SQL并发更新丢数据怎么办_乐观锁实现方案解析【指导】

乐观锁通过版本号校验避免并发更新丢失数据，适合读多写少场景；需增加version字段、SQL带条件更新并检查影响行数；MyBatis-Plus通过@Version注解自动支持；高冲突、跨库、无主键等场景不适用。

SQL并发更新丢数据，本质是多个事务同时读取同一行、各自修改后写回，后写入的覆盖了先写入的变更。乐观锁不靠数据库锁阻塞请求，而是通过版本号或时间戳校验来避免覆盖，适合读多写少、冲突概率低的场景。

乐观锁核心思路：先查后验再改

每次更新前，把当前记录的版本号（或时间戳）一并查出来；执行UPDATE时，WHERE条件中带上这个版本号；如果WHERE匹配不到行，说明期间已被别人更新过，本次更新失败，需重试或提示用户。

• 表结构需增加一个version字段（整型，初始值为0）或updated_at字段（时间戳）
• SELECT语句必须查出version值：SELECT id, name, version FROM user WHERE id = 123
• UPDATE语句必须用version做条件：UPDATE user SET name = '新名字', version = version + 1 WHERE id = 123 AND version = 5
• 检查SQL影响行数：返回1表示更新成功；返回0说明version已变，发生并发冲突

Java代码中怎么集成乐观锁

以MyBatis-Plus为例，只需在实体类字段上加@Version注解，并配置全局乐观锁拦截器，框架会自动拼接version条件和自增逻辑。

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• 实体类中声明：private Integer version; 并加上@Version注解
• 配置类里注册MybatisPlusInterceptor，添加OptimisticLockerInnerInterceptor
• 业务层调用updateById(entity)即可，无需手动处理version字段
• 若更新失败（影响行数为0），捕获OptimisticLockException，做重试或友好提示

什么时候不适合用乐观锁

乐观锁不是银弹。当写冲突频繁（比如秒杀库存扣减）、或业务要求强一致性且不能接受重试时，它反而增加复杂度和失败率。

• 高冲突场景下，反复重试可能压垮应用，此时应考虑悲观锁（SELECT ... FOR UPDATE）或队列削峰
• 跨服务、跨库操作无法靠单条SQL保证原子性，乐观锁失效，需分布式锁或Saga等方案
• 没有主键或唯一约束的表，WHERE条件难构造，乐观锁难以落地
• 历史老表无version字段、又不允许加字段时，可临时用updated_at替代，但要注意精度和时钟同步问题

进阶技巧：带条件的乐观更新与批量控制

有些业务需要“仅当状态为A时才允许更新”，这时可以把业务状态和version一起放进WHERE条件，实现复合校验。

• 例如订单只允许从“待支付”改为“已支付”：UPDATE order SET status = 'paid', version = version + 1 WHERE id = 456 AND status = 'unpaid' AND version = 7
• 批量更新时，每条记录应有独立version，不可共用同一个值，否则失去校验意义
• 前端提交时可携带原始version，后端比对后再执行，防止用户绕过页面直接调接口篡改

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