一、兩個(gè)人同時(shí)操縱數(shù)據(jù)庫(kù)，怎么處理并發(fā)問(wèn)題

從數(shù)據(jù)庫(kù)層面上，有三種解決方式：

1.悲觀鎖

select XXX from 商品庫(kù)存表 for update 。

用戶A 和B 同時(shí)操作一個(gè)商品的庫(kù)存，數(shù)據(jù)庫(kù)層面上，必有一個(gè)先后順序。

先執(zhí)行select XXX for update 的，會(huì)得到數(shù)據(jù)庫(kù)層面上的鎖。 后到的，程序會(huì)阻塞在這一句，直到前一個(gè)釋放鎖。

壞處是 系統(tǒng)并發(fā)數(shù)到此處會(huì)急劇減小。畢竟 只能有一個(gè)用戶操作，其他人都要等著。

2.樂(lè)觀鎖

名列前茅步： 代碼中查詢商品庫(kù)存信息，并校驗(yàn)數(shù)量是否大于1

Product p = getFromDB(productId);

Date lastUpdateTime = p.getUpdateTime;

if(p.total<1){

retrun;

}

第二步：更新庫(kù)存

update XXX set total =total – 1 , updateTime=now() where productId = 123 and updateTime = lastUpdateTime ;

關(guān)鍵點(diǎn)在于判斷影響行數(shù)是否為0。

如果為0 ，則說(shuō)明執(zhí)行sql的時(shí)候，已經(jīng)沒(méi)庫(kù)存了。

核心在于 where 中的 updateTime = lastUpdateTime 。

lastUpdateTime 是上一步我們查詢的修改之前的更新時(shí)間。如果其他線程修改并提交了事務(wù)，那么數(shù)據(jù)庫(kù)此刻的UpdateTime 必定和我們之前查詢出來(lái)的不一致，所以where返回空，也不會(huì)修改數(shù)據(jù)。

建議使用：

update XXX set total =newTotal , updateTime=now() where productId = 123 and total=oldTotal and updateTime = lastUpdateTime ;

具體原因同3

3.單純的sql語(yǔ)句

update XXX set total =total – 1 where productId = 123 and total>=1 。

本質(zhì)是在 數(shù)據(jù)庫(kù)層面 針對(duì) 數(shù)量進(jìn)行增量修改（set total =total – 1 ），以及修改的時(shí)候，判斷是否可以進(jìn)行庫(kù)存扣減（ total>=1 ）

延伸閱讀：

二、信息抽取是什么

信息抽?。╥nfromation extraction）信息抽取是一種自動(dòng)化地從半結(jié)構(gòu)化和無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取實(shí)體、關(guān)系以及實(shí)體屬性等結(jié)構(gòu)化信息的技術(shù)。關(guān)鍵技術(shù)包括：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取。

1、實(shí)體抽取，也稱(chēng)為命名實(shí)體識(shí)別（named entity recognition，NER），是指從文本數(shù)據(jù)集中自動(dòng)識(shí)別出命名實(shí)體。

當(dāng)前主流技術(shù)為面向開(kāi)放域（open domain）的實(shí)體抽取。

2、關(guān)系抽取，為了得到語(yǔ)義信息，從相關(guān)語(yǔ)料中提取出實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過(guò)關(guān)系將實(shí)體聯(lián)系起來(lái)，才能夠形成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。其技術(shù)研究已經(jīng)從早期的“人工構(gòu)造語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則”（模式匹配），“統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)”發(fā)展到“面向開(kāi)放域的信息抽取方法”與“面向封閉領(lǐng)域的方法”相結(jié)合。

3、屬性抽取，目標(biāo)是從不同信息源中采集特定實(shí)體的屬性信息，如針對(duì)某個(gè)公眾人物，可以從網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)信息中得到其昵稱(chēng)、生日、國(guó)籍、教育背景等信息。采用數(shù)據(jù)挖掘的方法直接從文本中挖掘?qū)嶓w屬性和屬性值之間的關(guān)系模式，據(jù)此實(shí)現(xiàn)對(duì)屬性名和屬性值在文本中的定位。