1. 並發操作可能會產生哪些問題
編輯可能需要比較長的時間，
建議不鎖定，而在每次更新資料庫的時候，比較一下，如果和剛開始取出來的
不一樣，則提示，或者打開新的副本；讓選擇；
可能需要增加一個欄位保存最後更新時間
時間上可能受不了！系統時間要求很高
並發問題
如果沒有鎖定且多個用戶同時訪問一個資料庫，則當他們的事務同時使用相同的數據時可能會發生問題。並發問題包括：
丟失或覆蓋更新。
未確認的相關性（臟讀）。
不一致的分析（非重復讀）。
幻像讀。
丟失更新
當兩個或多個事務選擇同一行，然後基於最初選定的值更新該行時，會發生丟失更新問題。每個事務都不知道其它事務的存在。最後的更新將重寫由其它事務所做的更新，這將導致數據丟失。
例如，兩個編輯人員製作了同一文檔的電子復本。每個編輯人員獨立地更改其復本，然後保存更改後的復本，這樣就覆蓋了原始文檔。最後保存其更改復本的編輯人員覆蓋了第一個編輯人員所做的更改。如果在第一個編輯人員完成之後第二個編輯人員才能進行更改，則可以避免該問題。
未確認的相關性（臟讀）
當第二個事務選擇其它事務正在更新的行時，會發生未確認的相關性問題。第二個事務正在讀取的數據還沒有確認並且可能由更新此行的事務所更改。
例如，一個編輯人員正在更改電子文檔。在更改過程中，另一個編輯人員復制了該文檔（該復本包含到目前為止所做的全部更改）並將其分發給預期的用戶。此後，第一個編輯人員認為目前所做的更改是錯誤的，於是刪除了所做的編輯並保存了文檔。分發給用戶的文檔包含不再存在的編輯內容，並且這些編輯內容應認為從未存在過。如果在第一個編輯人員確定最終更改前任何人都不能讀取更改的文檔，則可以避免該問題。
不一致的分析（非重復讀）
當第二個事務多次訪問同一行而且每次讀取不同的數據時，會發生不一致的分析問題。不一致的分析與未確認的相關性類似，因為其它事務也是正在更改第二個事務正在讀取的數據。然而，在不一致的分析中，第二個事務讀取的數據是由已進行了更改的事務提交的。而且，不一致的分析涉及多次（兩次或更多）讀取同一行，而且每次信息都由其它事務更改；因而該行被非重復讀取。
例如，一個編輯人員兩次讀取同一文檔，但在兩次讀取之間，作者重寫了該文檔。當編輯人員第二次讀取文檔時，文檔已更改。原始讀取不可重復。如果只有在作者全部完成編寫後編輯人員才可以讀取文檔，則可以避免該問題。
幻像讀
當對某行執行插入或刪除操作，而該行屬於某個事務正在讀取的行的范圍時，會發生幻像讀問題。事務第一次讀的行范圍顯示出其中一行已不復存在於第二次讀或後續讀中，因為該行已被其它事務刪除。同樣，由於其它事務的插入操作，事務的第二次或後續讀顯示有一行已不存在於原始讀中。
例如，一個編輯人員更改作者提交的文檔，但當生產部門將其更改內容合並到該文檔的主復本時，發現作者已將未編輯的新材料添加到該文檔中。如果在編輯人員和生產部門完成對原始文檔的處理之前，任何人都不能將新材料添加到文檔中，則可以避免該問題。
從上面可以看到，解決並發主要是用到了鎖和事務。
鎖 ：給記錄或表加上鎖是為了對當前操作對象加上一個狀態表示位，
讓其它用戶在獲取編輯許可權時有了判斷。
事務：是為了保證一組操作的完整性。
一般處理並發問題的做法：
1.開啟事務
2.申請寫許可權，也就是給對象(表或記錄)加鎖.
3.如果失敗，則結束事務，過一會重試。
4.如果成功，也就是給對象加鎖成功，防止其它用戶再用同樣的方式打開。
5.進行編輯操作
6.寫入所進行的編輯結果
7.如果寫入成功，則提交事務,完成操作。
8.如果寫入失敗，則回滾事務，取消提交。
9.(7.8)兩步操作已釋放了鎖定的對象，恢復到操作前的狀態。
2. 資料庫的並發操作可能帶來的問題包括
資料庫的並發操作可能帶來的問題包括丟失更新，相關知識介紹如下：
一、資料庫的介紹：
1、資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫彎飢」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。
2、資料庫管理系統是資料庫系統的核心組成部分，主要完成簡鬧尺對資料庫的操作與管理功能，實現資料庫對象的創建、資料庫存儲數據的查詢添加修改與刪除操作和資料庫的用戶管理許可權管理等。它的安全直接關繫到整個資料庫系統的安全。
3. 如何處理資料庫並發問題
想要知道如何處理數據並發，自然需要先了解數據並發。
什麼是數據並發操作呢？
就是同一時間內，不同的線程同時對一條數據進行讀寫操作。
在互聯網時代，一個系統常常有很多人在使用，因此就可能出現高並發的現象，也就是不同的用戶同時對一條數據進行操作，如果沒有有效的處理，自然就會出現數據的異常。而最常見的一種數據並發的場景就是電商中的秒殺，成千上萬個用戶對在極端的時間內，搶購一個商品。針對這種場景，商品的庫存就是一個需要控制的數據，而多個用戶對在同一時間對庫存進行重寫，一個不小心就可能出現超賣的情況。
針對這種情況，我們如何有效的處理數據並發呢？
