实现无锁并发控制。面试中最常被问的是MySQL乐观锁的两种实现方式：

1. 版本号机制：表中增加version字段，每次更新时校验版本
2. 条件校验：利用update ... where [条件]的原子性

举个典型场景：100人同时抢10件商品。如果不用乐观锁，直接update stock=stock-1会导致超卖！

二、面试真题拆解

面试官："如何用MySQL乐观锁解决超卖问题？"

我的回答分三步走：

1. 表设计加版本字段

   CREATE TABLE product (
     id INT PRIMARY KEY,
     stock INT NOT NULL,
     version INT DEFAULT 0  -- 关键字段！
   );
   

2. 更新时校验版本

   UPDATE product 
   SET stock = stock - 1, 
       version = version + 1 
   WHERE id = 123 
     AND stock > 0 
     AND version = #{old_version} -- 提交前读到的版本号
   

3. 判断执行结果
   • 若影响行数=1：操作成功
   • 若影响行数=0：版本冲突，提示重试

(图示：MySQL乐观锁的版本控制流程)

三、避坑指南

很多人栽在三个细节上：

1. ABA问题：版本号必须自增（不要用时间戳）
2. 重试策略：建议指数退避（如首次100ms后重试，第二次200ms...）
3. 场景适配：写冲突高的场景（如秒杀）用乐观锁反而降低吞吐量

(图示：不同并发方案性能对比)

四、延伸考点

进阶问题往往围绕MySQL乐观锁的变体：

• 如何用update ... where stock=原值代替版本号？
• Redis+Lua实现分布式乐观锁？
• 对比ZooKeeper的乐观锁方案？

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