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ABA问题 因为CAS需要在操作值的时候，检查值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么CAS进行检查的时候发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。
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因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。
ABA问题的解决思路就是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加一，那么A到B到A就会变成1A到2B到3A。
1、万个微信群里的用户同时抢红包，将产生海量的并发请求。 微信红包是微信支付的一个商户，提供资金流转服务。 用户发红包=购买一笔“钱”(在微信红包这个商户上)，并且收货地址是微信群。
2、微信扫码：登录微信，然后在左侧找到“公众号设置”，点击“更多尺寸”，然后下载，就可以发布微信扫码了。红包二维码：开通微信支付，即可接入现金红包，通过现金红包接口，公众号开发者可向用户发放微信支付现金红包。
3、如果您是已实名认证用户，那么您的单个红包（包括普通红包或拼手气红包）限额是200元，每次最多可发100个红包；红包每日最多可发200笔，每笔最高2万元。
4、很多人同时在线领取；手机软件运行速度过慢过卡；微信软件不是最新版本。【解决方法】检查微信软件更新情况；将微信卸载重装；清理手机垃圾文件，加快手机运转。
5、vivo手机红包提示音设置：微信本身接收红包是没有提示音的，部分vivo手机可以通过系统内置的红包助手设置提示音：进入设置--Jovi--智慧建议/场景服务--红包助手，将红包助手，红包提醒音开启。注：该功能仅部分机型支持。
6、索性预先计算得到若干伪随机分配方案，调用时只需要随机选择一个即可。举例来说，有人的红包是10元分配给5人，系统预先存有多种分配方案，如1，1，2，3，3，或1，1，2，2，4，请求时随机选取一个方案即可。
1、你说的这个version是mysql底层的锁机制提供的，并不是java提供的。使用数据版本（Version）记录机制实现，这是mysql乐观锁最常用的一种实现方式。
2、乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本 （ Version ）记录机制实现。
3、@Version 定义乐观锁@Column 映射表的列@Transient 定义暂态属性 1 与主键相关注解@Id - 必须，定义了映射到数据库表的主键的属性，一个实体只能有一个属性被映射为主 键，置于 getXxxx() 前。
4、Transient ...两位 看清楚了再说好么 楼主的问题是使用JPA注解如何能使一个Entity中的属性作为普通属性而不成为数据表中的某个字段。。
5、本节视频我们来聊一聊如何添加数据表的行与列。
1、幂等性是什么意思介绍如下：HTTP 幂等方法，是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。不管你调用一次，还是调用一百次，一千次，结果都是相同的。
2、幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。
3、幂等性 ：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。接口幂等性不只是分布式事务方便回滚的保证，同时也是SOA服务实现中摒除重复消息的保证。
4、 幂等性 原本是数学上的概念，即使公式：f(x)=f(f(x)) 能够成立的数学性质。在开发中的 幂等性 意为：同一个系统，一次请求和多次请求的结果是一致的。
1、乐观锁，大多是基于数据版本（ Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。
2、乐观锁是当线程拿到资源时，上乐观锁，在提交之前，其他的锁也可以操作这个资源，当有冲突的时候，并发机制会保留前一个提交，打回后一个提交，让后一个线程重新获取资源后，再操作，然后提交。
3、乐观锁：A在执行UPDATE这一刻才锁定数据，锁定后的数据，在执行锁定当时那一刻之前是可以被B更改的，但被B更改后，A在UPDATE时会收到一错误消息：“乐观并发检查失败。已在此游标之外修改了该行。
4、乐观锁，悲观锁，这两个概念你需要搞清楚才能更好的理解。乐观锁：与悲观锁相对应，不是数据库自带的，需要自己去实现。悲观锁：与乐观锁相对应，是数据库自己实现了的。
5、CAS是乐观锁的一种指令吧，乐观锁就是说先去干如果没有其它线程争用共享资源，那么它就成功了，如果有，那么它就需要一些补偿措施，比如失败，比如重试一次。
避免脏读的办法就是采取事务，使得用户正在更新时锁定数据库，阻止你读取，直至全部完成才让读取。
常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。
脏数据（Dirty Read）是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。
脏数据（Dirty Read）是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。在数据库技术中，脏数据在临时更新（脏读）中产生。