第一種方案、資料庫鎖
從鎖的基本屬性來說，可以分為兩種：一種是共享鎖（S），一種是排它鎖（X）。在MySQL的資料庫中，是有四種隔離級別的，會在讀寫的時候，自動的使用這兩種鎖，防止數據出現混亂。
這四種隔離級別分別是：
讀未提交（Read Uncommitted）
讀提交（Read Committed）
可重復讀（Repeated Read）
串列化（Serializable）
當然，不同的隔離級別，效率也是不同的，對於數據的一致性保證也就有不同的結果。而這些可能出現的又有哪些呢？
臟讀（dirty read）
當事務與事務之間沒有任何隔離的時候，就可能會出現臟讀。例如：商家想看看所有的訂單有哪些，這時，用戶A提交了一個訂單，但事務還沒提交，商家卻看到了這個訂單。而這時就會出現一種問題，當商家去操作這個訂單時，可能用戶A的訂單由於部分問題，導致數據回滾，事務沒有提交，這時商家的操作就會失去目標。
不可重復讀（unrepeatable read）
一個事務中，兩次讀操作出來的同一條數據值不同，就是不可重復讀。
例如：我們有一個事務A，需要去查詢一下商品庫存，然後做扣減，這時，事務B操作了這個商品，扣減了一部分庫存，當事務A再次去查詢商品庫存的時候，發現這一次的結果和上次不同了，這就是不可重復讀。
幻讀（phantom problem）
一個事務中，兩次讀操作出來的結果集不同，就是幻讀。
例如：一個事務A，去查詢現在已經支付的訂單有哪些，得到了一個結果集。這時，事務B新提交了一個訂單，當事務A再次去查詢時，就會出現，兩次得到的結果集不同的情況，也就是幻讀了。
那針對這些結果，不同的隔離級別可以干什麼呢？
「讀未提（Read Uncommitted）」能預防啥？啥都預防不了。
「讀提交（Read Committed）」能預防啥？使用「快照讀（Snapshot Read）」方式，避免「臟讀」，但是可能出現「不可重復讀」和「幻讀」。
「可重復讀（Repeated Red）」能預防啥？使用「快照讀（Snapshot Read）」方式，鎖住被讀取記錄，避免出現「臟讀」、「不可重復讀」，但是可能出現「幻讀」。
「串列化（Serializable）」能預防啥？有效避免「臟讀」、「不可重復讀」、「幻讀」，不過運行效率奇差。
好了，鎖說完了，但是，我們的資料庫鎖，並不能有效的解決並發的問題，只是盡可能保證數據的一致性，當並發量特別大時，資料庫還是容易扛不住。那解決數據並發的另一個手段就是，盡可能的提高處理的速度。
因為數據的IO要提升難度比較大，那麼通過其他的方式，對數據進行處理，減少資料庫的IO，就是提高並發能力的有效手段了。
最有效的一種方式就是：緩存
想要減少並發出現的概率，那麼讀寫的效率越高，讀寫的執行時間越短，自然數據並發的可能性就變小了，並發性能也有提高了。
還是用剛才的秒殺舉例，我們為的就是保證庫存的數據不出錯，賣出一個商品，減一個庫存，那麼，我們就可以將庫存放在內存中進行處理。這樣，就能夠保證庫存有序的及時扣減，並且不出現問題。這樣，我們的資料庫的寫操作也變少了，執行效率也就大大提高了。
當然，常用的分布式緩存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬碟，而Memcache不行，應該怎麼選擇，就看具體的使用場景了。
當然，緩存畢竟使用的范圍有限，很多的數據我們還是必須持久化到硬碟中，那我們就需要提高資料庫的IO能力，這樣避免一個線程執行時間太長，造成線程的阻塞。
那麼，讀寫分離就是另一種有效的方式了
當我們的寫成為了瓶頸的時候，讀寫分離就是一種可以選擇的方式了。
我們的讀庫就只需要執行讀，寫庫就只需要執行寫，把讀的壓力從主庫中分離出去，讓主庫的資源只是用來保證寫的效率，從而提高寫操作的性能。
4. 並發操作帶來哪三個問題
丟失更新、不可重復讀、讀臟數據。並春如發操作當一個線程對共享變數操作到一半時，另外的線程也有幾率來操作共享變數，干擾了前一個線程的操作會導致帶來丟失更新、不可扒喚啟重復讀、讀臟數據三個問題風險。可以使用封鎖技術，這是實現並發控制的一個非常重鏈叢要的技術，所謂封鎖就是事務T在對某個數據對象例如表、記錄等操作之前，先向系統發出請求，對其加鎖。
5. 並發操作會帶來哪些數據不一致性
1.丟失修改：當兩個或多個事務選擇同一數據，並且基於最初選定的值修改該數據時，會發生丟失修改問題。
2.臟讀：當一個事務正在訪問數據春局，並且對數據進行了修改，而這種修改還沒有提交到資料庫中，這時，另外一個事務也訪問這個數據，然後使用了這個數據。因為這個數據是還沒有提交的數據，那麼另外一個事務讀到的這個數據是臟數據。
3.不可重復讀：一個事務重新讀取前面讀取過的數據，發現該扒枯讓數據已經被另一個已提交的事務修改過。即事務1讀取某一數據後，事務2對其做了修改，敗帶當事務1再次讀數據時，得到的與第一次不同的值。在一個事務中前後兩次讀取的結果並不致，導致了不可重復讀。