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第一章：异步数据库事务锁原理与实战

1.1 异步数据库操作基础

在FastAPI框架中使用Tortoise-ORM进行数据库操作时，异步特性带来了显著的性能提升。当处理电商库存扣减这类需要数据一致性的场景时，传统同步操作会遇到并发瓶颈：

# 错误示例：同步方式处理库存
def reduce_stock(product_id: int, quantity: int):
    product = Product.get(product_id)
    if product.stock >= quantity:
        product.stock -= quantity
        product.save()

这种写法在异步环境中会导致竞态条件（Race Condition），当多个请求同时读取库存值时，可能都会判断库存充足，导致超卖。Tortoise-ORM的异步解决方案需要配合事务锁机制。

1.2 事务锁核心原理

事务锁分为两大类型，适用于不同业务场景：

锁类型	实现方式	适用场景	性能影响
悲观锁	SELECT FOR UPDATE	高冲突率操作	较高
乐观锁	版本号/时间戳校验	低冲突率操作	较低

（图示：两种锁的流量控制对比，悲观锁像高速公路收费站，乐观锁像地铁闸机）

1.3 库存扣减实战案例

1.3.1 悲观锁实现方案

from tortoise.transactions import in_transaction


async def pessimistic_reduce_stock(product_id: int, quantity: int):
    async with in_transaction() as conn:
        # 锁定要修改的记录
        product = await Product.select_for_update().using_db(conn).get(id=product_id)

        if product.stock < quantity:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="库存不足")

        product.stock -= quantity
        await product.save(using_db=conn)

        # 记录操作日志
        await InventoryLog.create(
            product=product,
            change_amount=-quantity,
            remaining=product.stock
        )

代码解析：

select_for_update() 创建行级锁，阻塞其他写操作
using_db(conn) 确保所有操作在同一个事务连接中
事务上下文管理器自动处理提交和回滚

1.3.2 乐观锁实现方案

from pydantic import BaseModel


class InventoryUpdate(BaseModel):
    version: int  # 数据版本号
    quantity: int


async def optimistic_reduce_stock(product_id: int, update: InventoryUpdate):
    attempt = 0
    while attempt < 3:  # 最大重试次数
        product = await Product.get(id=product_id)

        if product.stock < update.quantity:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="库存不足")

        if product.version != update.version:
            await asyncio.sleep(0.1 * attempt)
            attempt += 1
            continue

        product.stock -= update.quantity
        product.version += 1
        updated = await Product.filter(
            id=product_id,
            version=update.version
        ).update(
            stock=product.stock,
            version=product.version
        )

        if updated:
            await InventoryLog.create(
                product=product,
                change_amount=-update.quantity,
                remaining=product.stock
            )
            return
    raise HTTPException(status_code=409, detail="操作冲突")

代码特征：

版本号机制实现无锁检测
指数退避重试策略避免活锁
原子化的update语句保证最终一致性

1.4 课后Quiz

为什么在异步环境中必须使用显式事务？
- A. 提高数据库连接速度
- B. 保证多个操作的原子性 ✅
- C. 自动处理SQL注入
当库存扣减冲突率达到30%时应该选择哪种锁？
- A. 乐观锁
- B. 悲观锁 ✅
- C. 两种锁效果相同

答案解析：

B选项正确。异步操作的非阻塞特性可能导致多个操作交错执行，显式事务可以将多个数据库操作打包成原子操作。

1.5 常见报错处理

错误1：TransactionLockTimeout

1	Timeout waiting for lock

解决方案：

优化事务粒度，减少锁定时间
调整数据库配置：

1
2
3

-- PostgreSQL调整锁超时
SET
lock_timeout = '2s';

错误2：StaleDataError

1	Attempt to update stale model instance

预防建议：

在模型类中增加版本号字段
使用select_for_update时避免跨事务操作

错误3：ConnectionPoolExhausted

1	Too many connections

配置建议：

# tortoise-orm配置
{
    "connections": {
        "default": {
            "engine": "tortoise.backends.mysql",
            "pool_size": 20,  # 根据服务器配置调整
            "connect_timeout": 3
        }
    }
}

（实战建议：在高并发场景下，建议结合Redis分布式锁和数据库锁实现多层保护）

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异步数据库事务锁：电商库存扣减的防超卖秘籍