問題：
在高併發的系統下，對數據庫進行更行時，如果沒有防重機制做攔截，就會導致數據被更新多次，從而影響更新後程序的後續操作。
解決方案：
方案一：
方案詳情：加鎖查詢攔截，在更新前，加鎖(分佈式系統用分佈式鎖、也可用數據庫鎖等)，查詢需要更新的數據是否存在且未被 更新，根據查詢結果做更新操作，更新後釋放鎖；
適用情況：對數據需要進行多次更新，或多箇中間狀態都可以對數據進行操作；
方案優勢：保證數據更新的一致性；
方案缺點：系統性能消耗大，鎖機制影響系統的效率；
僞代碼示例：
//本示例以分佈式系統爲例，單系統下直接使用Lock或synchronized鎖即可
eg：
// 用redis加鎖
redis.set(key, value);
// 查詢要更新的數據
int result = select * from table where 條件;
// 更新操作
if(result == 1){
//判斷數據是否已經被更新
if(未被更行){
//更新
update table set XXX=x2 where 條件;
}
}
// 釋放鎖
redis.del(key);
方案二(推薦)：
方案詳情：數據庫層面攔截,直接在更新數據時帶狀態更新數據，根據更新後成功與否做後續操作；
適用情況：明確知道更新數據前或後的狀態，且不會在更新時多次發生狀態變化，保證前後一致性；
方案優勢：簡單，保證數據更新的一致性，且對效率影響較小；
方案缺點：系統性能消耗大，鎖機制影響系統的效率；
僞代碼示例：
// 數據庫層的sql語句限制即可
int result = update table set 更新的內容 where 原數據的內容 != 更新的內容；
// 更新成功
if(result == 1){
// 執行更新成功後的操作
}else{
// 執行更新失敗後的操作
}
原因：
高併發的情況下，多個請求對同一條數據進行更新操作，易導致數據被多次更新，影響數據庫的正確性；
相關知識點：
1.sql語句；
2.分佈式鎖；
代碼示例：
如解決方案中的僞代碼示例。