高并发下，如何做到安全的修改同一行数据

1、使用悲观锁

悲观锁本质是当前只有一个线程执行操作，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。结束了唤醒其他线程进行处理。虽然此方案的确解决了数据安全的问题，但是，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。同时，这种请求会很多，瞬间增大系统的平均响应时间，结果是可用连接数被耗尽，系统陷入异常。

2、FIFO（First Input First Output，先进先出）缓存队列思路

直接将请求放入队列中，就不会导致某些请求永远获取不到锁。看到这里，是不是有点强行将多线程变成单线程的感觉哈。

然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。也就是说，队列内的请求会越积累越多，最终Web系统平均响应时间还是会大幅下降，系统还是陷入异常。

3、使用乐观锁

这个时候，我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁，是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制，大都是采用带版本号（Version）更新。实现就是，这个数据所有请求都有资格去修改，但会获得一个该数据的版本号，只有版本号符合的才能更新成功，其他的返回抢购失败。这样的话，我们就不需要考虑队列的问题，不过，它会增大CPU的计算开销。但是，综合来说，这是一个比较好的解决方案。