❶ 简述数据库并发操作通常会带来哪些问题
数据库事务并发带来的问题有：更新丢失、脏读、不可重复读、幻象读。假设张三办了一张招商银行卡，余额100元，分别说明上述情况。
1、更新丢失：一个事务的更新覆盖了另一个事务的更新。事务A：向银行卡存钱100元。事务B：向银行卡存钱200元。A和B同时读到银行卡的余额，分别更新余额，后提交的事务B覆盖了事务A的更新。更新丢失本质上是写操作的冲突，解决办法是一个一个地写。
2、脏读：一个事务读取了另一个事务未提交的数据。事务A：张三妻子给张三转账100元。事务B：张三查询余额。事务A转账后（还未提交），事务B查询多了100元。事务A由于某种问题，比如超时，进行回滚。事务B查询到的数据是假数据。脏读本质上是读写操作的冲突，解决办法是写完之后再读。
3、不可重复读：一个事务两次读取同一个数据，两次读取的数据不一致。事务A：张三妻子给张三转账100元。事务B：张三两次查询余额。事务B第一次查询余额，事务A还没有转账，第二次查询余额，事务A已经转账了，导致一个事务中，两次读取同一个数据，读取的数据不一致。不可重复读本质上是读写操作的冲突，解决办法是读完再写。
4、幻象读：一个事务两次读取一个范围的记录，两次读取的记录数不一致。事务A：张三妻子两次查询张三有几张银行卡。事务B：张三新办一张银行卡。事务A第一次查询银行卡数的时候，张三还没有新办银行卡，第二次查询银行卡数的时候，张三已经新办了一张银行卡，导致两次读取的银行卡数不一样。幻象读本质上是读写操作的冲突，解决办法是读完再写。
❷ 并发操作可能会产生哪些问题
编辑可能需要比较长的时间，
建议不锁定，而在每次更新数据库的时候，比较一下，如果和刚开始取出来的
不一样，则提示，或者打开新的副本；让选择；
可能需要增加一个字段保存最后更新时间
时间上可能受不了！系统时间要求很高
并发问题
如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库，则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题。并发问题包括：
丢失或覆盖更新。
未确认的相关性（脏读）。
不一致的分析（非重复读）。
幻像读。
丢失更新
当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在。最后的更新将重写由其它事务所做的更新，这将导致数据丢失。
例如，两个编辑人员制作了同一文档的电子复本。每个编辑人员独立地更改其复本，然后保存更改后的复本，这样就覆盖了原始文档。最后保存其更改复本的编辑人员覆盖了第一个编辑人员所做的更改。如果在第一个编辑人员完成之后第二个编辑人员才能进行更改，则可以避免该问题。
未确认的相关性（脏读）
当第二个事务选择其它事务正在更新的行时，会发生未确认的相关性问题。第二个事务正在读取的数据还没有确认并且可能由更新此行的事务所更改。
例如，一个编辑人员正在更改电子文档。在更改过程中，另一个编辑人员复制了该文档（该复本包含到目前为止所做的全部更改）并将其分发给预期的用户。此后，第一个编辑人员认为目前所做的更改是错误的，于是删除了所做的编辑并保存了文档。分发给用户的文档包含不再存在的编辑内容，并且这些编辑内容应认为从未存在过。如果在第一个编辑人员确定最终更改前任何人都不能读取更改的文档，则可以避免该问题。
不一致的分析（非重复读）
当第二个事务多次访问同一行而且每次读取不同的数据时，会发生不一致的分析问题。不一致的分析与未确认的相关性类似，因为其它事务也是正在更改第二个事务正在读取的数据。然而，在不一致的分析中，第二个事务读取的数据是由已进行了更改的事务提交的。而且，不一致的分析涉及多次（两次或更多）读取同一行，而且每次信息都由其它事务更改；因而该行被非重复读取。
例如，一个编辑人员两次读取同一文档，但在两次读取之间，作者重写了该文档。当编辑人员第二次读取文档时，文档已更改。原始读取不可重复。如果只有在作者全部完成编写后编辑人员才可以读取文档，则可以避免该问题。
幻像读
当对某行执行插入或删除操作，而该行属于某个事务正在读取的行的范围时，会发生幻像读问题。事务第一次读的行范围显示出其中一行已不复存在于第二次读或后续读中，因为该行已被其它事务删除。同样，由于其它事务的插入操作，事务的第二次或后续读显示有一行已不存在于原始读中。
例如，一个编辑人员更改作者提交的文档，但当生产部门将其更改内容合并到该文档的主复本时，发现作者已将未编辑的新材料添加到该文档中。如果在编辑人员和生产部门完成对原始文档的处理之前，任何人都不能将新材料添加到文档中，则可以避免该问题。
从上面可以看到，解决并发主要是用到了锁和事务。
锁 ：给记录或表加上锁是为了对当前操作对象加上一个状态表示位，
让其它用户在获取编辑权限时有了判断。
事务：是为了保证一组操作的完整性。
一般处理并发问题的做法：
1.开启事务
2.申请写权限，也就是给对象(表或记录)加锁.
