一般来说，为了保证数据安全，肯定是要加锁的，但是在分布式的微服务系统下，加锁的效率太低了，因为加锁就意味着串行化，得排队，那么还有其他更高效的解决方案吗？
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- 2025-05-26 00:58会滑冰的北极熊的博客 本文探讨高并发场景下保障数据一致性的解决方案。文章首先定义了数据一致性问题及其在高并发系统中的表现，包括脏读、丢失更新等。接着介绍了三种一致性类型：强一致性、最终一致性和事务一致性。核心部分从应用层、...
- 2025-04-25 16:17天空~华的博客 TCC 模式的核心思想是将一个分布式事务拆分成三个阶段，即尝试阶段（Try）、确认阶段（Confirm）和取消阶段（Cancel），每个阶段都由业务代码来实现，以此保证事务的最终一致性。
- 2025-05-24 22:00无心水的博客 缓存一致性问题是分布式系统中的核心挑战，主要表现为数据不一致的三大根源：分布式事务缺失、并发操作时序冲突和系统架构复杂性。根据业务需求，可选择强一致性、最终一致性或弱一致性模型，其中最终一致性在电商等...
- 2025-02-21 03:29LisaHusband的博客 保证数据一致性通常需要权衡一致性和可用性。在分布式系统中，无法同时保证这两者的最佳状态，因此需要根据系统的特点和业务需求来...你可以结合使用以上技术和方法，以确保在高并发环境下系统仍能提供一致性的数据。
- 2025-05-16 15:01百态老人的博客 结合其他一致性解决方案：例如，在高并发场景下，除了使用分布式锁外，还可以结合事务（如分布式事务）或一致性哈希等技术来进一步提升数据一致性。 总结 在高并发场景下，分布式锁是保证数据一致性的关键工具。...
- 2025-04-29 23:15不摆烂的小劉的博客 CAS 与版本号机制如何高并发场景保证数据一致性？写异常（丢失更新）如何解决?读异常（脏读、不可重复读、幻读）如何解决？
- 2023-04-24 23:01Anton丶的博客 这样就提升了读取的效率，也减少了对后端数据库的访问压力。此外，对于一般数据库应用而言，都是读多写少的，当数据库读取数据压力较大时，我们可以从成本较小的方案开始优化，可以首先考虑优化SQL和索引，其次就是...
- 2025-02-04 09:51谷嘟的博客 结合一些技术博客，学习接口幂等性概念、场景、类型、并发问题下的实现方案
- 2025-03-07 14:14小小初霁的博客 通过合理选择并发控制策略，可有效保障数据一致性，为高并发系统提供稳定基石。字段）或业务字段（如状态）作为更新条件，若数据已被修改，则更新失败。若更新影响行数为0，说明数据已被修改，重试或抛异常。：低...
- 2022-08-07 17:38小李哥编程的博客 在业务系统开发过程中，缓存经常会被使用，通过将数据存储在读写性能...在讨论缓存一致性问题前，我们有必要定义清楚什么是一致性，这里仍然以数据库和缓存数据一致性为例，"数据一致性"主要包含以下两种情况：1.缓存中
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