当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：
场景分析二：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的，于是乎我们需要保证id的唯一性。
全局ID生成器,:是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：
序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID代码实现：
下单时需要判断两点：
下单核心逻辑分析：
当用户开始进行下单，我们应当去查询优惠卷信息，查询到优惠卷信息，判断是否满足秒杀条件
if(voucher.getStock()<1){//库存不足returnResult.fail("库存不足！");}//5，扣减库存booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock=stock-1").eq("voucher_id",voucherId).update();if(!success){//扣减库存returnResult.fail("库存不足！");}if(voucher.getStock()<1){//库存不足returnResult.fail("库存不足！");}//5，扣减库存booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock=stock-1").eq("voucher_id",voucherId).update();if(!success){//扣减库存returnResult.fail("库存不足！");}假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，但是还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。
悲观锁：
悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等
乐观锁：
乐观锁：会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1，如果大1，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过，当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas
乐观锁的典型代表：就是cas，利用cas进行无锁化机制加锁，var5是操作前读取的内存值，while中的var1+var2是预估值，如果预估值==内存值，则代表中间没有被人修改过，此时就将新值去替换内存值
其中dowhile是为了在操作失败时，再次进行自旋操作，即把之前的逻辑再操作一次。
intvar5;do{var5=this.getIntVolatile(var1,var2);}while(!this.compareAndSwapInt(var1,var2,var5,var5+var4));returnvar5;课程中的使用方式：
修改方法一：
booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock=stock-1")//setstock=stock-1.eq("voucher_id",voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update();//whereid=？andstock=以上逻辑的核心含义是：只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败方法二：之前的方式要修改前后都保持一致，但是这样我们分析过，成功的概率太低，所以我们的乐观锁需要变一下，改成stock大于0即可
booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock=stock-1").eq("voucher_id",voucherId).update().gt("stock",0);//whereid=andstock>0知识小扩展：
针对cas中的自旋压力过大，我们可以使用Longaddr这个类去解决
Java8提供的一个对AtomicLong改进后的一个类，LongAdder
大量线程并发更新一个原子性的时候，天然的问题就是自旋，会导致并发性问题，当然这也比我们直接使用syn来的好
所以利用这么一个类，LongAdder来进行优化
如果获取某个值，则会对cell和base的值进行递增，最后返回一个完整的值