项目并发遇到相关问题

在项目中，常见的并发问题包括以下几种情况：

1. 竞态条件（Race Condition）：多个线程或进程同时访问和修改共享资源，导致结果的不确定性。处理竞态条件可以采用以下方法：

• 使用互斥锁（Mutex）或信号量（Semaphore）来保护共享资源，确保同一时间只有一个线程能够访问资源。
• 使用原子操作（Atomic Operation）来保证对共享资源的读写操作的原子性。
• 使用线程安全的数据结构，如线程安全的集合类，来避免手动处理锁和同步。

2. 死锁（Deadlock）：多个进程或线程相互等待对方持有的资源，导致系统无法继续执行。处理死锁可以采用以下方法：

• 避免循环等待：对资源的获取顺序进行统一，避免循环依赖。
• 使用资源分级：确保每个线程只请求当前级别的资源，避免跨级资源的请求。
• 引入超时机制：在获取资源时设置超时时间，超时后放弃请求并释放已占有的资源。

3. 数据一致性问题：多个线程或进程同时读写共享数据，导致数据的不一致性。处理数据一致性问题可以采用以下方法：

• 使用synchronized或Lock等同步锁
• 使用事务（Transaction）来保证对共享数据的原子性操作。事务可以提供隔离级别，确保数据的一致性。
• 使用乐观锁（Optimistic Locking）或悲观锁（Pessimistic Locking）来控制对共享数据的访问，避免并发冲突。
• 使用基于分布式锁的方式来实现并发控制，例如使用 Redis、ZooKeeper 等分布式锁工具。

4. 资源限制：并发操作过多导致系统资源（如线程、内存、连接池等）耗尽。处理资源限制问题可以采用以下方法：

• 调整系统配置：增加可用资源的数量或提高资源的限制。
• 实现资源池：对一些资源进行池化管理，复用资源对象，避免频繁创建和销毁。

5. 缓存一致性：在分布式系统中，多个节点同时对缓存进行更新，导致缓存数据的不一致性。处理缓存一致性问题可以采用以下方法：

• 使用分布式缓存方案，如Redis等，提供缓存的一致性保证。
• 实现缓存失效策略，如过期时间、定期刷新等，保证缓存数据的及时更新。

除了以上情况，还可能存在其他特定的并发问题

具体处理方法应根据具体情况进行分析和选择。在开发过程中，合理的并发控制和调度
库相关操作的并发问题

我在项目中具体遇到的一个具体问题：

根据车牌号和时间创建订单时出现的并发,并发时时间可能不一致。需求是不能重复创建，使用车牌号和时间戳生成的唯一ID
开始设想是通过事务和数据库主键唯一约束实现接口幂等，使用synchronized实现方法同步避免两个事务不可见并发插入。
在实现测试时发现还是会出现并发问题，原因是因为spring的事务和synchronized冲突，事务运行是基于代理方法，锁不生效。
最终使用基于redis的分布式锁方案，在插入数据时先获取锁。