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前言

今天我们一起来研究在多线程基础下，可能会发生的一些业务问题，以及对应问题的解决方式。

实际案例

在进行一些业务中，我们常常会遇到有限制的购买和订阅。我们一般的解决方法就是通过判断数据库的内存是否足够，然后进行对应后续的操作。这在单线程下几乎是没有什么问题的，可是一旦涉及到多线程。尤其是在临界条件下，大量请求就会造成数据库的判断结果出错，比如说库存问题，当我们设置的条件为库存大于0时，在多线程的情况下往往会多卖出几件（大伙可以用jmter去进行测试），这是因为当数据库的库存还未1时，同时进入的几个线程多会拿到库存大于0的结果，从而导致超卖问题。那么接下来就要是用乐观锁的时候了。

什么是乐观锁

乐观锁就是为了应对多线程问题的（多线程问题的解法大概就是加锁，还有一种是悲观锁）。乐观锁认为这个线程问题哪里能那么容易发生呢？因此就不加锁（如Synchronized、Lock这些），只是在更新的时候采取判断有没有其他的线程进行数据的修改。像是这里的问题的话，就直接在判断的时候加个条件库存也大于0就好了。

boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock -1 ").eq("voucher_id", voucherId)
        .gt("stock", 0).update();

但是一般的同届的需要加入一个版本号，在进行修改的时候将版本号也查出来，最后在修改的时候加入版本号作为条件。

乐观锁的优缺点

乐观锁因为不用整个加锁，所以性能比较好，但是也因为此所以乐观锁的成功率相较于悲观锁也比较低。