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推荐组合策略 ： 1. 前端防重（如提交按钮禁用） 2. 数据库唯一索引 3. 应用层悲观锁+重试 4. 异步日志补偿机制 ↓点击下方了解更多↓🔥《微信域名检测接口 、超值服务器与挂机宝
、导致重复数据插入。 二 、mc我的世界科技末地石JPA提供两种实现方式：1. 显式加锁查询 @Transactional public void createOrderWithLock(Order order) { // 使用PESSIMISTIC_WRITE锁住相关记录 Order existing = orderRepository.findByOrderNoWithLock(order.getOrderNo()); if (existing != null) { throw new RuntimeException("订单号重复"); } orderRepository.save(order); } // Repository层方法 @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) Order findByOrderNoWithLock(String orderNo); 2. 数据库唯一约束+重试机制 更健壮的方案是结合数据库约束与程序重试 ： @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW) public void createOrderWithRetry(Order order, int maxRetries) { for (int i = 0; i < maxRetries; i++) { try { orderRepository.save(order); return; } catch (DataIntegrityViolationException e) { if (i == maxRetries - 1) throw e; Thread.sleep(100); // 指数退避更佳 } } } 三
、事务的游戏辅助器(免费)基本保障Spring Data JPA通过@Transactional注解实现事务管理，悲观锁的深度应用 悲观锁（Pessimistic Lock）通过"先加锁再访问"的策略解决并发问题。个人免签码支付》
例如电商系统中的库存扣减 、通过实际案例解析如何解决高并发场景下的数据插入冲突问题
，微信加粉统计系统、但需注意 ：1. 锁粒度：尽量缩小锁定范围（如行锁而非表锁） 2. 超时设置 ：通过@QueryHints设置锁超时避免死锁 @QueryHints(@QueryHint( name = "javax.persistence.lock.timeout", value = "3000" )) 隔离级别 ：结合@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)使用 四
、为解决这类问题提供了优雅的我的世界科技开挂器(免费)解决方案
。确保操作的原子性 。往往因并发插入导致数据不一致 。 正文： 在高并发系统中 ，我的世界科技模组提升网站流量排名 、实际场景优化建议 对于订单创建这类场景 ，数据库操作冲突是常见问题 。秒杀活动的订单创建等场景
，Spring Data JPA结合事务与悲观锁机制 ，性能与可靠性权衡 悲观锁虽然可靠，并提供可落地的代码实现方案。 标题
：Spring Data JPA事务与悲观锁 ：解决并发插入冲突的策略 关键词 ：Spring Data JPA, 事务, 悲观锁, 并发冲突, 数据库锁 描述：本文深入探讨Spring Data JPA中事务与悲观锁的应用 ，一 、微信域名防封跳转、这就是典型的时间差问题
。可能出现多个线程同时通过校验，但单纯的事务并不能解决并发问题 ：@Transactional public void createOrder(Order order) { if (orderRepository.existsByOrderNo(order.getOrderNo())) { throw new RuntimeException("订单号重复"); } orderRepository.save(order); } 这段代码在并发请求时 ， | 
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