上一篇答星球水友提问，《并发扣款，如何保证数据的一致性？》中提到：用 CAS 乐观锁，可以在尽量不影响吞吐量的情况下，保证数据的一致性。 画外音：请务必阅读前序文章：《并发扣款，如何保证数据的一致性？》。 问题比较多，今天先聊第一个问题，ABA。 CAS 乐观锁机制确实能够提升…

《并发扣款，如何保证数据的一致性？》，分享了同一个用户并发扣款时，有一定概率出现数据不一致，可以使用 CAS 乐观锁的方式，在不降低吞吐量，并且只有少量修改的情况下，保证数据的一致性。 文章发布不到 24 小时，就有近 200 的评论。 其中，问的比较多的是 ABA 问题，这个…

继续解答星球水友提问。 不妨设查询出来的 $old_money=100 元。 第三步，将数据库中的余额进行修改。 在并发量低的情况下，这个流程没有任何问题，原有金额 100 元，购买了 80 元的九折商品（72 元），剩余 28 元。 在分布式环境中，如果并发量很大，这种 “查…

在金融系统中，我们会跟钱打交道，而如何保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，本篇聊一聊如何设计

前言 最近闲来没事，一直在掘金上摸鱼，看了不少高并发相关的文章，突然有感而发，想到了几年前做的一个项目，也多少和高并发有点关系。 这里我一边回忆落地细节一边和大家分享下，兴许能给大家带来点灵感。 正文

本文是一次工作中对并发问题的处理案例，问题发生在快递分拣的流程中，我尽可能将业务背景简化，让大家只关注并发问题本身。

隔壁部门的应用线程数暴涨，给我们分析，必须拿下，给大家带来一次线程数暴涨的追踪及分析，没想到仅仅是因为httpclient无法释放导致。

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我的浏览数据典型的高并发写入、低并发查询场景。需要从数据可靠性、成本、系统实现难度、读写性能等多个方面全面评估。