问题：

最近接触一个任务，多个线程需要频繁更新mysql的同一条数据，使用了脚本进行并发测试，结果发现数据结构与预期不一致。

数据表的结构类似如下：

操作数据的步骤依次是

先取出mysql中数据
应用程序中做赋值操作count = count + 1
最后update变更后的值到mysql中最近接触一个任务，需要频繁更新mysql的同一条数据，使用了脚本进行并发测试，结果发现数据结构与预期不一致。

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先取出mysql中数据：

select count from table where id = #{id};

应用程序中java代码实现赋值操作count = count + 1：

int count = count + 1

最后update变更后的值到mysql中：

update table set count  = #{count} where id = #{id};

多次使用脚本开启100个线程累积1w次过后，发现总是小于1w；

分析一下，线程T1 获取到id 为1 的记录后在内存中做了count的累积，若此时另一个线程T2 也获取了id为1 的记录并且做了count = count + 1 的积累，并且更新到了mysql，此时T1再去更新id=1的记录时，就覆盖了线程T2的修改。

到此，问题已经分析出，接下来要怎么解决呢？！

mysql中的锁

悲观锁
mysql 中select for update版本读会加悲观锁，实际上就是行锁，如果此时有并发select 或者update 、delete 操作时就会发生锁排斥，直到前面这个行锁释放过后才能继续操作，另外mysql还有个问题是select for update语句执行中所有扫描过的行都会被锁上，这一点很容易造成问题。因此如果在mysql中用悲观锁务必要确定走了索引，而不是全表扫描
乐观锁
mysql中的乐观锁实际上是个逻辑的概念，常见的实现方式是添加个版本号version或者时间戳；每次在更新数据之前先做个compare 然后再set，即CAS 操作；回到我们的业务场景，数据表结构可以修改成如下图，每次更新前先比较version是否跟之前获取到的version一致，若一致则更新，否则失败；此时更新就类似：

update table set count  = #{count} where id = #{id} and version= #{version}；

乐观锁和悲观锁使用场景

乐观锁在不发生取锁失败的情况下开销比悲观锁小，但是一旦发生失败回滚开销则比较大，因此适合用在取锁失败概率比较小的场景，可以提升系统并发性能、
悲观锁则适合频繁写入场景

来源：网易工程师-赵娟娟

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