3.如果失败，则结束事务，过一会重试。
4.如果成功，也就是给对象加锁成功，防止其它用户再用同样的方式打开。
5.进行编辑操作
6.写入所进行的编辑结果
7.如果写入成功，则提交事务,完成操作。
8.如果写入失败，则回滚事务，取消提交。
9.(7.8)两步操作已释放了锁定的对象，恢复到操作前的状态。
❸ 数据库的并发操作可能带来哪些问题 丢失更新 死锁 违反唯一性约束
数据库中常见的并发操作所带来的一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。
丢失修改
下面先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。
考虑飞机订票系统中的一个活动序列:
甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16.
乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16.
甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库.
乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库.
结果明明卖出两张机票，数据库中机票余额只减少1。
归纳起来就是：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。前文（2.1.4数据删除与更新）中提到的问题及解决办法往往是针对此类并发问题的。但仍然有几类问题通过上面的方法解决不了，那就是：
不可重复读
不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。具体地讲，不可重复读包括三种情况：
事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务1再次读该数据时，得到与前一次不同的值。例如，T1读取B=100进行运算，T2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据库。T1为了对读取值校对重读B，B已为200，与第一次读取值不一致。
事务T1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录后，事务T2删除了其中部分记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录神密地消失了。
事务T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，事务T2插入了一些记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。（这也叫做幻影读）
读"脏"数据
读"脏"数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤消，这时T1已修改过的数据恢复原值，T2读到的数据就与数据库中的数据不一致，则T2读到的数据就为"脏"数据，即不正确的数据。
产生上述三类数据不一致性的主要原因是并发操作破坏了事务的隔离性。并发控制就是要用正确的方式调度并发操作，使一个用户事务的执行不受其它事务的干扰，从而避免造成数据的不一致性。
并发一致性问题的解决办法
封锁（Locking）
封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。所谓封锁就是事务T在对某个数据对象例如表
❹ 数据库并发访问会出现哪些问题可以通过哪些方法解决么
并发访问，这个如果是要修改，要同步，粒度自己把握好，不然常出问题，只是查询，那无所谓了，还有并发量的问题。
❺ 数据库并发访问会出现哪些问题可以通过哪些方法解决呀
1.数据库并发访问会出现哪些问题?
---------记录锁死
2.可以通过哪些方法解决么?
------------减少并发数，做一个消息队列，采用异步方式操作数据库
❻ 什么是并发访问，大量的并发访问会造成什么结果。
并发访问就是同时有多个请求请求同一服务。比如我和你现在都同时在请求网络的服务器提供搜索。
大量的并发访问如果超出了服务器的承受能力的话，轻则导致服务器抛弃一部分请求，重则导致服务器资源耗尽，当机。
有一种攻击叫分布式拒绝服务攻击（DDOS），就是利用这个。使得大量的垃圾请求阻塞服务器，使得服务器无法处理正常的请求从而耗尽资源。
❼ 为什么HttpWebRequest多线程并发访问总是会被阻塞
应用服务器的性能分析是复杂的，关注点很多。比如典型场景Web服务器+数据库，底层网络链路和网络硬件性能姑且不论，单看：Web服务器对静态文件的读写与磁盘和文件系统IO性能紧密相关；对数据的处理和数据库性能相关；而高并发访问则关系到操作系统的线程、网络套接字以及异步网络模型的效率。
在数据量大的情况下，数据库的性能成为一个至关重要的因素，随之带来Web服务器等待数据库的时间。在此基础上如果有大量的用户同时访问，那么会对Web服务器带来什么样的影响？以下主要讨论这个问题。
对于并发访问的处理，一般有两种处理机制：异步非阻塞机制、多线程阻塞机制（介绍略）。在测试选择上，前者使用基于Python的Tornado服务器，而后者使用基于Java的Tomcat服务器。注意：本文并非讨论开发语言的优劣，事实上，新版本的Java也支持异步机制，甚至高性能的epoll等。
测试工具：变态级的http_load
测试方法：使用该工具模拟1、10、100、1000个客户端并发访问以下场景，每次测试时间1分钟，得到服务器端每秒的总响应数。注意：由于Tomcat最大线程的限制（下面有提到）以及操作系统对端口数量的限制，1000个并发已经能够得到明显的结论了。
测试场景：
静态文件的读写。一个html文件和一大一小两个图片，大小分别为676k、1.6M和12k，使用http_load工具随机读取。静态文件读写的耗时可以忽略不计的。
模拟一个耗时操作，比如数据库操作。注意：耗时操作并不占用Web服务器本身的资源，它更多地体现的是Web服务器对并发访问处理的“合理”性。
❽ 多线程并发访问数据库并同时开启事务的情况下，可能产生的问题包括
AB
C不是问题，C是可重复读隔离级别下的一个正常现象。
❾ 数据库并发访问会出现哪些问题可以通过哪些方法解决
1.数据库并发访问会出现哪些问题?
---------记录锁死
2.可以通过哪些方法解决么?
------------减少并发数，做一个消息队列，采用异步方式操作数据库